全球創新指數（GII）評估COVID-19對於全球創新的影響
全球創新指數（Global Innovation Index，簡稱GII）為世界智慧財產權組織（WIPO）與歐洲工商管理學院（INSEAD）等單位，共同衡量全球經濟創新績效之參考指標，於今年（2020）9月2日所發佈的全球創新指數顯示，COVID-19嚴重的阻礙全球創新的發展，但卻也對於特定領域（如醫療衛生）帶來新的創新契機。
今年與2009年（全球經濟危機時）相比，世界金融體系運作仍保持平穩，但用於資助創新型企業的資金，由於全球投資者對於疫情影響新創企業營利表現擔憂，資金的投入也連帶受到影響。而在創新融資方面，鎖定新創早期階段投資的創投公司為確保日後競爭力，轉向對當今熱門標的（如生命科學等）等進行投資，若屬於研發密集型新創企業（研發時間較長）及非投資熱點（區域）的企業，投資方面則所受疫情衝擊較大。
觀察全球主要國家，雖然皆制訂相關補助計劃用以緩解因疫情所帶來之衝擊，例如中短期欲透過貸款擔保爲企業提供支持。然而，這些補助措施並非直接爲創新和新創企業提供資金。儘管如此，專家對於全球科學和創新受COVID-19的影響也非全然悲觀，部分源自於全球對於資本回報的期待，也預估未來風險投資及創新也將轉向醫療衛生、遠距教學、大數據、電子商務、機器人等領域。
王凱嵐
法律研究員 編譯整理
GII 2020: COVID-19 Pandemic’s Expected Impact on Global Innovation; Annual Ranking Topped by Switzerland, Sweden, U.S., U.K. and Netherlands, WIPO, https://www.wipo.int/pressroom/en/articles/2020/article_0017.html (last visited Sep 11, 2020)
Out Now: WIPO Global Innovation Index 2020, European IP Helpdesk, http://iprhelpdesk.eu/news/out-now-wipo-global-innovation-index-2020 (last visited Sep 11, 2020)
加拿大分子奈米技術研究有重大突破，亞伯達大學科學家、艾明頓國家奈米技術研究所的 Bob Wolkow 及其同事經過多年研究，終於開發出分子電晶體。這一科研成果可能會研究報告在最新一期「自然」（ Nature ）雜誌上發表。 Bob Wolkow 日前接受採訪時指出，目前普通的電晶體中，需要上百萬個電子才能使電流轉換方向，但此次技術突破使得單一電子便能轉換該電流方向，以致可以大幅節約電能。過去曾有研究人員聲稱發現分子的導電性，但均沒有科學證據支持。他和他的同事此次使用掃描穿隧顯微鏡，確認可將直徑約為十億分之一米的分子轉換為電晶體。 此項進展可能是電子工業自五○年代電晶體革命以來的最大突破。多倫多大學的奈米技術專家魯達 Harry Ruda 指出，權威的「自然」雜誌稿件審核過程十分嚴格， Bob Wolkow 的研究成果能夠發表意義重大，必然會引起國人對奈米研究的廣泛注意，對相關領域科學家爭取研究資金很有幫助。 此外 Bob Wolkow 表示，他和他的同事已經著手設計有示範意義的單分子晶體電器，預計在 5 至 10 年內可出成果。他指出，這一示範電器不但可為開拓奈米電腦技術做出貢獻，還有可能為減低電腦晶片的生產成本鋪平道路。
義大利發布最新全國性AI法案，預計設立醫療AI用平臺，並強化權利保護與病患福利壹、義大利最新AI法案簡介 義大利於2025年9月17日通過《人工智慧規範與政府授權》立法法案（Disposizioni e delega al Governo in materia di intelligenza artificiale，下稱1146‑B法案），為該國首次針對AI全面立法，亦為歐盟成員國內AI專法先驅。義大利將歐盟《人工智慧法》（AI Act，下稱AIA）框架轉化為國內法，並設立獨立窗口與歐盟對接。為確保落地效率並兼顧國家安全與資料治理，本法採「雙主管機關制」，由隸屬於總理府（Presidenza del Consiglio dei Ministri）之數位局（Agenzia per l’Italia Digitale，AgID）及國家網路安全局（Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale，ACN）共同執行。AgID 負責AI技術標準、互通性與公共行政實務執行；ACN則負責資安韌性、事故通報與高風險AI安全性。 目前該法案已由參議院（Senato della Repubblica）審議並表決通過，2025年9月25日已載於義大利《官方公報》（Gazzetta Ufficiale），再經過15天緩衝期後，預計於2025年10月10日正式生效。然截至2025年10月27日為止，未有官方宣布該法案正式生效之證明，故法案是否依該版本內容正式施行仍待確認。其中醫療為AIA顯示之高風險領域之一，亦涉及資料隱私與病患權益等敏感法益，可謂本法落地機制中具代表性之政策面向，故本文特以醫療AI應用為分析重點。 貳、設立醫療AI應用平臺，輔助專業醫護及強化醫療服務取得 1146‑B法案第10條規定，將由義大利衛生服務局（Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali，AGENAS）主導設立該國家醫療AI應用平臺。該平臺定位為全國級資料治理與AI導入審查機制工具，主要功能為對醫療專業人員提供照護病患與臨床實踐時無法律約束力之建議，並對病患提供接觸社區醫療中心AI服務之管道與機會。