美國公民權利辦公室就Sentara醫療機構違反個資外洩通知義務予以重罰

  美國衛生及公共服務部(Department of Health and Human Services, 下稱HHS)轄下的公民權利辦公室(Office for Civil Right, 下稱OCR)在2019年11月27日,正式對Sentara醫療機構處以217萬美元行政罰,主因該機構違反《健康保險可攜與責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act, 下稱HIPAA)的醫療個資外洩通知義務。

  HIPAA是美國有關醫療個資管理的主要規範,依據HIPAA第164.400條以下「違反通知規則」(Breach Notification Rule)規定,當超過500位病患的「受保護健康資訊」(Protected Health Information, 下稱PHI)遭受不當使用或被外洩時,除應通知受害人外,還必須立即告知HHS以及在當地知名媒體發布新聞。而OCR主要負責檢查受規範機構,是否確實執行HIPAA隱私、安全和違反通知規則。

  而在2017年4月,HHS收到指控Sentara將含有病患姓名、帳號、就診日期等涉及PHI的帳單發送到錯誤地址,造成557名病患個資外洩。Sentara卻認為該帳單內容未含有病患病歷、治療資訊或其他診斷紀錄,且僅有8人被影響,並非HIPAA應進行個資外洩通知義務之範疇,故不依規定程序通報HHS。不過OCR認為依HIPAA第160.103條規定,PHI包含病史、保險資訊、就醫紀錄(含日期)、身心健康狀態等可識別個人之健康資訊。因此認為Sentara確實違反個資外洩通知義務,予以罰款並命檢討改善。

  Sentara醫療機構服務範圍橫跨美國維吉尼亞州(Virginia)和北卡羅來納州(North Carolina),共有12家急性照護醫院、10家護理中心和3家照護機構,為美國最具知名的大型非營利醫療機構之一。這次重罰也告誡國內醫療機構當發生敏感性醫療個資外洩時應從嚴判斷,以避免民眾對醫療照護單位失去信任,確保國內醫療機構體系應恪遵HIPAA規範。

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新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月04日 生成式AI快速普及,惟其輸出之品質、安全與可信賴程度如何檢驗,各國迄今尚無公認之測試標準。新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)與新加坡企業發展局(Enterprise Singapore, EnterpriseSG)於2026年4月第17屆ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智慧分技術委員會全體會議[1]中,公開《人工智慧—AI測試—第8部分:運用生成式AI之提示型文字對文字系統品質評估》(ISO/IEC AWI TS 42119-8)提案,並將其定位為全球首部就生成式AI系統測試方法而設之國際標準[2]。 壹、事件摘要 新加坡提出之ISO/IEC 42119-8,係運用其AI Verify與全球AI保證沙盒(Global AI Assurance Sandbox)累積之測試成果,以基準測試(benchmarking)與紅隊測試(red teaming)做為兩大檢測手段,所擬訂之生成式AI提示型文字對文字系統品質評估方法。該標準與同系列第7部分(ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282相互銜接,於2025年9月已在ISO登錄,現處經核准工作項目(Approved Work Item)之準備階段,尚未定發布日期[3]。會議期間,新加坡並與美國國家標準協會、ISO國際組織及AI Verify基金會合作舉辦工作坊與交流會議,促其標準推進於國際間凝聚共識[4]。 貳、重點說明 一、ISO/IEC 42119系列以「AI測試」為主軸,第8部分處理生成式AI之品質評估 ISO/IEC 42119係ISO/IEC JTC 1/SC 42就AI系統之測試與保證新近規劃之AI測試共通方法系列標準[5]。該系列第8部分聚焦運用生成式AI之提示型文字對文字系統,涵蓋以紅隊測試進行之安全性檢測,並就評估結果之分析與記錄提供指引,並與同系列第7部分(紅隊測試,ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282(自然語言處理系統評估方法)相互銜接。