人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例

隸屬計畫成果
AI領航推動計畫(1/1)_AI 新創領航
 

人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例

資訊工業策進會科技法律研究所
蔡宜臻法律研究員
2018年11月27日

壹、事件摘要

  美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家,FDA轄下的數位健康計畫(Digital Health Program)小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式,在過去五年中,該計畫發布了若干指導文件 ,嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律,監管的不確定性依舊存在,因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫,望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革,便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》(21st Century Cures Act)。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍,一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁,或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來,實務上發現人工智慧的技術特質,會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時,產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》(Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。

  本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容;在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析;最後在第肆部份進行總結。

貳、重點說明

  2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》,在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品(Digital Health Products)之管轄範圍,將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材(medical device)定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。

  根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)項,美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列,規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體:

  1. 行政管理目的[2];或
  2. 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3];或
  3. 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4];或
  4. 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5];或
  5. 同時符合以下四點之軟體:

    (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]

    (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊,或其他醫療訊息(例如:偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南)[7]

    (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]

    (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」,因此醫師所做成之臨床診斷或決策,並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]

  雖然大多數被排除的類別相對無爭議,但仍有一部分引起法律上不小的討論,即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)(E)項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體(Clinical Decision Support Software,以下簡稱CDS軟體)。

  CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者(例如:醫師)做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型,比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》,CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外,取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』,因此醫師所做成之臨床診斷或決策,並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定,則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確,FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》,該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]

  1. 該軟體功能之目的或用途;及
  2. 預期使用者(例如超音波技師、心血管外科醫師);及
  3. 用於產生臨床建議的原始資料(例如患者的年齡和性別);及
  4. 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據

  後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時,能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之,指南草案所提的四點,為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外,指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷,並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解,並為公眾可得」[12],進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)(E)(iii)之規定;若該軟體亦同時符合第520節(o)(1)(E)之其他要件,則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。

  由於規範內容較為複雜,指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果(例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果),並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義,可被FDA認定為「非醫療器材」[13];而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體,則仍維持屬於醫療器材[14]

  另需注意的是,《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節(o)(3)(A)(i)項亦建立「彌補性納回(claw-back)」機制,FDA需遵守通知評論程序(notice-and-comment process)以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險,並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]

參、事件評析

  《21世紀治癒法》頒布至今兩年,FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體,例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞(large vessel occlusion, LVO),並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體:Viz.AI Contact application;又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機(Topcon NW400)所獲得的影像,快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。

  然而,在CDS軟體以人工智慧為技術核心時,現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮:

一、「理解」演算法?

  根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,如果CDS軟體欲不受FDA監管,醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」(intended to)使醫師等專業人員理解演算法即可,並不論醫師是否真正理解演算法。然而,若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的,那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時,具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法?有學者甚至認為,CDS軟體是否受到FDA法規的約束,可能會引導至一個典型的認識論問題:「我們是怎麼知道的?(How do we know?)」[16]。對此問題,我們或許需要思考:當醫師無法理解演算法,會發生什麼問題?更甚者,未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員?[17]

二、如何要求演算法透明度?

  指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等,被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋,醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為,應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確,而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]

三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代?未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分?

  FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題,惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋,即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能,或能部份取代醫師職能,因此需受FDA監管。是故,醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係,已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據,或需數年時間透過實證研究方能研判。往後,醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分,將會是一大難題。

肆、結語

  隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展,傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色,但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水,但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架,以兼顧使用者安全與新技術開展,並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》,且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。

  然而,新法實施後,關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言,倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體,在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體,關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊,FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋,然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解?」、「透明度該如何認定?」等問題。更甚者,從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之,未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代?未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分?都是醞釀當中的重要議題,值得持續關注。

[1] 21 U.S. Code §360j

[2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A)

[3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B)

[4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C)

[5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D)

[6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)

[7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i)

[8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii)

[9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii)

[10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii)

[11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018)

[12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8

[13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11

[14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11

[15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b)

[16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018)

[17] Id.

[18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018)

[19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017)  https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)

相關連結
相關附件
你可能會想參加
※ 人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8185&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/02)
引註此篇文章
你可能還會想看
單一顏色可否註冊成為商標? --- 英國知名巧克力品牌Cadbury成功將其招牌包裝用色「紫色」註冊為商標

  英國知名巧克力品牌Cadbury2004年10月向英國智慧財產局提出商標申請,欲將其招牌包裝用色(Pantone 2685C紫色)註冊為商標,指定使用於巧克力相關產品的包裝上,產品包含巧克力條、巧克力片、巧克力糖、包有內餡的巧克力、可可亞飲料、巧克力飲料、巧克力蛋糕。   自此,單一顏色是否可註冊成為商標之爭議不斷出現,努力長達將近8年,Cadbury終於今年4月在英國獲准將該紫色註冊成為商標。   註冊公告後Cadbury最大競爭對手Nestle(雀巢)旋即提出異議,其認為該紫色不具有識別性,且即便有識別性被核准註冊,其被賦予的商標權範圍亦過寬大(該紫色註冊商標指定使用之產品種類眾多)。   此顏色商標註冊爭議戰火持續燃燒,直至今年本月(10月),由英國高院(High Court)判決確認。法官首先說明單一顏色能做為商標保護標的,只要商標申請人明確定義清楚顏色色號(Pantone number)及顏色使用方式。此外,單一顏色註冊成為商標,商標權保護範圍應特別注意,僅限於使用該顏色時具有識別性之特定產品或服務上。   回到本案,法官提及Cadbury從1914年起即使用此紫色於牛奶巧克力棒(Dairy Milk bars),且Cadbury已提出足夠證據證明Pantone 2685C紫色具由識別性,相關消費者看到該紫色會聯想到Cadbury。然而,法官亦同時指出,對相關消費者而言,該紫色使用於牛奶巧克力及飲品時,方具有識別性,使用在其他巧克力相關產品上時,並不具有識別性,故法官就紫色註冊商標保護範圍進行了限縮。   針對判決結果,Cadbury高興地表示取得顏色商標對於品牌識別性及維護有正面作用,除了文字商標外,對品牌又多了一層保護。   此判決出爐後,似乎可預見日後將有更多品牌企業申請註冊顏色商標,加強品牌保護。

