歐洲專利局(The European Patent Office, EPO)於2019年6月27日發布《2023年戰略計畫》(Strategic Plan 2023, SP2023),協助歐盟應對網路化和全球化的世界挑戰。該戰略計畫之重點為實現專利局五大策略目標,分別為:員工參與(staff engagement)、資通訊現代化(modernisation)、品質(quality)、歐洲專利網路(European patent network)和永續性(sustainability)。
該五大策略目標分述如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
依據美國專利法第101條規定,任何人發明或發現一新的、有用的程序、機器、製造物、組合物,或做出任何新的或有用的改良,並符合專利法所定之其他條件或要求,即可以取得專利權;然而,今年(2014年06月19日)美國聯邦最高法院於Alice Corp. v. CLS Bank International一案,認定原告透過第三方中介電腦系統 促進交易雙方交換資訊,以降低交易風險之技術,只是將抽象概念(第三方中介交易之商業方法)以一般方式於電腦軟體運行,故無法取得專利。 司法實務上,各級法院開始遵循此一判決先例,宣告與此性質類似之專利無效。例如:於Buysafe, Inc. v. Google, Case No. 2012-1575 (Fed. Cir. Sept. 3, 2014)一案,法院認定原告用來擔保線上交易安全之技術,只是將擔保契約關係此抽象概念運用於網路,故無法取得專利;於Loyalty Conversion Systems v. American Airlines, Inc., Case No. 2:13-CV-655 (E.D. Tex. Sept. 2, 2014)一案,法院認定原告以獎勵點數換取消費點數之技術,只是將貨幣交換此抽象概念透過電腦進行,故亦無法取得專利。 由各級審法院判決可以觀察到,以商業方法(抽象概念)為內容的電腦軟體專利有逐漸被宣告無效的趨勢,尤其是涉及到:縱使不以電腦軟體運行,但似乎亦可完成的交易方法。由此可見,各級法院對於專利法第101條已經開始採取較嚴格的審查標準。未來無論在專利申請或專利訴訟時,都宜一併考量Alice Corp. v. CLS Bank International案所帶來的影響。
環保署提京都議定書因應對策 研擬溫室氣體管制法管制全球溫室氣體排放以遏制全球暖化的京都議定書在二月十六日生效,環保署將著手推動溫室氣體管制法的法制作業工作,目前正研擬溫室氣體管制法,規劃將由中央主管機關擬訂「全國溫室氣體防制基本方案」,同時確立政府各部門、企業及國民溫室氣體減量合作及分工;並規範推動國家溫室氣體盤查、登錄及排放清冊建置;授權訂定排放管制、財稅誘因及排放交易制度;推動溫室氣體減量技術研發等;同時推動教育宣導、推廣及鼓勵使用高能源效率產品與節約能源生活方式。 環保署署長張祖恩強調,雖然現有京都議定書條文中沒有貿易制裁或違約罰款的條款,但在合作共生的理念下,我國沒有理由當一個國際溫室氣體減量列車的搭便車乘客(free rider),應在公約精神下,積極推動節約能源、再生能源開發、提昇能源效率等工作。 環保署已於2004年度起首度整合產業、運輸及住商部門領域,辦理溫室氣體盤查管理工作,建立盤查規範登錄平台,積極推動國際標準組織ISO14064驗證系統,並遴選電力、石化、鋼鐵、造紙、水泥、光電半導體等業別12家示範廠商,推動6種溫室氣體全面盤查及減量工作,其中排放大戶台灣電力股份有限公司、中國鋼鐵股份有限公司、中國石油股份有限公司均已參與環保署試行盤查減量計畫。對於溫室氣體排放持續成長的住商部門,環保署協調相關部會規劃成立技術服務團,輔導既有建築物推動節約能源及提昇能源效率工作;對於運輸部門,除持續推動大眾運輸系統外,環保署將與相關部會加強推動油電混合小客車之引進。
日本醫藥品醫療器材等法修正研析―以醫療應用軟體為中心 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。