日本學術會議於2020年9月15日提出「邁向感染症對策與社會改革之ICT基礎建設強化和數位轉型推動」(感染症対策と社会変革に向けたICT基盤強化とデジタル変革の推進)法制建議。新冠肺炎疫情突顯出日本ICT基礎建設不足和急需數位轉型之問題,日本學術會議從「醫療系統之數位轉型」、「社會生活之數位轉型」和「資安與隱私保護」等觀點提出建議,希望能在確保資安及隱私的前提下,達到防止感染擴大與避免醫療崩壞,以及減少疫情對社會經濟影響等目標。針對「醫療系統之數位轉型」,未來應建立預防和控制感染症之綜合平台,統一地方政府感染資訊之公開內容、項目,檢討遠距醫療和數位治療法規,進行相關法制環境和基礎設施之整備;針對「社會生活之數位轉型」,日後應積極推動遠距醫療、遠距工作和遠距教育,並進行所需基礎建設、設備和人才培育之整備;針對「資安與隱私保護」,除檢討建立利用感染者個人資料,以及可知悉個人資料利用狀況之制度,亦應擴大及強化信用服務(trust service)和感染資訊共享系統等措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦議會於2015年12月3日通過「健康制度安全數位通訊與應用法」 (下稱數位健康法,Gesetz für sichere digitale Kommunikation und Anwendungen im Gesundheitswesen, e-Health-Gesetz),本法無須經過聯邦參議院同意,最快將於2016 年初生效。 該法係以患者的權益和隱私為中心而制定。其中安全的數位基礎設施將改善健康照護、加強病患的自我決定權。數位健康法要求於全德範圍內,從2016 年中期開始至 2018年中,依法定之資訊技術基礎設施的時間表引進相關技術與設施,在醫療診所和醫院之間全面進行電信基礎設施的連結。 本法案要點摘要如下: • 最新一代的主資料管理(Stammdatenmanagement) (被保險人主資料(Versichertenstammdaten)的測試及更新) 將提供醫生最新資料和防止醫療給付濫用。這個數位健康卡第一個線上應用,將在2018 年中全面引進。而 2018 年 7 月 1 日起未參加線上被保險人主資料驗證之醫生,其補貼亦將削減。 • 醫療用緊急資料(Notfalldaten)應從 2018 年開始依被保險人意願在數位健康卡上儲存,以避免危險藥物的交互作用。因此,從2016 年 10 月開始,使用三種以上藥物患者,將收到藥物治療計畫(Medikationsplan)。而藥劑師自始即有義務在被保險人變更處方時更新之。從 2018 年開始,用藥計畫可以以電子傳輸方式從數位健康卡卡中檢索。 • 數位健康法將促進電子病歷(Arztbriefe)的推動。病患可以對其主治者告知其最重要的健康資料,並以數位資料形式儲存使用。另外,病患的權益和自主決定是本法重點,患者不僅可自行決定何種醫療資料應以卡片儲存,並可決定誰有權查閱。病患亦得提取卡片中儲存之資料。如血糖測量值、從可穿戴裝置或隨身手圈所量測的資料。 • 為提倡遠距醫療(Telemedizin),從 2017 年4 月開始遠距 x 光診斷評估和從 2017年7 月起,線上視訊諮詢時段納入醫療合約給付中。使病患更易獲取醫療訊息,同時在預後諮詢和監控諮詢中亦能得到醫療服務。 • 為進入遠端醫療時代,必須確保各種 IT 系統可以進行溝通,故須在 2017 年 6 月 30 日前提出互通性指引(Interoperabilitätsverzeichnis),使衛生部門不同的 IT 系統所採用的標準簡明化。 • 智慧手機和其他行動裝置使用健康APP已漸普及,到 2016 年底前應確認,被保險人是否可以使用相關設備來行使他們的醫療資料存取權限以及資料是否能夠相互連結進行傳輸。
「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
歐盟生醫研究積極籌組歐盟研究基礎設施聯盟(ERIC)歐盟自2009年6月通過並於同年8月生效之「第723/2009號歐盟研究基礎設施聯盟法律架構規則」(COUNCIL REGULATION (EC) No 723/2009 of 25 June 2009 on the Community legal framework for a European Research Infrastructure Consortium (ERIC),簡稱第723/2009號規則),其乃希望能促進各會員國間各自分散的研究基礎設施(Research Infrastructures,簡稱RIs)之資源凝聚及共享,讓原本僅為設施設備的RIs整合起來,透過由3個以上歐盟會員國作為某特定ERIC成員之方式,依第723/2009號規則向歐盟執委會提出ERIC設立申請,經執委會同意後,ERIC即可取得獨立法律地位及法律人格,以自己名義獲得、享有或放棄動產、不動產及智慧財產,以及締結契約及作為訴訟當事人,並得豁免無須被課徵加值稅(value added tax)和貨物稅(excise duty)等稅賦。歐盟創設ERIC法律架構之目的,是希望能透過國際合作、彙集國際資源,在歐盟建立起頂尖研發環境,吸引跨國研發活動集中與進駐,利用規模化的大型研究基礎設施導引出世界級研發。 截至目前,由奧地利、比利時、捷克、德國、荷蘭等國作為成員及瑞士作為觀察員所建立之「歐盟健康、老化及退休調查」(The Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe,簡稱SHARE),乃是歐盟首次提出申請且正式設立之ERIC。