依主辦之IMDA與EnterpriseSG所述,該標準以提升測試結果之可重複性與可比較性為目標,藉基準測試與紅隊測試,使不同組織評估AI輸出品質時,結果更具一致性與可比較性,從而強化各界對AI系統之保證與信任[6]。 二、AI Verify以11項治理原則為基準,併行流程檢核與技術檢測 AI Verify係新加坡IMDA主導、由AI Verify基金會於2023年推動之開源測試框架,用以填補AI治理原則與可供稽核證據之間之落差。其以透明、可解釋、可重複、安全、資安、穩健、公平、資料治理、當責、人為監督,以及包容性成長(Inclusive Growth)、社會與環境福祉 (Societal and Environmental Well-being)11項治理原則為基準[7]。 AI Verify之檢驗分為流程檢核(Process Checks)與技術檢測(Technical Testing)。流程檢核依「原則、預期成效、流程、證據」(Principle, Outcome, Process, Evidence)四層展開檢核事項[8],要求擬測機構以文件證據佐證其治理流程確有落實,所需文件例如治理政策、模型與資料處理紀錄、內部審查程序等。各檢核項目中,於可解釋、安全、穩健、公平四項原則之部分檢視項目,並列有進行技術檢測的項目[9]。 三、以Project Moonshot工具對應生成式AI AI Verify基金會的AI Verify框架原係以傳統AI為對象,為因應大型語言模型的檢測,其推出Project Moonshot做為前述技術檢測於生成式AI的主要測試工具。Moonshot提供逾100組基準資料集供進行基準測試,以分級評分評估模型在多種能力上的表現,例如語言與語境理解。Project Moonshot 亦提供自動化紅隊攻擊模組,可同時測試多個大型語言模型應用程式,節省時間與資源也確保模型效能的全面評估。Project Moonshot 的網頁介面並提供優化的測試流程,因應不同應用程式的多元需求,引導使用者只辨識並執行最相關的測試,使用者也可以利用自訂資料集調整測試,以評估模型是否符合其獨特使用情境[10]。 四、全球AI保證試點與沙盒媒合測試,以實測經驗作為標準前導 新加坡以全球AI保證機制(Global AI Assurance)串接前述工具與國際標準,由IMDA與AI Verify基金會共同主導,先後推出「試點(Global AI Assurance Pilot)」與「沙盒(Global AI Assurance Sandbox)」兩個措施。前者媒合生成式AI應用之開發者與專業測試業者(如Resaro、LatticeFlow AI、Advai等),就幻覺、不當內容、對抗弱點等風險進行技術測試。試點自2025年2月啟動,至同年5月彙整成果,已媒合17家應用部署者與16家測試業者[11]。後者則將試點之媒合做法予以常態化與擴大,使其自階段性試辦轉為長期運作之機制[12]。此機制屬軟性之自願測試,新加坡政府並不直接強制監管,而係以實作指引與測試媒合降低採用障礙、蒐集資料作為技術測試標準之前導、扶植AI保證服務市場[13]。 依IMDA的全球AI保證沙盒報告說明,其全球AI保證試點(Global AI Assurance Pilot)的AI測試焦點已從「基礎模型安全」移到「實際應用之端到端可靠性」,鑑於將基礎模型與現有資料來源、流程及系統整合的複雜度較高,生成式AI風險評估很大程度上取決於使用情境。該報告並歸納提出四個生成式AI評測的實務建議:測試優先序應依應用之風險輪廓調整,風險愈高者測試愈嚴;適格之測試資料集須由人與AI共同產製,兼顧代表性與品質;除最終輸出外,尚應檢視模型運作之中間流程節點;可運用大型語言模型協助評測,但須有人工校準,以免評分失真[14]。 五、AI測試業者認可計畫(AI TAP):從沙盒媒合走向測試供給端之制度化 前述試點與沙盒雖已媒合開發者與測試業者,惟受媒合之測試業者其資格良窳,仍多賴個案判斷。AI Verify Foundation爰於2026年5月19日發布「AI測試業者認可計畫」(AI Tester Accreditation Programme, AI TAP),規劃就測試業者本身設計認可基準,並建立合格測試業者名單,使企業採用外部測試服務時得有所依循[15]。 認可方式採取五個評估面向,包括測試AI風險之技術能力、營運信譽(含實績)、財務永續性、營運量能,以及所宣稱業務範圍與實際能力相符[16]。