日本公布資料管理框架，促進資料加值應用
日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」（協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク～データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ），提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」（『第3層：サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」，以下簡稱工作小組），討論確保資料可信度之要件，以利資料在網路空間內自由流通，並藉由資料創造出新的附加價值。
工作小組為確保資料可信度，首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章，以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程，視為一個生命週期加以管理」，並認為資料管理會受到屬性（資料性質，如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等）、場域（針對資料之特定規範，如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等）及事件（產生、改變及維持資料屬性之事件，如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除）等三大要素影響，並據此建立資料管理模型。
工作小組期待藉由上述三大要素，依序透過讓資料處理流程（事件）處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範（場域），以及判斷資料屬性等步驟，讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
〈「データによる価値創造（Value Creation）を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク（仮）」案の意見公募手続（パブリックコメント）を開始しました〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2021/02/20220202001/20220202001.html（最後瀏覽日期︰2022/04/13）。
〈協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワークを策定しました，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2022/04/20220408005/20220408005.html （最後瀏覽日期︰2022/04/13）。
劉純妤，〈歐盟發布《歐洲資料治理規則》草案〉，資策會科法所法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8585&no=64 （最後瀏覽日：2022/04/07）。
張腕純，〈歐盟執委會提出資料治理與資料政策〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8550（最後瀏覽日：2022/04/07）。
科法觀點
淺談區塊鏈之著作權保護機制 資策會科技法律研究所 法律研究員 翁竹霆 105年11月21日 FinTech，即金融科技，泛指利用科技使金融服務變得更有效率之創新技術。因比特幣（Bitcoin）而廣為人知之區塊鏈（Block chain）技術便是其中之一大代表，其對金融產業帶來破壞性之創新，顛覆金融產業長久以來之概念架構，未來勢必對人類社會帶來不小的影響。 著作權又稱版權，係指在作品上設定權利，並加以保護之制度，長久以來與科學技術相輔相成，共同促進人類社會進步[1]。然網路技術使作品複製與傳播之成本大幅降低，對著作權制度之震撼甚大，管見以為，以點對點（Peer-to-Peer）網路技術為基礎之區塊鏈，恰是著作權制度與網路技術此番挑戰之調和劑，引入區塊鏈技術應用於著作權保護，使新科技不僅是對法制帶來危機，亦可能是帶來轉機，此為本文撰寫之契機。 壹、技術背景 區塊鏈之概念最早可溯及2008年11月，中本聰發表之《比特幣：一種對等式的電子現金系統》[2]。簡言之，區塊鏈是一去中心化之分散式系統，在P2P網路上利用非對稱加密技術記錄每筆行為資訊，具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵[3]。比方說在一塗鴉牆上，人人在牆上可畫可看牆上訊息，但僅有訊息之收發當事人能看懂訊息內容。 區塊鏈能防止訊息偽造，提升系統穩定，將傳統交易對人的信任更新為對技術的信任，降低信任成本，當前各國正積極投入區塊鏈之應用。然區塊鏈技術雖有諸多優點，亦不例外有其缺點。本質上，區塊鏈係以成本為代價，換取鏈內資訊之真實與完整，此缺陷反映於該技術之時間與空間成本。 貳、我國法制 區塊鏈發展至今，其應用領域已延伸至各種領域，如數位金融、食安履歷、智財保障等，本文將聚焦於區塊鏈技術對著作權存證之應用機制。 有權利即有救濟之法理，可見於我國大法官會議釋字第243號解釋，故著作權受有侵害時，著作權人應得提訴以維護其權利。然依我國民事訴訟法第277條與刑事訴訟法第232條、第319條之規定，民事原告和刑事告訴人負有證明自己為權利人或被害人之一舉證責任，就採行註冊或登記主義之專利權、商標權而言，權利人之舉證或非難事，惟於採創作主義之著作權而言，此舉證責任難度顯然高於專利權人及商標權人。就此我國著作權法雖有參酌各國立法例，規定如著作人之著作符合一定推定規則，在訴訟上即不負有舉證責任，此即「著作人推定」[4]。