諾華(Novartis)旗下學名藥廠山德士(Sandoz)和美國學名藥廠Momenta,同意支付1.2億美金,使涉及其暢銷救命藥Enoxaparin之反托拉斯集體訴訟達成和解。本案原告為非營利醫院Nashville綜合醫院和紐約州公務員工會醫療計畫組織DC 37,於2014年美國田納西中區聯邦地方法院起訴。根據訴訟文件提到,Enoxaparin原是訴外人賽諾菲(Sanofi-Aventis)以Lovenox為品牌名販售的抗凝血劑,用於預防和治療深部靜脈血栓、肺栓塞及急性冠心症等症狀,2010年Momenta證明其學名藥Enoxaparin和Lovenox具相同療效,申請簡易新藥上市(Abbreviated New Drug Application,ANDA)獲准。
原告指稱2008年Momenta欺瞞美國藥典委員會(United States Pharmacopeial Convention,USP),使其開發之Enoxaparin檢測方法,成為美國食品藥品監督管理局(U.S. Food and Drug Administration,FDA)指定的檢測方法之一,但在此過程中未向藥典委員會揭露自己正為該檢測方法申請專利。隔年Momenta之檢測方法取得專利(No.7,575,886),因該檢測方法無法迴避,故其它欲生產Enoxaparin的學名藥廠皆可能侵害該專利,而難以進入市場。又Momenta和山德士早在2003年就簽有合作協議,Momenta將該專利授權給山德士,共同創造一個壟斷的學名藥市場,以抬高售價賺取暴利。
未來和解金將用於賠償醫院、保險公司、為員工支付醫療費用的公司,及田納西州其它29區受山德士和Momenta反競爭行為影響的人們。
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歐盟智慧財產服務台(European IP Helpdesk)於2023年7月10日提供中小企業「掌握智慧財產權五步驟」的建議,以協助中小企業最大化IP價值。五步驟如下: (1)盤點企業擁有的IP數量及排定優先順位:企業應盤點其擁有的專利、商標、設計、著作權、營業秘密等的數量,並根據IP對企業成功的重要性進行排序。 (2)進行IP查核:企業應就其所擁有的智慧財產組合(IP Portfolio)進行詳盡的檢視,以評估其優、劣勢;企業應辨別出目前其智慧財產組合所可能遭受危險的地方,並評估其目前擁有的智慧財產組合,若其中有改以其他IP保護者,則風險可能為何。 (3)制定IP保護計畫:根據上述(2)的查核結果,企業應發展出一套IP保護政策,此並應包含「可監控及執行其IP,藉以排除他人侵權行為」的情形。同時,企業也應檢視自己的IP有無侵犯到他人的權益,例如透過「自由運營分析」(Freedom-to-Operate analysis)的方式,來進行專利侵權風險排查。 (4)將保護計畫付諸行動:企業應執行上述計畫,並確保其員工係對此等政策及措施有所認知。除此之外,亦應對員工施以教育訓練,以使其知道「IP保護的重要性」及「辨別潛在侵權行為的最佳方法」。 (5)保護計畫之檢視及更新:企業應時時檢視其IP保護計畫及進行更新,以確保其整體IP策略係與企業發展目標一致。
世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月18日 世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2025年11月19日發布「人工智慧正在重塑醫療系統:世衛組織歐洲區域準備情況報告」(Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region)[1],本報告為2024年至2025年於WHO歐洲區域醫療照護領域人工智慧(AI for health care)調查結果,借鑒50個成員國之經驗,檢視各國之國家戰略、治理模式、法律與倫理框架、勞動力準備、資料治理、利益相關者參與、私部門角色以及AI應用之普及情況,探討各國如何應對AI於醫療系統中之機會與挑戰。其中責任規則(liability rules)之建立,為成員國認為係推動AI於醫療照護領域廣泛應用之最重要關鍵政策因素,因此本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,透過救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益。 壹、事件摘要 本報告發現調查對象中僅有8%成員國已發布國家級醫療領域特定AI策略(national health-specific AI strategy),顯示此處仍有相當大之缺口需要補足。而就醫療領域AI之法律、政策與指導方針框架方面,46%之成員國已評估於現有法律及政策相對於醫療衛生領域AI系統不足之處;54%之成員國已設立監管機構以評估與核准AI系統;惟僅有8%之成員國已制定醫療領域AI之責任標準(liability standards for AI in health),更僅有6%之成員國就醫療照護領域之生成式AI系統提出法律要求。依此可知,成員國對於AI政策之優先事項通常集中於醫療領域AI系統之採購、開發與使用,而對個人或群體不利影響之重視與責任標準之建立仍然有限。於缺乏明確責任標準之情況下,可能會導致臨床醫師對AI之依賴猶豫不決,或者相反地過度依賴AI,從而增加病患安全風險。 