該計畫預計於2026年第三季開放;現已有Advai、AIDX、安永(Ernst & Young)、Knovel Engineering、資誠(PwC)、Resaro、Vulcan等業者表達早期參與意願[17]。 參、事件評析 我國在AI評測上,已由數位發展部成立AI產品與系統評測中心(AIEC),就語言模型訂定安全性、可解釋性、彈性、公平性、準確性、透明性、當責性、可靠性、隱私與資安等10項評測指標[18]。針對語言模型之準確性、可靠性、資安、隱私、公平性進行技術評測,納入「臺灣價值觀」評測項目,以建立貼合本土社會脈絡之評測標準;規劃於2026年、2027年分別通過財團法人全國認證基金會(Taiwan Accreditation Foundation, TAF)認證[19]。 新加坡將其AI Verify評測方法提案成為ISO標準草案,並於前述國際會議中舉辦相關工作坊與研討活動,可見其認為任何AI評測須能成為國際共通接受之結果,始能在AI國際合規議題上達到評測之最大價值,因此其搶佔先機於ISO/IEC 42119系列中提出生成式AI之評測標準。我國AIEC之評測指標目前並未與數發部本身之風險分類框架相銜接,而數發部本身之風險分類框架亦可能與將來之國際標準存在落差。如AIEC測評結果須著眼於我國AI產品或服務之國際市場發展,即須追蹤觀測相關標準草案之進程,並同時就我國評測指標設計進行及時調整。 就測試方法而言,我國AIEC測評目前雖納入「臺灣價值觀」評測,但尚未就無法量化項目進行流程評測,亦無法對不同應用情境、代理AI動態運作過程進行風險評估。新加坡全球AI保證沙盒之報告已指出,生成式AI應用之測試須依風險輪廓調整、須檢視中間流程節點,此亦為我國AIEC測試做法須規劃補完之缺口。而新加坡推動AI測試業者認可計畫,則呈現其扶植本國AI測試服務業者、協助打開國際市場之思路;我國若欲就測試服務建立產業,則AIEC本身應設計成政府主導、建立標準、形成方法、認可適格業者之機制,同時由政府運用相關法令、獎補助、採購等方式提供市場誘因,將有助於落實我國AI基本法發展可信賴AI之宏旨。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [2]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 3, 2026). [3]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(該案於2025年9月13日登錄於ISO/IEC JTC 1/SC 42工作計畫,現為Stage 20.00「準備階段」/開發中,尚未定發布日期)。 [4]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [5]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(42119-8屬ISO/IEC 42119「AI測試」系列,並銜接同系列42119-7與ISO/IEC 23282)。 [6]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [7]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該框架第2頁明列前開11項治理原則)。 [8]What Is AI Verify, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/ (last visited Aug. 3, 2026). [9]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。其中標示「Technical Testing」者計五項流程,分屬可解釋(第14頁)、安全(第29頁)、穩健(第61頁)、公平(第71、72頁)四原則;框架本身未另作總結性列舉。 [10]Project Moonshot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/project-moonshot/ (last visited Aug. 3, 2026). [11]Singapore Unveils Insights from the World's First Technical Testing of Real-World Applications of GenAI, IMDA, May 29, 