澳洲政府發布「急診醫師使用我的健康紀錄指引」提供急診醫師規範遵循
2019年2月澳洲政府依據「我的健康紀錄法」（My Health Records Act 2012），執行全國國民納入「我的健康紀錄系統」（My Health Record System）（下稱系統）之政策，有將近9成的國民被納入系統，為解決急診醫師在緊急救治時，需查看病患醫療資訊的需求；澳洲數位健康局（Australian Digital Health Agency, ADHA）於2019年11月發布了一項全國倡議的政策:急診醫師能使用我的健康紀錄系統，在急迫情形下即時做診斷。因此澳洲健康安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care）與澳洲急診醫學院（Australasian College for Emergency Medicine, ACEM）共同訂定「急診醫師使用我的健康紀錄之指引」（Emergency Department Clinicians’ Guide to My Health Record）（下稱指引）提供急診科醫師參考，說明如下:
原則上只有病患之家庭醫師或主治醫師才能進入系統查看病患的醫療資訊，其他未經同意的醫師不得隨意查看病患的醫療資訊，但若病患發生急救狀況時，則允許急診醫師得使用系統查看病患之醫療資訊，例如:使用藥物資訊、各醫師之醫療診斷書、照顧資訊、處方簽紀錄，病患用藥歷史、住院紀錄、家族病史、專家建議信（Specialist letters）、器官捐贈與預立醫療決定（Advance care plans）、病理診斷、病人自行輸入的資訊，例如過敏反應等，協助急診醫師能使用病患就醫紀錄迅速的做診斷；允許急診醫師得直接查看病患之醫療資訊，也解決急診醫師在救治時，無法即時與病患之家庭醫師聯繫問題。另外，系統之病歷電子化也為急診醫師帶來益處，例如:醫療資訊的合併，整合病患的就醫資料、減少不必要及重複的檢查，即時傳遞醫療資料等。此外，為了保障國民之資訊自主，醫師必須尊重病患的權利，例如病患得使用取消功能來刪除病歷資訊、限制特定醫療人員或醫療機構查看、限制查看資料的類型等。
這項指引使急診醫師能更了解如何使用系統、在緊急救護時，得隨時能查病歷資料做出最佳的處置、系統化的便利性為急診醫師節省許多處理時間，並促進與提升醫療品質。
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洪詠雯
副法律研究員 編譯整理
Media release: More support for frontline emergency care staff, ADHA, Nov. 18 , 2019,https://www.digitalhealth.gov.au/news-and-events/news/media-release-more-support-for-frontline-emergency-care-staff（last visited Feb. 03, 2020）
ACEM,Emergency Department Clinicians’ Guide to My Health Record, Nov. 2019, https://www.safetyandquality.gov.au/sites/default/files/2019-11/myhealthrecord_in_ed_guide.pdf（last visited Dec. 17, 2019）
Gov.au, My Health Records Act 2012,（2012）,https://www.legislation.gov.au/Details/C2017C00313（last visited Dec. 17 , 2019）
歐洲藥物管理局（European Medicines Agency, EMA）今（2012）年7月6日修正發布「藥品交互作用試驗指針」（Guideline on the Investigation of Drug Interactions），EMA表示這是該指針自1997年發布以來最大的修正，內容包括藥廠如何進行新藥與已經流通使用的藥品的潛在交互作用研究，以及新藥與食品的交互作用研究。 「藥品交互作用試驗指針」內容包括用藥建議方案，其乃基於臨床相關交互作用以及調整用藥劑量、監控病人用藥情形之可行性研究為基礎。同時，有關草藥使用的建議方案也包括在內。 EMA表示，新的修正內容使「藥品交互作用試驗指針」與藥品交互作用研究科學之發展現況趨於一致，例如現已能透過少數的精密設計研究，即可預測臨床相關藥品交互作用的結果，以及在了解近年酵素觸發技術（enzyme induction）與藥物載體（drug-transporter）間的交互作用上的科學進展。 藥物交互作用對於用藥的安全與效用極為重要，許多病人，尤其是年長者經常需要同時服用多種藥物，因多種藥物交互作用而產生的負作用（adverse effects）是患者反覆就醫的重要因素之一，且可能減低個別藥物原有的療效。 「藥品交互作用試驗指針」新修正內容將於2013年1月1日生效，全文共計七部分，主要重點在第五部分的藥物動力學（Pharmacokinetic）交互作用研究，內容包括：從研究進行方式即藥品的吸收、分布、代謝、移轉到人體試驗設計、草藥與特殊食品產品、以及產品特性標示事項等都有建議規範，其全文可至EMA官方網站下載。
歐盟會員國要求分享DNA資料庫歐盟十五個會員國為強化對抗恐怖攻擊、跨邊境犯罪及非法遷徙之國際合作，於2007年3月28日提出有關資料分享的立法草案，以期歐盟能夠建立一套資料分享的機制與架構。立法草案明確規範了各成員國就資料保護所應給予的等級，其必須保證個人資料保護必須達到與1980年歐洲理事會（Council of Europe）通過的「保護自動化處理個人資料公約（Convention for the Protection of Individuals with Regard to Automatic Processing of Personal Data）」及其於2001年通過的附加議定書相同等級。 該立法草案係根據「Prüm條約」而來，其條約簽署背景為2004年馬德里的恐怖組織炸彈攻擊事件，有鑑打擊恐怖攻擊及跨國犯罪之國際合作，歐盟七個會員國於2005年5月27日在德國、比利時及盧森堡邊境的城市Prüm，簽訂了該條約。條約中規定，簽署國之警察及刑事追訴機關執法於恐怖攻擊及跨邊境犯罪時，得向他簽署國處理相關資料之單位請求有關DNA之分析資料、指紋及相關車籍資料。 目前，歐盟資料保護監督機構（European Data Protection Supervisor）已背書支持建立該機制與架構，並且聲明表示，該架構之建立，仍應注意資料保護的相關事項，在追求資料分享更為便利的同時，應給予人民更為足夠的保護，再者，資料處理的權責單位對於不同的資料類型，也應以不同的方式處理之，越敏感性的資料越應限制其使用目的，並且讓越少人得以接觸。
英國通訊管理局決定擴張防止「不正當銷售」（mis-selling）的規定鑑於頻寬市場以及電信市場的競爭愈趨炙熱，不肖資通訊業者對於弱勢消費者，透過詐騙或其他不適當銷售手法而獲利的案例也層出不窮。爰此，英國通訊管理局（Office of Communication/ Ofcom）在2007年2月8日，決定擴張防止固網電信業者對消費者「不正當銷售」（mis-selling）的規範內容（General Condition）。 「不正當銷售」指的是電信公司或其雇員，利用不受歡迎或者非法的銷售產品技巧所從事的相關市場活動。其中最嚴重的銷售方式，又以「砰一聲」（slamming）的銷售行為，最令人詬病。因為該銷售行為是在未經消費者明示同意、或者未使其獲得足夠知識與資訊下，逕自將提供的服務轉換到另一家公司。例如：轉換服務提供者，但並未通知你；通知轉換服務提供者，但未經你同意；所簽約的服務與提供的服務不盡相同；銷售人利用使你倍感壓力的方式來銷售服務等等，均屬誤賣行為。 此次的規則擴張，在規範對象上也會納入那些使用用戶迴路的服務提供者。Ofcom認為在日益激勵的市場競爭下，這些擴張規則有助於消費者權益，並能保護他們免受不適當的銷售活動干擾，更可確保消費者追求更好消費標的市場信心。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）