美國專利商標局(簡稱USPTO)公告新商標規定於8月3日生效,國外申請人、註冊人及商標訴願暨上訴委員會(TTAB)程序的當事人均須透過合法美國執業律師代理其商標業務,包含:向USPTO提出商標申請註冊、商標糾紛。此要求適用於所有商標申請人、註冊人和永久合法居住地或是主要業務所在地於美國境外的當事人。
近期,USPTO發現愈來愈多的國外申請人、註冊人和當事人向USPTO提交不正確或有詐欺嫌疑的文件,其不符合美國商標相關法規或USPTO規則。此次新規定目的在於:
數十年來,全球許多其他國家都有須透過當地律師代理執行業務的相關要求。USPTO局長Andrei Iancu表示:「企業靠著USPTO的商標註冊,決定品牌的重要法律決策,為了確保商標註冊的正確、完整性與公眾利益,USPTO必須要有適當的規定來強制所有申請人和註冊人遵守規定。」;USPTO商標專員Mary Boney Denison亦表示:「相信新規定將有助於提高外國人向USPTO提交的文件品質。」
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美國眾議院情報委員會終於發佈了對中國兩大電信通訊商「中興」(ZTE)和「華為」(Huwei)的調查報告,報告結論指出,「中興」和「華為」確實危及美國的國家安全。 情報委員會呼籲美國政府機關和企業,尤其是政府機關,不應該讓「中興」、「華為」成為資訊系統相關設備或零組件的供應商,因為他們會安裝「後門程式」(backdoor)為中國政府和軍方進行間諜活動和網路攻擊,並敦促美國企業的經營者,應該阻絕未來收購、購併「中興」、「華為」的可能性。情報委員會亦呼籲美國國民不要購買任何由「中興」、「華為」製造的任何電子設備,包括手機、平板電腦、數據機等,否則個人資料將在不知不覺中全數洩漏給中國。 「華為」的建立者任正非(Ren Zengfe),同時也是「華為」執行長,1987年離開中國軍方創立「華為」,情報委員會認為他始終與中國政府和軍方保持密切聯繫,而「華為」拒絕配合情報委員會的調查,「中興」也不願提供完整的內部資料,報告指出:「中興」和「華為」應該讓公司內部架構、組織和財務管理及經營運作更加透明化,盡到美國法制要求的應盡義務」。 但英國政府表明支持「華為」,只是會採取必要的保護措施維護國家安全。「華為」在英國具有相當龐大的影響力,2001年在英國正式營運,投資了一億五千萬英鎊,並創造了650個工作機會,主要提供英國電信業者於寬頻服務的相關硬/軟體設備。另外英國手機營運商EE(Everything Everywhere)所發行英國首套的4G商用網,當中的行動作業系統便是使用「華為」的技術,EE的發言人表示:「我們有一套嚴格的安全檢查程序,確保合作伙伴和合作內容都符合EE的要求和標準,而「華為」是值得信賴和尊敬的伙伴」。 其他國家如加拿大和澳洲,則採取保守態度,評估這兩家電信通訊商的可信度和可用性。
開放原始碼撤出蘋果Safari?兩年前蘋果選擇開放原始碼成像引擎( rendering engine ) KHTML 做為 Safari 瀏覽器的基礎;兩年後,蘋果則打算以自己的程式碼取代該引擎,藉以解決相容性的問題。 KHTML 成像引擎──也是其瀏覽器的核心,考慮在其架構上放棄 KHTML 的程式庫( code base ),或者所謂的「樹狀圖」( tree ),改用蘋果自己的版本,也就是所謂的 WebCore (網頁核心)。 KHTML 原本是為了要在 KDE ( K Desktop Environment )上執行而撰寫的──這是 Linux 和 Unix 作業系統的介面。 Safari 並不是蘋果唯一以開放原始碼為基礎的軟體,其麥金塔( Macintosh )作業系統就是以達爾文( Darwin )開放原始碼計畫為基礎。 企業在某些方面受到限制,而開放原始碼社群以不受限制為傲。蘋果自己內部有些問題搞不定,以致銜接不上 KDE 開發 KHTML 的模式,導致 KHTML 與 Safari 逐漸產生分歧,後來情況則越來越嚴重。
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and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。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: 行政管理目的[2];或 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 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4];或 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 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]: 該軟體功能之目的或用途;及 預期使用者(例如超音波技師、心血管外科醫師);及 用於產生臨床建議的原始資料(例如患者的年齡和性別);及 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)
美國網紅控訴前員工竊取其成功經營社群媒體之機密計算公式美國J. Cathell公司於2022年12月21日以《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act of 2016)、《喬治亞州營業秘密法》(The Georgia Trade Secrets Act)控訴前員工Martin侵害其營業秘密「設計社群媒體發文及服裝策畫計算公式」。 J. Cathell公司是知名引領潮流、設計與旅遊的網紅兼部落客Jess Cathell所成立,其個別社群媒體皆有上千、萬名之追蹤者。其所經營之J. Cathell公司透過Instagram(@j.cathell)與網站(www.jcathell.com)提供前往特定目的地旅遊而設計的服裝,亦融合特定風格與特殊活動,同時提供販售連結。另有經營Facebook(J. Cathell Facebook)、Pinterest(J. Cathell Pinterest)、Like To Know It(下簡稱LTK)(J. Cathell LTK)等社群媒體。該服裝與風格設計是由Jess Cathell針對其客群研析出專屬、非公開之計算公式(營業秘密)所得出之結果。 被告Martin自2020年9月起任職於J. Cathell公司、擔任Jess Cathell的助理。Jess Cathell主張其提供Martin專屬計算公式之使用權限,並投注大量成本教導如何運用計算公式詮釋服裝策畫結果、設計社群媒體發文內容。前述資訊對J. Cathell公司皆具有獨立之實際或潛在經濟價值、他人亦可因被揭露之資訊,或使用該資訊而獲利。 Jess Cathell主張僅有自己、Martin能接觸專屬計算公式,並運用該公式產出設計社群媒體發文及服裝策畫結果。Jess Cathell為了保密,不曾以紙本記錄留存專屬計算公式相關資訊;用於追蹤銷售與其他績效指標的系統,皆以帳號、密碼保護。而Martin知悉該密碼,且於Martin任職期間多有提醒前述資訊之秘密性,Martin針對這些資訊具有保密義務。 Jess Cathell於2022年4月左右,發現WEAR TO WANDER公司(下簡稱WTW公司)成立Instagram、Pinterest、Facebook、LTK等帳號與WTW公司網站,於前述社群媒體發文的格式及概念,與J. Cathell公司於社群媒體發布的內容幾乎相同,並於同年8月發現Martin是WTW公司的創立者。Jess Cathell主張因Martin、WTW公司不當使用其營業秘密「設計社群媒體發文及服裝策畫計算公式」,在短短11個月內,WTW公司的Instagram即獲得近9萬名追蹤者,造成J. Cathell公司之財務與競爭損害,遂於同年12月向法院提出營業秘密侵害訴訟。 本案為首件社群媒體經營產業相關之營業秘密訴訟案件,後續判定將值得關注。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)