就可信賴AI之醫療資料治理方面(health data governance for trustworthy AI),66%成員國已制定專門之國家醫療資料戰略,76%成員國已建立或正在制定醫療資料治理框架,66%成員國已建立區域或國家級醫療資料中心(health data hub),30%成員國已發布關於醫療資料二次利用之指引(the secondary use of health data),30%成員國已制定規則,促進以研究為目的之跨境共享醫療資料(cross-border sharing of health data for research purposes)。依此,許多成員國已在制定國家醫療資料戰略與建立治理框架方面取得顯著進展,惟資料二次利用與跨境利用等領域仍較遲滯,這些資料問題仍需解決,以避免產生技術先進卻無法完全滿足臨床或公衛需求之工具。 就於醫療照護領域採用AI之障礙,有高達86%之成員國認為,最主要之障礙為法律之不確定性(legal uncertainty),其次之障礙為78%之成員國所認為之財務可負擔性(financial affordability);依此,雖AI之採用具有前景,惟仍受到監管不確定性、倫理挑戰、監管不力與資金障礙之限制;而財務上之資金障礙,包括高昂之基礎設施成本、持續員工培訓、有限之健保給付與先進AI系統訂閱費用皆限制AI之普及,特別於規模較小或資源有限之醫療系統中。 就推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,有高達92%之成員國認為是責任規則(liability rules),其次有90%之成員國認為是關於透明度、可驗證性與可解釋性之指引。依此,幾乎所有成員國皆認為,明確AI系統製造商、部署者與使用者之責任規則為政策上之關鍵推動因素,且確保AI解決方案之透明度、可驗證性與可解釋性之指引,也被認為是信任AI所驅動成果之必要條件。 貳、重點說明 因有高達9成之成員國認為責任規則為推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,為促進AI應用,本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,並建立相應機制,以便於AI系統造成損害時及時補救與追究責任,此可確保AI生命週期中每個參與者都能瞭解自身之義務,責任透明,並透過可及之救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益;以及可利用監管沙盒,使監管機構、開發人員與醫療機構能夠在真實但風險較低之環境中進行合作,從而於監管監督下,於廣泛部署前能及早發現安全、倫理與效能問題,同時促進創新。 此外,WHO歐洲區域官員指出,此次調查結果顯示AI於醫療領域之革命已開始,惟準備程度、能力與治理水準尚未完全跟進,因此呼籲醫療領域之領導者與決策者們可考慮往以下四個方向前進[2]: 1.應有目的性地管理AI:使AI安全、合乎倫理與符合人權; 2.應投資人才:因科技無法治癒病人,人才是治癒病人之根本; 3.需建構可信賴之資料生態系:若大眾對資料缺乏信任,創新就會失敗; 4.需進行跨國合作:AI無國界,合作亦不應受限於國界。 參、事件評析 AI於醫療系統之應用實際上已大幅開展,就歐洲之調查可知,目前雖多數國家已致力於AI於醫材監管法規與資料利用規則之建立,據以推動與監管AI醫療科技之發展,惟由於醫療涉及患者生命身體之健康安全,因此絕大多數國家皆同意,真正影響AI於醫療領域利用之因素,為責任規則之建立,然而,調查結果顯示,實際上已建立醫療領域AI之責任標準者,卻僅有8%之成員國(50個國家中僅有4個國家已建立標準),意味著其為重要之真空地帶,亟待責任法制上之發展與填補,以使廠商願意繼續開發先進AI醫療器材、醫療從業人員願意利用AI醫療科技增進患者福祉,亦使患者於受害時得以獲得適當救濟。亦即是,當有明確之責任歸屬規則,各方當事人方能據以瞭解與評估將AI技術應用於醫療可能帶來之風險與機會,新興AI醫療科技才能真正被信任與利用,而帶來廣泛推廣促進醫療進步之效益。由於保護患者之健康安全為醫療領域之普世價值,此項結論應不僅得適用於歐洲,對於世界各國亦應同樣適用,未來觀察各國於AI醫療領域之責任規則發展,對於我國推廣AI醫療之落地應用亦應具有重要參考價值。 [1] Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region, WHO, Nov. 19, 2025, https://iris.who.int/items/84f1c491-c9d0-4bb3-83cf-3a6f4bf3c3b1 (last visited Dec. 9, 2025). [2] Humanity Must Hold the Pen: The European Region Can Write the Story of Ethical AI for Health, Georgia Today, Dec. 8, 2025,https://georgiatoday.ge/humanity-must-hold-the-pen-the-european-region-can-write-the-story-of-ethical-ai-for-health/ (last visited Dec. 9, 2025).
