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Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
- Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan (2021)
- 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 (2019)
蔡宜臻
專案經理 編譯整理
U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION[FDA], Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan (2021). https://www.fda.gov/media/145022/download (last visited Jan. 27, 2021)
U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION [FDA], 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 (2019). https://www.fda.gov/media/122535/download (last visited Jan. 27, 2021)
英國財政大臣Gordon Brown在倫敦的一場演講中指出，OFCOM現正研擬制定一套適用於各種不同媒介之內容的分級識別標誌。未來不論電視節目、廣播節目、電影、電腦遊戲或者網站內容都可適用該分級識別系統，以幫助父母為家中的孩童過濾不適當的內容，保護孩童在數位化的時代仍可以遠離不適合的媒體內容。 在該場演講中，Gordon Brown 表示，身處在數位時代，父母越來越難掌握孩童所接觸的內容是否適當，但是在無法扭轉科技的進步前提下，應當善加利用新科技並使父母得以透過各種新科技繼續保有為孩童選擇適當的內容之控制權。 OFCOM的發言人僅透露該套分級識別系統不僅適用於所有種類的媒體內容，而且將以文字方式描述各種內容，例如特定內容之裸露程度為何，以作為視聽大眾決定是否接收該內容前的參考。另外，不同於現行的電影分級制度乃是以年齡作為不同等級內容的分級標準，未來OFCOM所推出的分級識別系統將無關乎年齡。不過OFCOM亦表示該分級識別系統的詳細內容目前尚未決定，仍在討論階段。 除了制定一套適用於所有內容的分級識別系統之外，OFCOM未來亦將透過電視廣告以及要求ISP業者配合向消費者宣導各種過濾軟體，以便消費者得以過濾網路上之色情猥褻或暴力之內容。
科研資源整合之跨國合作趨勢研析與比較 Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構Thomson Reuters於11月14日當週，宣佈全球前100家最具創新機構，美國持續領先，而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而，中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素，未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案，透過專屬方法分析專利資料及相關指標，來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。 Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示：「創新使企業和國家成長繁榮，主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。 2011全球百大最具創新企業的市場資料，與2009年比較顯示，2010年百大企業增加了超過400,000工作機會，較前年提高3%，增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示：「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外，2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%，而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。 排名企業依地域分佈，其中40%來自為美國，31%為亞洲，29%為歐洲，亞洲主要為日本和南韓，前者占27%，後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%)，德國(4%)，荷蘭(4%)，列支敦斯登侯國(1%)，瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先，但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素，故未進入前百大名單。 Thomson Reuters排名的方法，主要是以四大衡量基準：專利獲證比率(patent approval success rate)，專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio)，對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume)，選出前百大名單，如：Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola，全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。
美國國會提出「不被追蹤網路資訊保護法案」「不被追蹤網路資訊保護法」（Do Not Track Me Online Act of 2011）的內容為法律規定企業必須提供選項給消費者選擇退出不被網路追蹤的機制，例如廣告商為了廣告的行銷，以網路技術追蹤消費者軌跡，廣告商必須提供消費者退出被追蹤的選項，給消費者作選擇，主要的目的在保護消費者資訊不被網路技術追蹤而洩漏隱私，若是此法案通過後，可以藉此保護消費者的網路隱私權。 在2010年12月由美國聯邦交易委員會（U.S Federal Trade Commission, FTC）的網路隱私報告中初步提出Do Not Track Me Online Act，美國國會議員在2011年提出此法案進行討論，若是通過後，將會有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路的行為，並且防免其將個人資料分享予其他企業，及有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路。對於行政機關來說，能夠藉此協助美國聯邦交易委員會建構整體的不被追蹤網路法案標準。若業者未遵守此法案提供退出機制，美國聯邦交易委員會將可能提起不公正及詐欺訴訟，而發動此一訴訟的人員為各州檢察總長。 為了保護隱私，不被追蹤網路資訊法案的提出十分需要，對於企業是否能追蹤消費者的網路活動，消費者因此擁有選擇權。在美國聯邦交易委員會去年12月初步提出此法案後，許多網路瀏覽器例如Mozilla及Explorer紛紛改進技術，以提早因應不被追蹤法案的實施，而廣大消費者團體的也紛紛支持此法案，認為可以因此保護消費者的網路隱私權。