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。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore，下文簡稱MAS）於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》（Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections）文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行（Domestic Systemically Important Banks，下文簡稱D-SIBs）進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成，其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失，希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待，簡要說明如下： 1.董事會和高階管理層的監督： 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如，定期向董事會報告資料管理領域的重要問題；高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊，並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位： 銀行應建立資料管理單位，並為資料管理辦公室提供明確的任務授權，以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制： 銀行應建立資料品質管理架構與流程，以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如，建立有效控制資料流的機制；建立資料品質指標或計分卡；使用終端使用者運算工具（end-user computing tools）處理資料時，應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級： 銀行應制定升級標準和行動計畫，以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系（data lineage）來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用：BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會（the Basel Committee on Banking Supervision）第239號規範：《有效風險資料聚合及風險報告原則》（Principles for effective risk data aggregation and risk reporting），適用於全球的系統性重要銀行（Global Systemically Important Banks），巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則，因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外，MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍，例如在範圍內報告（in-scope reports，或稱主要風險報告）中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業，資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力，並針對內部的問題進行改善。
內政部、經濟部發佈「新建建築物節約能源設計標準」，自七月一日施行 歐洲食品安全局頒佈利益申報實施細則為了有效管理歐洲食品安全局（European Food Safety Authority, EFSA）內部各項活動間之利益管控與監督，EFSA日前於3月5日公布利益申報（Declarations of Interest, DOIs）施行規則（Implementing Rules），並計畫於2012年7月1日正式實施，且同時搭配一個為期4個月的過渡（Transition Period）配套措施方案。該利益申報施行規則，乃為EFSA於今年初所核准之「獨立性與科學決策過程」（Independence and Scientific Decision-Making Processes）政策的基礎規範項目之一。 本次EFSA所頒布之利益申報施行規則，其訂定之理由係因，原任職於EFSA旗下基因工程植物之首席風險評估專家，轉任至一家專門研發及生產該種植物之生物科技公司；為避免並且釐清相關因該事件所衍生之利益衝突問題，乃制定本規範。故此，為具體有效管理EFSA內部人員與其他涉及EFSA各項活動之機構間的利益監督事宜，EFSA遂進一步於今年初開始著手進行相關措施之規劃。目前該利益申報施行規則除了主要針對EFSA旗下之各層級人員訂定各項利益類型之規範準則外，更重要的是，其亦提供其旗下之專業科學研究人員，各項能有效具體確認其利益界線之劃分的保護措施。由於該利益申報施行規則授與EFSA選取與管理利益申報議題若干彈性，因此EFSA能具體且有效的利用相關規範延攬頂尖研究人員，進而協助EFSA提升其內部研發人員之創新研發能力。 政府機關成員之利益申報與迴避問題，乃為全球各國政府需面對之問題，而對於如何有效且彈性的進行相關議題之管控，更是相關政策制訂時需加以考量之點。EFSA之利益申報施行規則不僅有效管理內部人員之利益衝突與申報問題，同時亦藉由彈性的管理規範方式，延攬優秀頂尖人才，達到具體提升研發水準之功效；對此，EFSA之規範方式與運作成效，實值得加以觀察與效仿。
人工智慧專利加速審查計畫人工智慧專利加速審查計畫（Accelerated Initiative for Artificial Intelligence，又稱AI2）是新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）於2019年4月宣布之計畫，目的在於加快與人工智慧相關的專利申請程序。該計畫自2019年4月26日開始實施兩年，每年有50位名額。專利申請權人申請適用該計畫並申請專利者，最快可在6個月內審核通過並授證。 適用AI2計畫之技術主體需與AI發明領域密切有關，該申請案之AI功能包含自然語言學習（Natural Language Processing）、影像辨識、聲音辨識、自動化系統（Autonomous Systems）、機器人、預測分析（Predictive Analytics）等；並須應用在生命科學、醫學、農業、資通訊、交通等領域。 AI2與新加坡智財局2018年實施的「金融科技專利優速計畫」（FinTech Fast Track Initiative, FTFT）類似，FTFT旨在加速金融科技領域之專利申請及審查時效。除了技術主體不同，兩者在申請和審查程序上大致類似：不需支付額外的申請與審查費用、該項專利之首件申請案需於新加坡智財局提出、專利請求項（claims）最多為20項、該項專利之「請求專利核准」與「請求專利檢索審查」文件需於同一日提交、專利申請權人收到實質審查意見書需兩個月內回覆等。 人工智慧是新加坡轉型為數位經濟國家的關鍵，隨著全球AI專利申請活躍，新加坡智財局支持將AI產品更快地推向市場，並期望有利新加坡爭取更多新創企業及投資。