歐盟《企業永續盡職調查指令》草案,將永續治理內化至企業經營歐盟執委會(The European Commission)於2022年2月23日發布《企業永續盡職調查指令》草案(Proposal for a Directive on corporate sustainability due diligence),其目的在於促進永續及負責任企業行為,並使企業將人權與環境考量內化至企業營運與公司治理。 本指令要求各歐盟成員國,須確保企業確實執行人權及環境盡職調查,具體要求企業之作為如下: (1) 將盡職調查納入公司政策(第5條); (2) 採取適當的措施,以鑑別企業自身或子公司於營運及其既有商業關係價值鏈之現有或潛在的不利衝擊(adverse impacts)(第6條); (3) 採取適當措施,預防及減緩潛在的不利衝擊,並消弭現有不利衝擊或縮小其影響範圍(第7、8條); (4) 建立並維持申訴制度,確保受前述不利衝擊影響或有相當理由信其將受影響之人、價值鏈中之工作者代表以及關注相關領域的民間社團等利害關係人之申訴管道暢通(第9條); (5) 定期針對自身及子公司之盡職調查政策及措施進行評估,以確保其有效性(第10條); (6) 企業須於每年4月30日前揭露盡職調查相關資訊,受《企業永續報告指令》(Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD)規範之企業須於企業年報中揭露,其他企業則須於企業網站揭露(第11條)。 另一方面,本指令也明定公司董事義務,依據第25、26條,董事於其決策過程須考量短、中、長期之人權、氣候及環境因素;企業亦須指定部分董事負責盡職調查相關治理作為,並定期向董事會進行報告。 適用本指令的歐盟企業有兩種:(1) 員工人數500人以上且全球年營業額1億5,000萬歐元以上之大公司;(2) 員工250人以上之且全球年營業額4,000萬歐元的高衝擊產業(如:紡織、農業、採礦業等)。另外,非歐盟企業若符合前述員工人數之要求,且於歐盟境內之營業額達到前述標準,亦適用本指令。
日本《第6期科學技術基本計畫方向》建言日本《科學技術基本計畫》為依據其科學技術基本法之要求,以每5年為期擬定,目的在於建構一立基於長期性觀點且體系化的科學技術政策,並以之為施政框架,目前實施之科學技術基本計畫,為規劃自2016年至2020年期間施行之第5期科學技術基本計畫。而為形成下一階段之科學技術基本計畫,日本學術會議現公布了「第6期科學技術基本計畫方向」建言,為日本學術會議所屬之學者委員會學術體制分科會經審議後,就上述科學技術基本計畫之擬定發表意見,預計會於內閣府召開之綜合科學技術與創新會議(総合科学技術・イノベーション会議)中提出,作為訂定第6期科學技術基本計畫之重要參考。 本建言除了持續強調投資基礎科學研究的重要性,亦關注學術多元發展與提升整合性,強調優越學術基礎的建構、發展、以及用以解決問題之能力提升,繫諸各領域、地區、個人所關切議題與思考方式之不同所帶出的多元性,而為克服現代社會面臨的各種課題,應注重自然科學與人文社會科學之跨域合作以形成具統合性的知識基礎,同時須平衡投入各學門的研究預算,避免科學技術投資過分集中於特定的學術領域。具體的方向上,本建言主要提供了4個規劃面向:(1)強化對博士生就學的經濟上支援,並增加相關就業機會,如增加大學終身教職員額與高階技術人才職位等;(2)為進一步促成前述的學術多元發展,重新檢討並建構政府資助各類研究之制度藍圖,除了持續資助基礎研究及應用研究之外,強化對年輕學者的補助,亦期待能對需持續性進行之研究(如生命科學等需長時間蒐集並保存資料之領域)提供長期或無限期的支援;(3)追求科研參與者的多元化(如鼓勵女性、外國人、身障者的投入),以實現科學家社群之多元發展;(4)促成科學家社群以個人身分或透過組織參與科學技術政策形成,避免相關政策的擬定與施行未能切合研究實務之需求。