2025, https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2025/sg-unveils-insights-from-worlds-first-technical-testing-of-real-world-applications-of-genai (last visited Aug. 3, 2026);Global AI Assurance Pilot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance-pilot/ (last visited Aug. 3, 2026). [12]Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance/ (last visited Aug. 3, 2026). [13]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [14]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [15]Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [16]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該計畫就技術能力、營運信譽、財務永續、營運量能、業務範圍相符五面向評估測試業者)。 [17]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, 但截至 2026/8/4 仍尚未見開放,https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [18]〈數位發展部「AI產品與系統評測中心」啟動 推動我國AI評測制度與可信任AI環境發展〉,數位發展部數位產業署,2023年12月6日,https://moda.gov.tw/ADI/news/latest-news/9295(最後瀏覽日:2026/07/16);〈數位部AI評測中心啟動 語言模型納10項目評分〉,中央社,2023年12月6日,https://www.cna.com.tw/news/ait/202312060129.aspx(最後瀏覽日:2026/07/16)。 [19]〈AIEC首創「臺灣價值觀」評測指標 42款模型競爭揭示AI在地化關鍵〉,資安人科技網,2025年10月,https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=12311(最後瀏覽日:2026/07/16)。

美國考慮修正著作權法第115條

  美國著作權局已針對著作權法第 115 條提出修正案,以因應數位科技對音樂市場造成之衝擊。美國著作權法第 115 條主要係規範非戲劇類音樂之重製 (reproduction) 與散布 (distribution) ,並同時規範此二權利之強制授權及費率核定事宜。在數位音樂時代來臨之前,第 115 條之設計允許唱片業就已錄製之歌曲,在特定費率下加以重新詮釋灌錄。不過,隨著線上音樂的流行,第 115 條有關強制授權制度之設計,已喪失原先期待之功能,而核定之費率反而成為授權雙方協商時價格之上限,對整體音樂市場之發展造成障礙。此外,由於美國境內有關公開演出權 (public performance) 及重製 / 散布權之授權分屬不同之權利人團體 ( 目前美國三大公開演出權利人團體包括 ASCAP, BMI 及 SESAC ;而有關重製 / 散布權之權利人團體主要是 HFA, The Harry Fox Agency) ,因此在數位化音樂傳輸過程中利用人必須面對不同之權利人團體,就同一傳輸行為洽談不同之授權契約,並對同一著作權人支付二次使用報酬。如此繁複的過程及額外的成本,當然使合法音樂服務業者無法與網路音樂侵權者所提供之無成本音樂抗衡。因此,在此次美國著作權局所提出的「 21 世紀音樂授權改革法」中將廢止現行第 115 條,其修正重點包括: 1. 當權利人團體 ( 新法案中稱之為 music rights organization, MRO) 合法授予處理非戲劇類音樂之公開演出權事宜時,該權利人團體亦同時被授予處理重製及散佈權授權相關事項之權利。 2. 權利人團體就數位傳輸之非戲劇類音樂之公開演出權之授權應同時包含能協助公開演出順利進行必要之重製或散佈之權。 3. 著作權人就單一著作不得授權二個以上權利人團體進行該著作之授權談判事宜。 4. 鼓勵權利人團體就其所授權之非戲劇類音樂著作列明清冊,以協助利用人確認洽商授權之對象。

美國監管醫療用基因檢驗之法制與實務趨勢