美國上訴法院推翻FCC對廣電節目猥褻言論之認定

  美國紐約第二巡迴法院上訴法院於2007年6月5日做出判決,認定FCC對於廣電節目是否違反猥褻言論規範之判斷標準為恣意專斷(arbitrary and capricious)的決定。此一案件起因於福斯電視台轉播2002年及2003年音樂告示排行榜頒獎典禮(Billboard Music Awards)時,歌手Cher及名人Nicole Richie分別在典禮中說出不雅言詞,事後FCC認定福斯電視台之轉播違反廣電節目之猥褻言論相關規範。福斯電視台對於FCC之認定不服,因而向法院提起訴訟。   依照過去FCC對猥褻言論之認定標準來看,「瞬間之咒罵言詞」(fleeting expletives)並不屬於猥褻言論,廣電節目中播出相關內容並不違反猥褻言論之管制規範。但自2003年起,FCC改變認定標準,認為所有不雅言詞均不可避免地帶有性暗示之內涵,因此廣電節目中凡涉及不雅言論之內容都是猥褻言論。   根據紐約第二巡迴法院上訴法院之判決指出,FCC的決定毫無疑問地改變了對於廣電節目是否違反猥褻言論規範之認定標準,且FCC對於改變認定標準一事所提出的理由並不具有說服力;FCC於訴訟過程中亦承認,即便在決定改變認定標準前,也沒有證據顯示廣播電視台曾密集播送充滿咒罵言論之內容。因此,紐約第二巡迴法院上訴法院認為,FCC改變認定標準一事乃是恣意專斷的決定,從而撤銷FCC對於福斯節目之認定。對於法院之判決,FCC主席Kevin Martin表示遺憾以及難以置信,將會委請律師研議是否繼續上訴最高法院。

美國FCC廢除網路中立法規

  2017年12月14日美國聯邦通信委員會(Federal Communications Commission, FCC)以3票對2票表決通過,廢止自2015年來所採取網路寬頻服務的高壓監管規定,並恢復了原來所採取低管制監管框架。支持者與反對者分別來自兩個不同的黨派。   經過詳細的分析以及對消費者和利益相關者的評論廣泛審查後,委員會認為自2015年來對網路寬頻服務採取的高壓規定,對整個網路生態系統施加了巨大的成本。為了取代這個嚴格的框架,FCC重新採用2015年之前的傳統低管制監管框架。   FCC 特別要求行動寬頻服務業者應公開揭露其網路管理政策例如:如何處理網路安全與壅塞問題、服務內容與商業條款等,以利於消費者與業者進行有效選擇,並促進政府對寬頻業者的行為進行有效的監督。此外 ,FCC恢復了聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)的管轄權,以便在寬頻業者從事反競爭、不公平或欺騙行為時採取行動。   在對消費者的影響方面,自由市場的支持者認為,付費優先的作法,意味在寬頻基礎建設上會有更多投資,使得上網和整體資料傳輸速度大為增加。   為達上述目標,委員會所採取之具體措施如下: 將寬頻接取服務(包括固定與行動寬頻服務)重新歸類為資訊服務。 將行動寬頻接取服務恢復歸類為私人行動服務。 將網路服務提供者有關隱私保護、不公平、詐欺和反競爭行為之管轄權回歸由聯邦貿易委員會負責。 要求網路服務提供者向消費者、企業和委員會揭露有關其做法的訊息,包括阻止,限制,支付優先次序或附屬優先次序。   此外FCC又禁止各州限制擴建寬頻網路服務的法律。據FCC統計,大約20個州有限制社區寬頻網路服務活動的法律,這些州的法律不公平地限制政府部門與有線電視和電信寬頻服務提供商的競爭。 FCC通過該案後引發不少如Google、Facebook及Netflix等科技公司,與消費者保護環體齊力撻伐,認為ISP業者在FCC力挺下,將可隨意限制民眾上網瀏覽的內容,大企業因此具優先權,不利新創網路公司生存發展,且投下反對票的政黨表示,將率領各州對聯邦傳播委員會這項決定提出法律挑戰,透過訴訟尋求翻盤機會。

日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」

  2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合(Connected Industries)為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟,以建立創新附加價值的產業社會為目標,以實現產業整合並促進創新與競爭環境,於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」,進行日本競爭政策檢討,並於28日發佈第一階段報告書。   本報告中提出四種大數據應用的商業模式,分別為:單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外,亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集,運用到其他的領域(例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算)。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質,或應用到新發展的領域。   報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力,包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性,因其他競爭者也可能取得相同資料,故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異(與競爭者能區別)。第三是資料運用可能性,應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。

TOP