英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)於2019年12月20日發布首宗依據歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)之裁罰。
本案源於英國藥物及保健產品管理局(Medicines and Healthcare products Regulatory Agency, MHRA)接獲投訴前往倫敦當地一家名為Doorstep Dispensaree Ltd之連鎖藥局進行藥品違規調查,卻意外發現其後院存放大量敏感個資文件,約五十萬個文件檔案皆未做任何資料檔案保護措施,上面更記載名字、地址、出生日期、NHS號碼、醫療資料及處方籤等患者之個人資料,旋即通報英國資訊專員辦公室展開調查。最終英國資訊專員辦公室以該藥局違反歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第5條1項第f款、第24條第1項及第32條,裁罰275,000英鎊。其裁罰理由如下:
一、隱私政策並不符合要求,如未述明蒐集個人資料之類別,未訂定個資保存期限,當事人告知聲明不完備,無當事人權利行使等。
二、無適當安全維護措施
三、涉及敏感性個資,違法情狀嚴重
四、未積極配合調查
五、影響層面甚深,導致該藥局配合之上百家療養院,近千名當事人個資受損害。
此為英國資訊專員辦公室首宗依據歐盟一般資料保護規則確定裁罰之案例且涉及敏感性個資,有其指標性。除此之外,英國航空與萬豪酒店之個資外洩案亦欲依GDPR進行裁罰,實值持續關注後續發展。
歐盟執委會於11月底同意丹麥針對GM作物所提出的賠償方案(compensation scheme),這是歐盟國家中第一個透過法律途徑來保障因GM作物污染而遭受經濟損失的農民的國家。丹麥所提出的賠償方案為當非GM的作物(如有機或是傳統作物)被含有超過0.9%成份的GM作物污染,且限於標示GM與法律未要求應標示之作物有市場價差時,農民即可得到賠償。 歐盟認為賠償方案有助於基改與非基改的共存制度,目前賠償基金主要來源為種植可能導致污染的GM作物的農民所繳納之特別捐,藉由此方案更可以刺激種植GM作物的農民審慎地預防污染的發生,未來賠償基金將改為由私人保險支付。 生物科技在歐盟一直是受爭議之領域,事實上,歐洲人民反GM食品的情緒有增無減,從英國人民關切GM食品的比例逐漸爬升(從2002年的56%提高至現今的61%)即可看出端倪。此外,歐洲食品大廠Heinz與英國的大型超商也都已改用非GM的名義來當為市場銷售工具。不過,也不是所有的歐盟國家中態度都相同,歐盟所進行不下十次的支持或反對GM食品或飼料投票,英國、芬蘭和紐西蘭永遠都是投下支持GM的那一票。
歐洲議會初步通過化妝品新法案,奈米化妝品成為規範之列奈米科技在化妝品領域之應用實例日益增多,對於此類產品之管理趨向也成各界關注的重點,可惜國際間遲遲未有突破性進展。 今(2009)年3月24日,歐洲議會初步通過化妝品規則之新法提案(提案編號:COM(2008)0049-c6-0053/2008-2008/0035(COD)),未來若獲正式通過,將可直接適用於歐盟各國。 就實質內容而言,歐盟在該規範中首次納入奈米科技之考量。其所界定之奈米材料為:「一種具有非溶解、抗生物性之材料,係經由人為單一或多次外部切割或內部建構,尺寸範圍在1至100奈米之間」。為確保奈米化妝品之安全性,該規範透過強制通報、安全評估,以及禁止使用有害人體健康之物質等機制進行管理。此外,化妝品倘若含有或使用奈米材料,製造人必須在產品包裝上之內容物清單中加以標明。 歐洲議會是以633位之多數票一讀通過了該法案,不過也有29位投票反對、11位放棄表示意見。 此外,各界對此立法之反應不一,消費者團體認為應儘早實施該法案;歐洲議會綠黨議員則對法案中的奈米材料之定義不予認同。 根據歐盟執委會評估,目前約有5%的化妝品使用奈米材料,主要是市面上銷售之防曬油、口紅以及抗老化乳霜。隨著此項運用趨勢的發展,很多消費者團體抱怨立法過於緩慢而無法趕上市售產品之發展腳步,而本次立法可望為奈米化妝品之管理開展新的契機與方向。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。