歐盟執委會發布2020歐洲創新計分板報告
歐盟執委會（European Commission, EC）於2020年6月23日發布2020歐洲創新計分板報告（European Innovation Scoreboard 2020, EIS），其以「整體結構條件」（Framework conditions）、「投資」、「創新活動」和「影響力」（Impacts）四大指標評比歐盟成員國以及其他歐洲國家的研究與創新績效、創新環境等；各指標下再細分為10個次標和27個子標，例如人力資源、友善創新環境建構、政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。
歐洲計分板將歐盟會員國創新表現分為四組，以2020年綜合創新能力分別為：（1）創新領導者（Innovation Leaders）：包含丹麥、芬蘭、荷蘭、瑞典等國，為創新表現大於歐盟成員國平均創新度20%以上者；（2）優秀創新者（Strong Innovators）：包含奧地利、比利時、法國、德國、葡萄牙等，創新表現大於歐盟成員國平均者；（3）中等創新者（Moderate Innovators）：包含希臘、匈牙利、義大利、西班牙、波蘭等國，其創新表現小於歐盟平均者；以及最後一組（4）適度創新者（Modest Innovators）：包含羅馬尼亞及保加利亞，為創新表現低於歐盟平均之50%。
此外，在各特定領域上，該報告亦有對不同國家進行排名。例如在創新研究體系領域，表現最好者為盧森堡、丹麥、荷蘭；中小企業帶領創新則以葡萄牙和芬蘭表現最佳；創新協力合作（Innovation linkages and collaboration）以奧地利、比利時、芬蘭最佳。而在全球綜合創新表現上，南韓為創新表現最佳，其向加入專利合作條約（Patent Cooperation Treaty, PCT）國家提交之專利申請數、商標申請數、設計專利申請數量最多，分別為世界其他先進國家的2-10倍不等（申請數量以每十億GDP為一單位計算）；其次是加拿大、澳洲、日本、歐盟、美國與中國。歐盟已是第二年超越美國，並在其他主要競爭者中（美國、中國、巴西、俄羅斯、南非等）保持優先，唯優勢差距開始減少。此外，EIS跨年度分析評比，是以歐盟2012年創新表現為基準。報告中將歐盟2012年之創新表現預設為100，在2012-2019年間，中國的創新表現評分自79成長至97，而美國則在93-99間穩定變動；特別是2019和2020兩年，美國創新表現均維持在99，而無顯著之進步。故報告預測若依此趨勢，中國創新表現將在近年超越美國。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
數位歐洲計畫（Digital Europe Programme），資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8268&no=67（最後瀏覽日：2020/07/05）。
Horizon Europe，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8288&no=67（最後瀏覽日：2020/07/04）。
Converse 一開始僅風靡於運動員、青少年，之後甚至帶動不追求時尚的族群也認得Converse 品牌。Converse早在Nike, Reebok和Adidas等品牌鞋款充滿市場前，以橡膠鞋頭與具識別性的星星圖樣，作為美國的運動鞋品牌，風行一時。 Converse在1917年為籃球運動員製造第一雙運動鞋—All Star，之後更邀請一位極知名的籃球明星Chuck Taylor為代言人，並以其為鞋款命名，引起旋風，成為美國青少年家喻戶曉的品牌，現已於全球累計銷售十億雙。 現在，這間百年鞋類製造商表示，Chuck Taylor鞋款廣泛可被識別的核心要素—黑色條紋和橡膠鞋頭被仿冒，對此，Converse 所屬的Nike公司已於2003年請求損害賠償；復於2008年寄發180封禁止令予販售外觀類似Chuck Taylor鞋款的零售商，藉此保護品牌。然其主要目的在於使仿冒品下架，故，此次，除了於紐約對加拿大、澳洲、義大利、中國與日本等企業提起訴訟，也針對銷售其知名運動鞋款 “Chuck Taylor”仿冒品的大型零售商Wal-Mart 和Ralph Lauren 提起訴訟。另向有權禁止仿冒品進口的美國國際貿易委員會(ITC)申請禁制令，禁止進口、銷售該仿冒鞋款。 Converse 總經理表示感到相當幸運，被公認為美國的流行指標，如此舉動，目的只是在停止仿冒的侵權行為。歡迎公平競爭，但任何公司都沒有權利抄襲Chuck Taylor的商標樣式。
日本修正《氫能基本戰略》以實現氫能社會日本於2023年6月6日召開有關「再生能源、氫能等相關」內閣會議，時隔6年修正《氫能基本戰略》（水素基本戦略），其主要以「水電解裝置」、「燃料電池」等9種技術作為戰略領域，預計15年間透過官民投資15兆日元支援氫能相關企業，希冀盡速實現氫能社會。 日本早於2017年即提出氫能基本戰略，由於氫氣在使用過程中不會產生溫室氣體或其他污染物質，被認為是可以取代傳統化石燃料的潔淨能源，欲以官民共同合作，無論在日常生活、生產製造等活動下，都能透過氫能發電方式，達成氫能社會，故推出降低氫能成本、導入氫能用量的政策，並以2030年為目標，將氫能的用量設定為30萬噸、同時將氫能成本降為30日元/Nm3（以往價格為100日元/Nm3），使其成本與汽油和液化天然氣成本相當。為配合2021年《綠色成長戰略》，日本再次擴充目標，透過活用綠色創新基金，集中支援日本企業之水電解裝置和其他科技裝置，預計在2030年的氫能最大供給量達每年300萬噸、2050年可達2000萬噸。 然而隨著各國紛紛提出脫碳政策和投資計畫，再加上俄烏戰爭之影響，全球能源供需結構發生巨大變化，例如：德國成立氫氣專案（H2 Global Foundation）投入9億歐元，以市場拍賣及政府補貼成本的方式推動氫能、美國則以《降低通膨法》（The Inflation Reduction Act），針對氫能給予稅率上優惠措施等，在氫能領域進行大量投資，故為因應國際競爭，日本重新再審視國內氫能發展，並修正《氫能基本戰略》，除提出「氫能產業戰略」及「氫能安全保障戰略」外，本次主要修正之重要措施摘要如下： 1.維持2030年、2050年氫能最大供給量之設定，但新增2040年時提出氫能的最大供給量目標為1200萬噸。 2.由於水電解裝置在製造綠氫時不可缺，爰設定相關企業於2030年前導入15GW左右的水電解裝置，同時確立日本將以氫能製造為基礎之政策。 3.鑒於氫能科技尚不純熟、氫能價格前景不確定性高，在氫能供應鏈的建構上有較大風險，故透過保險制度分擔風險，以提高經營者、金融機構投資氫能之意願。 4.藉由氫能結合渦輪、運輸（汽車、船舶）、煉鐵化學等其他領域，期以氫氣發電渦輪、FC卡車（使用氫氣燃料電池Fuel Cell之卡車）、氫還原製鐵為中心，强化國際競爭力，創造氫能需求。 5.預計10年間，以產業規模需要在都市圈建設3處「大規模」氫能供給基礎設施；另依產業特性預計於具相當需求之地區，建設5處「中等規模」基礎設施。
人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要 美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家，FDA轄下的數位健康計畫（Digital Health Program）小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式，在過去五年中，該計畫發布了若干指導文件 ，嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律，監管的不確定性依舊存在，因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫，望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革，便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》（21st Century Cures Act）。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍，一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁，或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來，實務上發現人工智慧的技術特質，會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時，產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》（Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration），望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。 本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容；在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析；最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明 2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》，在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品（Digital Health Products）之管轄範圍，將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材（medical device）定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。 根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）項，美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列，規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體： 行政管理目的[2]；或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3]；或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4]；或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5]；或 同時符合以下四點之軟體： (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊，或其他醫療訊息（例如：偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南）[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。 雖然大多數被排除的類別相對無爭議，但仍有一部分引起法律上不小的討論，即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體（Clinical Decision Support Software，以下簡稱CDS軟體）。 CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者（例如：醫師）做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型，比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》，CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外，取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定，則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確，FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》，該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]： 該軟體功能之目的或用途；及 預期使用者（例如超音波技師、心血管外科醫師）；及 用於產生臨床建議的原始資料（例如患者的年齡和性別）；及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據 後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時，能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之，指南草案所提的四點，為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外，指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷，並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解，並為公眾可得」[12]，進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）（iii）之規定；若該軟體亦同時符合第520節（o）（1）（E）之其他要件，則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。 由於規範內容較為複雜，指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果（例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果），並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義，可被FDA認定為「非醫療器材」[13]；而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體，則仍維持屬於醫療器材[14]。 另需注意的是，《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節（o）（3）（A）（i）項亦建立「彌補性納回（claw-back）」機制，FDA需遵守通知評論程序（notice-and-comment process）以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險，並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析 《21世紀治癒法》頒布至今兩年，FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體，例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞（large vessel occlusion, LVO），並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體：Viz.AI Contact application；又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機（Topcon NW400）所獲得的影像，快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。 然而，在CDS軟體以人工智慧為技術核心時，現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮： 一、「理解」演算法？ 根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，如果CDS軟體欲不受FDA監管，醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」（intended to）使醫師等專業人員理解演算法即可，並不論醫師是否真正理解演算法。然而，若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的，那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時，具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法？有學者甚至認為，CDS軟體是否受到FDA法規的約束，可能會引導至一個典型的認識論問題：「我們是怎麼知道的？（How do we know?）」[16]。對此問題，我們或許需要思考：當醫師無法理解演算法，會發生什麼問題？更甚者，未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員？[17] 二、如何要求演算法透明度？ 指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等，被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋，醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為，應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確，而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代？未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分？ FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題，惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋，即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能，或能部份取代醫師職能，因此需受FDA監管。是故，醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係，已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據，或需數年時間透過實證研究方能研判。往後，醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分，將會是一大難題。 肆、結語 隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展，傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色，但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水，但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架，以兼顧使用者安全與新技術開展，並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》，且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。 然而，新法實施後，關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言，倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體，在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體，關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊，FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋，然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解？」、「透明度該如何認定？」等問題。更甚者，從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之，未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代？未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分？都是醞釀當中的重要議題，值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017) https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)
歐盟「未來工廠」發展計畫歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會，並展示目前資助的研究與創新成果，透過本計畫將協助歐盟內製造業，特別是中小企業，將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合，達到整體製造業升級。 計劃具體目標如下：(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程，增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產，及保有高度靈活性，以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程，提升產品質量，並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析，提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈，從而善用優秀人才的潛力。 我國為整合新創能量，以創造製造業下一波成長動能，今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」，以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線，透過雲端及網路與消費者快速連結，打造下世代工廠與聯網製造服務體系。