地理空間資料(Geospatial Data)

  Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車,「地理空間資料」(Geospatial Data)的運用已經滲透現代人的生活。然而,究竟什麼是「地理空間資料」?所謂「地理空間資料」,依美國的《2018年地理空間資料法》 (Geospatial Data Act of 2018)的定義:「與地球上緊扣相關的位置資訊,包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組(Vector Dataset)中,大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測(Remote Sensing)、製圖(Mapping)和量測(Surveying)科技取得。」

  地理空間資料涉及地理學、地圖學(Cartography)、地理資訊系統學(Geographical Information Science, GIScience)及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能,成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸,更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面,順利達成多元且重要的任務,例如:疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出:「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務,如:提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business,更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 地理空間資料(Geospatial Data), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8202&no=57&tp=5 (最後瀏覽日:2026/04/06)
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美國白宮對具危險性的生物研究提出新規範

  美國白宮為避免由聯邦補助的生物科技研究案,因研究涉及具危險性生物,而不經意製造出生化武器,繼此於2014年9月24日由國家衛生研究院(National Institutes of Health,NIH)和白宮科技政策辦公室(White House Office of Science and Technology)共同提出新規範,即「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的機構監督政策」(United States Government Policy for Institutional Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),旨在加強由聯邦預算補助的生物雙重用途研究(Dual Use of Research)安全性。   前述生物科技研究中的生物雙重用途研究,意指以增進公共衛生、國家安全、農業、環境等為主旨的生命科學研究之外,尚有其他具殺傷力或致命性的合法研究,例如合成病毒、除草劑等。早於2013年,美國白宮即已開始實施「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的監督政策」(United States Government Policy for Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),惟本次另以機構為主要規範對象。而作成新規範之重點分述為三如下: 1.原先以補助單位(通常為國家衛生研究院),為具危險性生物研究案為監督、責成單位,現將該監督責任歸屬移轉至取得相關補助的科學家、大學或研究機構。 2.從事相關具危險性生物研究之科學家,必須通報其所屬機構,並且須召開審查委員會評估相關風險,亦須通知聯邦層級的補助單位。此外,該科學家與其機構必須提交一份風險防範之計畫書,例如建立生物安全等級(biosafety rating)較高的實驗室等。 3.違反相關規範之受補助對象,將面臨中止、限制或終止補助之處分,甚至失去申請未來聯邦補助單位所補助一切與生命科學相關研究補助的機會。

醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)

  醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)之意義為可通過網路,與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置,其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。   就運用的實例而言,於診斷方面,可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數,諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等,而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象,從而改善反應。於療養方面,由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分,故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控,追蹤各種關鍵指標,警示護理人員及時作出回應,並可與遠距醫療相結合,使加速恢復更加容易。於長期護理方面,可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。   由於機器學習和人工智慧之共生性增長,醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時,資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標,任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外,隨著相關裝置被廣泛地運用,即需要標準化以便利裝置之間的通訊,製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。

英國政府制定監管計畫以應對科技巨頭帶來的問題

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