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」
美國於2015年2月5日公布修訂之行動醫療應用程式指導原則(Mobile Medical Applications, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff)，取代原先在2013年9月公布之版本。本次的修訂主要是將美國2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備、及醫療影像傳輸設備指導原則(Medical Device Data Systems, Medical Image Storage Devices, and Medical Image Communications Devices, Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff)規範納入其中。 2015年2月9日公布之醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備指導原則，擬降低FDA的管理程度，採用風險性評估方式，針對部分醫療設備資訊系統、醫療影像儲存設備及醫療影像傳輸設備等三種屬於第一級低風險之醫療器材，得不受ㄧ般管制，例如不需要登記、上市後報告及品質系統法規遵守等。原先，美國於2011年先將醫療設備資訊系統從第三級之高風險醫療器材，降低為第一級低風險之醫療器材，但經過長期間的使用經驗後，FDA認為，此等醫療器材設備在健康照護中十分重要，但相對於其他醫療器材，風險則較低，因此，將放寬程序。 行動健康應用程式亦可能歸類為上述之醫療器材，因此，為與上述的指導原則相符合，對於行動健康應用程式的審查亦作部分放寬。例如，當應用程式與資療資訊系統結合，而成為應受規範之醫療器材時，原先之規定為應進入醫療器材之規範程序，但新修訂之指導原則，則再放寬。僅將涉及積極的病人監測或醫療器材數據分析時，才需要回歸醫療器材之審查方式，其他醫療資訊系統若僅為儲存、傳輸等功能，而非主要提供診斷、治療等功能時，則可以不受醫療器材之規範限制，因風險程度較低，因此改由FDA視個案審查即可。為鼓勵相關產業的發展，FDA將風險性低之醫裁降低管理程度，其後續發展值得觀察。
美國聯邦最高法院判決網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊美國聯邦最高法院（Supreme Court of the United States）於2020年6月30日以8票對1票之決定，肯認網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊。 本案之爭點在於，「通用名稱.com（generic.com）」是否亦會被認定為通用名稱而無法取得商標註冊。過去美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）認為，當通用名稱與通用頂級域名（如「.com」）組合時，所得到之組合仍會被認定具有通用性（generic），因為僅在通用名稱中加入「.com」，如同加入「公司」一詞，無法藉此傳達任何可識別來源之意義。就「booking.com」而言，由於 「Booking」一詞意指旅行預訂，「.com」一詞表示其為一個商業網站，故消費者觀諸「booking.com」此一用語，會認為其是提供旅遊住宿之線上預訂服務。且即便認為「booking.com」屬於描述性商標，其亦缺乏第二意義而無法註冊。 惟聯邦最高法院認為，因為同一時間僅有一個實體可占用一特定網域名稱，因此「generic.com」一詞可向消費者傳達與特定網站之關聯。且對於通用性之認定原則主要有三：首先，通用性係指商品或服務之類別，而非該類別之特定示例；其次，對於複合用語而言，其識別性之認定應以整體觀之，非個別隔離觀察；最後，應視用語之相關意涵對於消費者之意義而定。基於該等原則，「booking.com」是否具有通用性，取決於該用語是否整體上向消費者表示為線上旅館預定服務之類別，例如：消費者是否會認為另一家提供相似服務之Travelocity也是一種「booking.com」；但消費者並非以此種方式來認知「booking.com」用語，因此，由於「booking.com」對於消費者而言並非通用名稱，其未具通用性。 USPTO另認為基於政策考量，其反對如「booking.com」之「generic.com」之商標註冊，因此種商標保護將使商標權人對於其他應保持自由使用之相似文字擁有過度控制權，例如可能會妨礙競爭者使用「booking」用語或「ebooking.com」、「hotel-booking.com」等域名。聯邦最高法院指出，USPTO顧慮之情形其實也會出現於任何描述性商標。事實上，除非可能造成消費者混淆，競爭者之使用並不會侵害商標權。「booking.com」是識別性較弱的商標，較難導致消費者混淆，且booking.com公司亦自承「booking.com」之註冊不會阻止競爭者使用「booking」之用語來描述其之服務。因此，聯邦最高法院最終認定「booking.com」之註冊不會使商標權人壟斷「booking」此一用語。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
何謂「智慧機械」智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一，主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械，爰此，行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」，整合我國豐沛的新創能量，建立符合市場需求之技術應用與服務能量，以創造我國機械產業下一波成長新動能。 智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能；智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械，建構智慧生產線（具高效率、高品質、高彈性特徵），透過雲端及網路與消費者快速連結，提供大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。 未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有：工業用等級之視覺／觸覺／力感知等感測模組與驅動控制技術；微型感測元件智慧化；開放性標準網路通訊技術；機器型通訊及安全技術；耐延遲及低耗能機器聯網；健全人機智能介面，提升人機協同安全與效率；智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理；網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度；機器人智慧整合能力及反應速度；供需產能整合與決策系統等等。