SHARE-ERIC乃一大型的人口老化多國研究資料庫,並已收錄45,000筆以上年齡50歲以上個人之健康、社經地位及社會家庭網絡之跨領域及跨國籍資料,SHARE-ERIC之資料分析除將有助歐盟國家就老化社會之福利系統為規劃,更預期將成為推動其活動及健康老化歐盟創新伙伴試行計畫之重要基石。 除此之外,自2008年起由歐盟撥款500萬歐元籌備成立之「生物銀行及生物分子資源研究基礎機構」(Biobanking and Biomolecular Resources Research Infrastructure,簡稱BBMRI),從2008年至今(2011)年1月底3年籌備期間,已募得30個以上國家之53個會員聯盟以及280個聯繫組織(大部分為生物銀行),預計將建立成為最大的泛歐生物銀行,病患及歐盟人口之樣本與資料之介面,以及頂尖生醫研究之介面,且為了要BBMRI-ERIC,BBMRI指導委員會業已擬定「BBMRI-ERIC備忘錄」提供予有興趣之會員國家簽署,希望能在今年底前成立BBMRI-ERIC。
澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》,以強化公部門之AI風險管理2025年12月初,澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,下稱DTA)發布《政府負責任使用AI政策2.0》(Policy for the responsible use of AI in Government 2.0),旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力,於2025年12月15日生效,取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體(Non-corporate Commonwealth entities),即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」,非另訂獨立規範,因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內,適用機關須完成以下要求,以確保落實AI治理架構: (一)制度建置 1. AI 透明度聲明:機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」,公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道,確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓: 機關須指定制度問責人員(Accountable officials)以及AI使用案例承辦人(Accountable use case owners)。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓,機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單(Internal AI use case register),以供後續追蹤 該清單至少包含: (1)使用案例負責人(Accountable use case owners):記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 (2)風險等級(Risk rating):AI使用案例的風險等級資訊。 (3)異動紀錄:當使用案例的風險評級或負責人變更時,須即時更新清單。 (4)自定義欄位:各機關可根據其需求,自行增加欄位。 (二)AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例,依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內(In-scope)」的應用: 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下,大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 (三)進階風險評估 依AI影響評估工具(Impact Assessment Tool)針對公眾近用權;不公平歧視;加重刻板印象;損害人、組織或環境;隱私顧慮;資料敏感之安全顧慮;系統建置之安全顧慮;公眾信任等8類別,加以判斷範疇內AI應用,若有任一類別被評為「高風險」,即判定為「高風險」;若所有類別中最高的分數為「中風險」,則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用,均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施,主要為內部控管;而高風險則要求向DTA報告,且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓,確保公部門對AI的負責任使用與問責。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)》,落實AI資料管理與追蹤。 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)