歐盟執行委員會(以下簡稱執委會)於2020年11月以延遲平價學名藥進入市場、違反歐盟反托拉斯法為由,裁罰以色列學名藥廠Teva和美國生物製藥公司Cephalon共6050萬歐元。
Cephalon販售的Modafinil是用於治療猝睡症的藥物,為長年佔Cephalon全球營業額40%以上的暢銷產品。儘管其主要專利已於2005年在歐洲到期,但Cephalon仍保有部分Modafinil的延續性專利(secondary patents)。原先欲以Modafinil學名藥進軍市場的Teva也有Modafinil的相關專利,然而Cephalon和Teva達成「延遲給付」(pay-for-delay)協議,Teva同意暫緩進入市場且不去挑戰Cephalon的專利。執委會經調查發現,該協議排除Teva成為Cephalon的市場競爭者,使Cephalon的專利即使到期多年產品仍可維持高價位。
延遲給付協議在專利和解上通常是合法行為,但執委會認為此舉使患者和健保體系無法即早受惠於市場競爭帶來的低價,協議廠商卻享有缺乏競爭所產生的額外利潤。歐盟日前發布的《歐洲藥品戰略》(Pharmaceutical Strategy for Europe)更強調藥品應是全民可負擔、可取得及安全的,而維持自由競爭對達成此目標至關重大。執委會認為延遲給付協議違反《歐盟運作條約》(Treaty on the. Functioning of the European Union, TFEU)第101條,以協議限制或扭曲歐盟內部市場競爭,故裁處高額罰款。2022年歐盟將採取措施降低學名藥進入市場的阻礙,考慮進行審查、要求廠商使其專利藥品在全歐盟境內都可被取得,否則將縮短其智財權的保護期間。
「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
隨著奈米產品的日漸普及與多樣化,歐盟考慮近期法制化奈米產品的標示要求,未來將於歐盟「化學物質登記評估授權及限制規則」(Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals,簡稱REACH)中有關化學物質登記事項強制要求奈米消費產品的標示,以確保奈米物質的可追溯性(traceability)。 歐盟會員國部長級會議—歐盟理事會(The Council of the European Union,亦以拉丁文簡稱Consilium)作為歐盟層級主要的決策機關,為了政策協調的一致性與長期穩定性自2007年起採三國為一組的方式輪值擔任主席國(trio presidencies),每一國負責六個月的期間,主席國扮演推動立法與政策決定的推手角色並負責歐盟會員國共識的達成,2010年7至12月由比利時擔任歐盟理事會的主席。有關奈米物質產品管理政策,可由日前比利時氣候與能源部長並負責消費者與環境保護的Paul Magnette公開表示的談話中窺見未來歐盟法規調整的大方向:「奈米物質逐漸普及於消費產品與各種日常用品,但是我們對奈米物質的了解卻很匱乏。雖然對於在歐盟日益增加的奈米物質使用無須過渡緊張,但是我們仍有義務在最小限度內做到應有的檢視以確保環境與健康安全。因此,目前缺乏事前警告與標示其成分及潛在毒性的奈米技術發展是無法令人接受的」。 奈米產品製造商宣稱目前尚無任何證據顯示奈米產品對人體有危害,因此,歐盟官方在採取強制標示相關規定以前如擬暫停奈米產品的生產亦可能遭遇極大阻力,然而Magnette同時表示,如對奈米產品採取「沒有(安全)證據就沒有市場(no data, no marke)」的政策也可能太過限制,但是目前對於奈米產品只是宣稱其優點的產業現況,確實太過扭曲消費者應被充分告知資訊的權利。他強調,如生產方不盡力將奈米產品的潛在風險降到最低,奈米產品可能如同基改作物(GMO)一樣被民眾摒棄於歐盟市場之外。 在2011年底以前歐盟執委會(The European Commission)將完成第二輪的歐盟法規檢視,執委會企業與工業委員會主管化學政策官員Maila Puolamaa表示,奈米物質的管理將會納入REACH有關法制中,這部分將會成為現階段法規檢視的重點之一。年產量一公噸以下的奈米物質登記將會簡化,奈米產品上市也應自動標示其成分。Magnette表示比利時推動REACH法規檢視會以幾個方向為重點:第一,要求奈米產品強制標示以使消費者了解其所購買產品含有奈米物質;第二,確保生產鏈的可追溯性以能追溯奈米物質的源頭;第三,確立歐盟的適當的風險管理與評估法規;第四,鼓勵各國儘速自行負責建立自己的評估、管理與資訊監控作法以因應此波奈米快速發展時期的變化;第五,奈米產品標示的項目法制化等。
紐約市實施《生物辨識隱私法》強化生物特徵保護伴隨人工智慧、大數據及雲端運算浪潮,生物辨識技術逐漸成為日常生活的一部分。所謂生物辨識技術,是指利用個人獨特之生物特徵辨識個人的技術。生物特徵包含任何人類生理或行為特徵,只要能夠滿足普遍性、獨特性、不變性及可蒐集性 ,即可作為生物辨識之資訊。由於生物辨識技術能利用生物特徵達到識別與驗證個人身分,因而引發公眾對隱私、資安等議題的關注。 對此,紐約市於2021年7月21日也開始正式施行《生物辨識隱私法》(biometric privacy act) ,期能藉由限制業者利用生物辨識技術以及賦予消費者訴訟權利作法,促成隱私權的週全保障。 該法主要有三大部分: 一、規範生物辨識資訊範圍,包含但不限於(1)視網膜或虹膜掃描(2)指紋或聲紋(3)手或臉部立體掃描或是其他可用於識別之特徵。就前開生物特徵,要求業者應在所有消費者入口處放置清晰顯眼的標誌,搭配簡單易懂方式揭露其蒐集、保留、儲存消費者生物辨識資訊行為。同時,也明文禁止業者將消費者生物辨識資訊以販賣、租賃、交易或是分享方式交換任何相關價值或利益。 二、提供受侵害之消費者訴訟權與法定賠償請求權。但是,就單純未符合揭露要求之業者,該法給予30天的補救期間,要求消費者應於起訴前30天通知業者改善,一經改善即不得再起訴。 三、闡明政府相關部門不適用本法。金融機構、業者與執法部門共享生物辨識資訊,以及單純以影像、圖像蒐集而未分析識別情形則豁免揭露規範。 綜上,紐約市於該法創設訴訟權、法定賠償數額及豁免事由,預料將會是紐約市企業隱私保護政策重要指標,而值得我們繼續關注其發展與影響。
日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件,提出風險因應、應用及開發兩大關注重點日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」(AI戦略会議),並公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理)。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益,考量生成式AI甫問世,社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮,內閣府遂以生成式AI為核心,延續先前已公布之「AI戰略2022」(AI 戦略 2022)、「以人為中心的AI社會原則」(人間中心の AI 社会原則),以「G7廣島峰會」(G7広島サミット)所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標,提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點,供政府有關部門參考之同時,並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論: 一、風險因應:AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引;政府則應針對風險應對框架進行檢討,對於已知的風險,應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理,假如現有法制等無法完全因應這些風險,則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等,就能針對使用目的選擇適合的AI,也較易因應發生之問題,並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此,本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊,政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討,並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發:本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上,找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法,並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式,以培養民眾AI相關技能與素養,藉以更進一步建構AI應用與開發之框架,如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。