美國監管醫療用基因檢驗之法制與實務趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年03月25日 壹、事件摘要   精準醫療多搭配基因檢驗技術的研發與應用,以幫助醫師針對個體提供精確的診斷及治療服務。以美國現況而言,許多新的醫學檢驗技術在各實驗室中研發,且迅速發展至臨床應用,但必須經過醫療器材上市許可後,始得於實驗室外運用。   美國國會於1976年修正《聯邦食品藥物與化妝法(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act)》後,將「體外診斷醫療器材」納入醫療器材的規範,同年美國食品藥物管理署(Food and Drug Administration, FDA)便宣佈對實驗室自行研發之檢驗技術(Laboratory Developed Tests, LDTs)行使「自由裁量權」(Enforcement Discretion),排除於《聯邦食品藥物與化妝法》的管理之外,讓實驗室內LDTs的應用可享較為寬鬆的空間[1] 。   換句話說,由於典型之LDTs僅為實驗室內部使用,且測試方式簡易,需求量亦不高,可由「醫療保險與醫療補助服務中心」(The Center for Medicare & Medicaid service, CMS)依據《臨床實驗室改進修正案(Clinical Laboratory Improvement Amendments, CLIA)[2]》之規範,施行臨床實驗室的品質管理。臨床實驗室於通過CLIA認證後,即可將開發的LDTs進行臨床應用。   然而,1976年迄今,LDTs的發展已經有許多的變化,運作LDTs的實驗室往往獨立於醫療服務機構(Healthcare Delivery Entity)之外,而依賴於許多高科技的儀器、軟體來產生結果及解釋,增加了許多以往沒有的風險;其商業模式也已經大幅的改變,已經大量製造、用於直接的臨床診斷決策上[3]。因此,美國FDA認為有必要引進一個全面性的監管架構管理LDTs,而非像過去一樣,將其排除於《聯邦食品藥物與化妝法》的管理之外。 貳、重點說明   FDA近年來加強基因檢驗風險監管之具體行動,包括LDTs監管架構之研擬以及加強實務取締,以保障病人的權益。 一、LDTs監管架構指引草案   美國FDA曾於2014年公布兩項指導文件,分別為「實驗室自行研發檢驗方法監管架構指引草案[4]」以及「實驗室自行研發檢驗技術須執行通知上市與不良事件通報之草案[5]」(以下統稱LDTs監管架構指引草案)。LDTs監管架構指引草案希望提升LDTs的規管密度,並規劃將LDTs分為數個不同的類別,依據其風險程度的高低,分別要求其進行包含取得上市前許可、符合品質系統規範等不同程度之要求。   該指引草案公布後,受到各臨床實驗室、醫療單位、病人與傳統體外診斷試劑製造商、政府部門等熱烈討論。特別是業界擔憂監管密度的提高,會扼殺臨床實驗室的創新意願,使得實驗檢驗技術、方法與應用停滯,並耗費大量的人力與金錢成本。   美國FDA最後於2017年1月13日說明,短期內不會執行該指引草案內容,但會尋求更加全面的立法解決方案[6]。歸納各界對指引草案之看法,顯示對LDTs的額外監督是必要的,但對於如何監管則有不同看法,未來主管機關應基於下列原則,提出符合科學證據、經濟效益並兼顧臨床安全性之管理方案,重點摘述如下: (一)以風險等級為基礎,並分階段實施監督   之後的四年內將分階段要求LDTs逐步進行上市前審查,第一年實驗室必須回報LDTs所有的嚴重不良反應;第二年將要求與第三級高風險醫療器材具有相同用途的新型或改良LDTs,必須經過一致的上市前審查;第三年要求與第二級中風險醫療器材具有相同用途的新型或改良LDTs,必須經過一致的510(k)上市前通知;第四年則完成LDTs全面性的監督,並且原則上與醫療器材採取一致標準。 (二)以檢驗之分析效能與臨床有效性,作為核准基礎   目前CMS已有實驗室檢驗之臨床效用(clinical utility)審查,但與FDA上市前審查所需之分析效能與臨床有效性有所差異。是故,FDA將制定適合的審查標準,以減輕實驗室提交審查的負擔,並加速上市前審查的審核時間。 (三)不良反應通報系統   將參考既有醫療器材上市後監督機制(postmarket surveillance),監控LDTs在真實世界的效能及臨床結果(real-world performance and clinical outcomes)。 (四)健全實驗室之品質系統   FDA將會密切與CMS合作加強實驗室的品質系統要求,但會與既有CLIA等認證制度相互調和、不會重複監督。 (五)公開檢驗性能資訊供大眾取得   實驗室必須將LDTs檢驗的分析效度及臨床有效性等相關資訊,公開讓民眾可取得。 (六)免除特定類型檢驗之上市前審查   對於特定類型的LDTs可免除上市前審查、品質系統及註冊登記之義務,如:對健康影響較低者、罕見疾病使用之LDTs等。 二、加強基因檢驗之執法 (一)23 and Me遺傳健康風險個人基因體服務   雖然在LDTs規範上,美國FDA暫時未有全盤性的改變;但在個案上,開始有逐步的調整。美國FDA在2013年11月時,發函警告生技公司「23 and Me」,認為其銷售的「個人基因體服務」(personal genome service, PGS)應該屬於《聯邦食品藥物與化妝法》所規定的第三級醫療器材(風險程度最高的醫療器材),但由於其未取得美國FDA的上市前許可,因此應該立刻停售;其後,23 and Me將其旗下的「遺傳健康風險個人基因體服務」(PGS Genetic Health Risk)向美國FDA申請並取得第二級醫療器材許可[7]。 (二)Inova藥物反應基因檢驗   2019年另外一起案例,亦顯示美國FDA從嚴限制LDTs在實驗室外應用之決心。美國FDA於2019年4月4日向Inova基因體實驗室(Inova Genomics Laboratory)寄發通知函,表示其自行研發之MediMap Plus基因檢驗產品,用於預測病人對藥品的反應與接收度,必須先完成FDA上市前審查程序,始得進行商業販售[8]。   Inova基因體實驗室雖回覆表示,MediMap Plus基因檢驗產品屬於LDTs的範疇,所以不應該受到FDA上市前審查或任何標示要求之拘束。嗣後,FDA則直接寄發警告函,申明其並未針對LDTs創設任何責任免除條款,且為了促進公眾安全,FDA對於LDTs保留裁量權[9]。對於FDA的警告,Inova決定停止執行MediMap Plus之販售,也不會申請上市前審查[10]。 三、小結   由於基因檢驗之安全及確效涉及面向十分廣泛,美國監管體系主要係以《聯邦食品藥物與化妝法》之醫療器材規範,搭配行之多年的CLIA實驗室品質管理制度,以完備各環節之風險管理。申言之,即便基因檢驗技術僅屬實驗室內應用,並未在外流通,亦屬實驗室品質管理之範疇,必須依據CLIA實驗室分類進行能力測試或實地查核。   其次,美國對於LDTs的監管雖然認為不宜貿然與醫療器材規範一致,但未來仍將參考醫療器材的風險等級基礎,並盡量提高審查的效率,此趨勢與歐盟新的醫療器材法規[11]一致。 參、事件評析   我國近年來政府與民間在基因檢驗的監管上亦有所討論,特別是LDTs之管理方向、管制密度之取捨、實驗室品質標準等[12]。從美國醫療用基因檢驗監管趨勢觀之,建議我國未來或可釐清不同目的之基因檢驗,如商業用、實驗用、醫療用等,進而明確醫療用基因檢驗之監管密度,並依不同風險程度採取分級監理,以在新技術應用與病人權益保護之間取得平衡。 [1]Center for Devices and Radiological Health, Food and Drug Administration, Draft Guidance for Industry, Food and Drug Administration Staff, and Clinical Laboratories: Framework for Regulatory Oversight of Laboratory Developed Tests (LDTs), Oct. 03, 2014, https://www.fda.gov/media/89841/download (last visited Jan. 07, 2020), at 6-7. [2]42 USC 263a, available at https://www.govinfo.gov/content/pkg/USCODE-2011-title42/pdf/USCODE-2011-title42-chap6A-subchapII-partF-subpart2-sec263a.pdf (last visited Dec. 26, 2019). [3]呂雅情,〈實驗室自行研發檢驗技術(LDTs)的發展與法規管理現況〉,當代醫藥法規月刊,2018/02/09,https://www.cde.org.tw/Content/Files/Knowledge/cc18e890-c1e3-4e6e-8bbd-45d7afd6cee9.pdf(最後瀏覽日:2020/01/07),頁17。 [4]Supra note 1, at 7-8. [5]id. at 30. [6]Food and Drug Administration, Discussion Paper on Laboratory Developed Tests (LDTs), Jan. 13, 2017, https://www.fda.gov/media/102367/download (last visited Jan. 07, 2020), at 1. [7]何建志,〈精準醫學趨勢下基因檢驗與消費者保護法律問題〉,《月旦醫事法報告》,第25期,頁44-45(2018)。 [8]Food and Drug Administration, Inova Genomics Laboratory, Apr. 04, 2019, https://www.fda.gov/inspections-compliance-enforcement-and-criminal-investigations/warning-letters/inova-genomics-laboratory-577422-04042019 (last visited Dec. 19, 2019). [9]Food and Drug Administration, Laboratory Developed Tests, Sep. 27, 2018, https://www.fda.gov/medical-devices/vitro-diagnostics/laboratory-developed-tests?fbclid=IwAR3gOzax6O0eUx67IpZBNpmvPrW6ynuP0P99Dlt4AGKZtxvwGSoYOx5EmFA (last visited Dec. 19, 2019). [10]GenomeWeb, Inova Decides to End PGx Test Offerings in Response to FDA Warning Letter, Apr. 15, 2019, https://www.genomeweb.com/regulatory-news/inova-decides-end-pgx-test-offerings-response-fda-warning-letter#.XNkp0hQzbIU (last visited Dec. 19, 2019). [11]歐盟2017年5月25正式生效新版醫療器材法規(Medical Devices Regulations, MDR; Regulation (EU) 2017/745)以及體外診斷醫療器材法規(In Vitro Diagnostic Devices Regulations, IVDR;Regulation (EU) 2017/746)。 [12]蔡雅雯、林工凱、黃品欽、謝文祥,〈基因檢驗法規監管方向初探〉,《台灣醫界》,第62卷第12期,2019/12,https://www.tma.tw/ltk/108621207.pdf(最後瀏覽日:2020/02/06)。

日最高院 首定義網路「被遺忘權」

  日本一名男子要求法院下令谷歌(Google)刪除他因性犯罪被捕的新聞搜索結果,遭最高法院以侵害言論自由駁回。這是該國最高法院首次做出有關網際網路搜尋的「被遺忘權」相關裁決。   法院網站張貼的聲明表示:「唯有在保護隱私權的價值明顯高於資訊公開時,才會准許刪除(有關這項指控的內容)。」而東京法院亦對於刪除網路搜尋紀錄的基準做出定義,如: 1. 報導的事實性質及內容 2. 事實傳達的範圍及隱私受害程度 3. 當事人的社會地位及影響力 4. 報導的目的及意義 5. 社會的狀況 6. 報導中公開當事人真實姓名及住址的必要性   而日本法院雖已界定被遺忘權之判斷基準,但門檻極為嚴格,臺灣先前亦有前職棒球團老闆訴請Google移除其涉及假球案(法院判決其無罪)之相關連結,但遭敗訴之結果。   相較於亞洲對於被遺忘權行使之結果,歐洲法院於2014年時裁決:當個人資料係「不適當」、「無關連」、「已無關連且多餘」,而且「與公共利益無關」。民眾就有權行使被遺忘權,要求包括Google等搜尋引擎將其相關資料移除。自2014年5月29日統計至今歐洲地區行使被遺忘權之資料,Google收到685,622個要求,並完成「移除要求」評估的網址總數為1,896,454個網址,刪除率達到43.2%。 由上可知,亞洲(如日本與我國)與歐洲對於被遺忘權行使仍有判斷基準上之差異,故後續亞洲國家的相關發展還有帶持續關注。

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