概念驗證中心（Proof of Concept Center, PoCC）
概念驗證中心（Proof of Concept Center, PoCC）源自美國研究型大學各校為加速大學科研成果商業化，於內部建立的專業型機構。全美第一所PoCC是2001年設立於加州大學聖地牙哥分校的「里比西中心」（the William J. von Liebig）。
為了因應美國大學科研成果商業化過程中所遇到的阻礙，例如：資金與資源缺乏導致研發人員動力不足、研發人員對於市場需求資訊不對等、技術開發提升緩慢以及政府激勵政策不足等問題。PoCC以解決大學與企業之間存在的各種差異與衝突為目標，並透過下列手段強化科技成果商業化動力，提升商業化績效：1、通過種子基金資助，為無法獲得資金支持的早期研究提供經費挹注；2、為大學科研成果商業化提供市場顧問與技術開發諮詢，以及智慧財產權保護等諮商；3、創業人才教育及培訓，促進創業文化並進行創業教育，以增強大學與產業協同創新能力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2009年02月17日美國總統簽署通過「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, ARRA），將醫療產業列為重點發展項目之ㄧ，擬由政府預算進行醫療資訊科技化計畫，俾使電子病歷的傳輸與交換得兼顧效率及安全。而以規範醫療資訊安全為主的「醫療保險可攜及責任法」之隱私權條款（HIPAA, Privacy Rule），亦因此有重大修正。 其中，最主要的變革在於擴充HIPAA的責任主體，由原有的健康照護業者、健康計畫業者及健康照護資訊交換業者，擴充至凡因業務關係而可能接觸個人健康資訊的個人或業者，包含藥劑給付管理公司、代理人及保險業者等，這些機構或個人原本與醫療院所或病患間係依據契約關係進行責任規範，但被納入HIPAA的責任主體範圍後，則需依此負擔民、刑事責任。 而於加強資訊自主權部份，亦有數個重要變革如下：（一）責任主體之通知義務：依據新規定，資料未經授權被取得、使用或揭露，或有受侵害之虞時，責任主體應即早以適切管道通知資訊主體有關被害之情事，以防備後續可能發生的損害。（二）資訊主體之紀錄調閱權：以往資料保管單位得拒絕個人調閱健康資料運用紀錄之請求，有鑒於病歷電子化後，保存及揭露相關紀錄已不會造成過重負擔；依據新規定，資訊主體有權調閱近三年內個人健康資料被使用次數及目的等紀錄。（三）資訊主體資料揭露之拒絕權：以往責任主體得逕行提供個人醫療資訊作為治療、計費及照護相關目的之使用，無論資訊主體曾表達拒絕之意與否；依據新規定，資訊主體得禁止其向保險人揭露相關資訊，除非保險人已全額支付醫療費用。 以上HIPAA之新增規範，預計於2010年02月17日正式施行。
保護、分級與言論（上） 德國慕尼黑地方法院日前認定特斯拉關於「Autopilot」等銷售（廣告）標示將誤導消費者自特斯拉（Tesla）推行Autopilot（此於特斯拉之繁體中文官網譯作自動輔助駕駛）以降，其原先宣稱可免手動（Hands free），但經美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA）指摘特斯拉前述宣稱可能使駕駛人注意力渙散而發生事故，似乎影響近年來特斯拉對於其自動輔助駕駛系統之論調，而改要求駕駛人即便開啟該系統仍須將手放置於方向盤上。除了前揭特斯拉於車輛銷售（廣告）資訊所生的爭議外，日前2020年7月間德國慕尼黑第一地方法院（Landgericht München I）之合議庭的判決，認定特斯拉於其車輛（Model 3）之銷售（廣告）標示資訊的整體，以及原告競爭中心（Wettbewerbszentrale）所分別主張之內容，均屬不正當競爭防制法（Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb，UWG）第5條第1項第2句第1款之誤導性商業行為（Irreführende geschäftliche Handlungen，或譯作引人錯誤之交易行為）。 本件之爭點核心在於特斯拉現行車輛既有配備之Autopilot系統，以及消費者可自行選購之Volles Potenzial für autonomes Fahren（德文直譯：具備完全自動駕駛潛力，而特斯拉之繁體中文官網譯作全自動輔助駕駛）系統等用詞，因其等涉及車輛功能與設備之決定性概念和資訊，則與現行「車輛駕駛輔助系統」（Fahrassistenzsystem）存有落差，進而導致消費者理解與實際情況不一致之情形。 法院認定理由在於不論特斯拉之Autopilot或Volles Potenzial für autonomes Fahren等系統，均無法達到毋須人為介入行駛的情境，即便其於官網上有另行標註目前該等系統功能有限，仍須駕駛人主動監控所有行駛環境等，但因該等內容說明不夠透明與清晰，而仍無法排除其等資訊具有誤導性，故特斯拉使用Autopilot等詞以及其他暗示車輛技術上能完全自主（vollkommen autonom）等用語，將引起消費者錯誤認知其可在德國的道路上運行完全自主之自動駕駛系統（註：此部分似係指SAE標準等級5之自動駕駛系統，然德國道路交通法目前僅開放運行等級4以下之自駕系統）。不過該判決結果仍可上訴。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。