該平臺僅得依「資料最小化原則」（dati strettamente necessary）蒐集以上醫療服務所需之必要資料，經向衛生部（Ministero della salute）、資料保護局（Garante per la protezione dei dati personali）及CAN徵詢意見後，由 AGENAS 負責資料處理，並經地方常設協調會議同意後，得以公告方式制定符合歐盟《一般資料法規》（General Data Protection Regulation，GDPR）之風險控管與敏感健康資料處理細則。 在確保資料安全合規後，法案強調對醫療保健之服務可及性（accesso ai servizi）進行改善，病人能透過此平臺更便利地接觸到社區醫療中心所提供之各類AI健康醫療服務，如診斷輔助、數位健康檔案調閱等，亦符合AIA強調AI發展應確保社會公益等權利之宗旨。 參、醫療用AI之限制與目標 法案第7條第5項規定AI僅能作為醫療決策輔助工具提供無拘束力之建議，重申前述醫療平臺相關規定；AI亦不得根據歧視性標準選擇或限制病人獲取醫療服務。病人享有「知情權」（diritto di essere informato），即有權知悉診療過程中是否使用有使用AI、使用方式（如僅為輔助）及其限制。針對健康資料之隱私處理方面，如病歷、基因資料、診斷紀錄等，要求醫用AI系統須持續監測、定期驗證與更新，以降低錯誤風險，維護病人健康安全，亦明文強調醫療AI之使用應以改善身心障礙者生活為目標。 四、總結 1146-B法案在醫療 AI 治理上，透過雙主管機關制平衡歐盟對接、技術發展與風險控管，符合AIA要求並避免權責衝突。建立由 AGENAS 主導的醫療 AI 應用平臺，在相關部門意見下運作，確保資料處理與服務推動合規與安全。病人權利方面，強調知情權、健康資料隱私與地方醫療AI普及，符合資料最小化與 GDPR 規範，展現義大利在醫療 AI 上兼顧創新、透明與權益保障之立場，往後應持續關注AGENAS釋出之關於該平臺使用之相關細則。 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）
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳（Japan Patent Office，JPO）從去（2016）年12月開始，與NTT Data公司合作，使用人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）來系統化的回答有關專利問題，且依成果顯示，與原先運用人力回復的成果相當；JPO因此決定於今（2017）年夏天開始，將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案，並期望能於下一會計年度（2018年4月至2019年3月），在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出，透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化，以專利審查為例，可搜尋大量文件與檔案，進行專利先前技術檢索，以確保相關技術尚未獲得專利保護，同時也可以協助專利分類；此外，商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌，找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率，並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔，有助於抑制人工審查的長時間工作型態，根據2017年日本特許廳現況報告（特許庁ステータスレポート2017），於導入AI技術後，原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間，期望可在2023年將審查期間降到14個月，讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）之意義為可通過網路，與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置，其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言，於診斷方面，可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數，諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等，而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象，從而改善反應。於療養方面，由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分，故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控，追蹤各種關鍵指標，警示護理人員及時作出回應，並可與遠距醫療相結合，使加速恢復更加容易。於長期護理方面，可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長，醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時，資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標，任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外，隨著相關裝置被廣泛地運用，即需要標準化以便利裝置之間的通訊，製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。