依著作權法第13條之著作權人推定之規定，必須在著作之原件或其以發行之重製物上，或將公開發表時，以通常方法表示著作人之本名或眾所周知之別名。反面解釋來說，若著作人一時疏忽或因該創作領域之習慣，未於著作表示著作人本名或別名，著作人將難受推定而享有著作權，創作心血將付之一炬。 我國最高法院92年度台上字第1664號判決之見解認為，著作權人為證明著作權，應保留其著作之創作過程、發行及其他與權利有關事項之資料作為證明自身權利之方法；該判決更指出著作權人至少需證明著作權人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作；102年度台非字第24號判決重申著作權人未提出或交待研發過程之相關資料，尚不足認其主張之系爭標的係屬著作，亦不得僅憑該造友性證人之宣誓書及證言云云，即謂所述創作歷程可採；而智財法院97年刑智上易字第70號判決中則指出，該件鑑定小組藉由就權利人之營業處所及其創作過程進行實地勘查，推論得知告訴人係真正創作之著作權人。基此，權利人無法受有著作人推定時，需提出證據，跨越三道門檻，方可證明其確有權利，此為現行制度下，著作權人維權所面臨之現實難處。 如前所述，當前著作權人之維權存在著舉證難、週期長、成本高的問題，而區塊鏈在技術上可應用於著作權之存證，與實務見解之著作人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作等待證事項完美匹配，原因分析如下： 一、著作權人身分 此部分意在證明著作確係主張權利人所創作，證明難度應不高，僅需著作人於登入系統時進行身分驗證，透過如帳號密碼、電子憑證等技術，便能推定系統之使用者確為著作人本人。目前多數網路平台均有採相似技術，於登入系統時確認使用者之身分、年齡等資訊，如結合區塊鏈不可篡改之特性，將更可保存身分資料，確認真實性。惟著作人本人是否具行為能力，甚至具備創作能力，尚非區塊鏈技術可以解決，仍需視個案事實認定之。 二、著作完成時間 區塊鏈在技術上，其區塊之排列係按照歷史時間順序，恰可將我國實務見解強調之創作過程，如日記般記載呈現，清楚確定著作係於何時生成而取得著作權，有助於釐清權利取得先後之爭議。 三、非抄襲之獨立創作 所謂創作過程乃著作人在創作時之相關紀錄，常見之紀錄包含筆記、草稿、設計圖、會議紀錄等。又因我國法律並無明定何謂抄襲之判定基準，法院常以創作過程做為認定系爭著作是否抄襲之依據。惟著作人於訴訟中證明自己確非抄襲存有困難，縱委請公證人進行著作認證，或將著作寄存於特定機構，亦僅能證明自己在特定時點完成著作，仍無法證明系爭著作係自己之獨立創作[5]。若運用區塊鏈具有去中心化、透明性、訊息不可篡改等特徵，即能確保創作過程係被忠實記錄於區塊鏈中，不受變更；過程訊息之完整性與真實性亦可通過科學之檢驗，便於著作人舉證證明系爭著作之創作過程。透過作品之創作緣由、經過細節，輔以庭審詰問質證，即可舉證之著作人確為實際創作者。 綜上，如導入區塊鏈對我國之著作權進行存證保護，作為此技術之新運用，應符合法院實務見解與創作市場需求，具有可行性。 叄、國際實例 台灣近期已有銀行業者將區塊鏈運用於金融業務[6]，如欲建立我國區塊鏈之著作權保護機制，或可借鑑國外成功實例，汲取他人操作經驗。目前國際上，將區塊鏈技術運用至著作權保護之實例以歐美為大宗，包括blockai[7]、Ascribe[8]、Verisart[9]等許多網路平台運用區塊鏈對著作權進行存證，本文分別簡介如下： 一、blockai 美國長久以來係由國會圖書館管理著作權事宜，惟實作程序上曠日費時且效率不彰。blockai便在此環境中誕生，作為一運用區塊鏈保護著作權之網站，其旨在提供更簡單有效的新選擇。blockai以區塊鏈建立公眾資料庫搭配圖像比對技術，以證明作品確由著作權人創作進而保障之。其開立之著作權證書雖並無法定證據效力[10]，但因區塊鏈信息不可篡改之技術特徵，仍可成為法庭上有相當證明力之證據[11]。 二、Ascribe 德國的Ascribe通過區塊鏈，使作者可以確定作品的權利屬性，安全的進行分享並追蹤作品傳播情況[12]，亦透過區塊鏈對作品創作真實性進行認證，在發行時可就發行數量進行限制，旨在使數位內容作品在網路環境中能如同實體作品般具備稀少性。與blockai作法類似，Ascribe也提供著作權證書[13]，該證書除作者名稱、作品名稱、完成時間外，更包括所有權人、交易時間，透過紀錄所有權移轉歷程體現數量限制、追蹤傳播情況的功能，有效避免一權多賣。 三、Verisart Verisart亦是透過區塊鏈從事著作權保障的網站，作法係提供一App予使用者，使其可以簡單、快速地驗證作品，使用者包括創作者、收藏家、交易者不等，與其他平台不同處在Verisart操作上通過手機、平板電腦等行動裝置，在作品訊息的資料上，更記載作者當前地點，突顯行動性，係區塊鏈技術與行動裝置的創新結合，以行動裝置使著作權的存證不受時間、地點的桎梏。 雖然區塊鏈目前只能提供每秒150次交易，但對著作權驗證已堪用。蓋著作權存證之目的在於呈現訴訟實務上所重視之創作過程，該過程係一歷史事實之呈現，著眼於訊息之正確與完整，而不要求訊息傳遞之即時性，是以區塊鏈技術上之時間成本，於此並不構成致命缺陷；至於空間成本，因硬碟儲存技術之發展，儲存空間已可以極低成本予以克服。 肆、結論 面對虛擬貨幣之新思潮，各國政府與民間爭相投入區塊鏈之應用研究，望能藉新技術降低產業成本，如中國人民銀行成立中國區塊鏈研究聯盟，美國有利用區塊鏈保障著作權之平台，台灣亦有金融業者加入全球區塊鏈聯盟與國際接軌。從我國著作權訴訟實務上著作人舉證責任視之，通過科學技術保障權利標的進行舉證，與一般證人之證言宣誓有別，證據之證明力更禁得起檢驗。在我國現行法未有著作權登記制度之際，引入區塊鏈於著作權保護之應用，可對現行法制上之舉證難題對症下藥，緩和權利人不易舉證之窘境，使權利人更能獲得其應有之權益保障，落實我國著作權法之立法目的。期待產業主管機關或著作權專責機關，推動運用區塊鏈技術解決創作舉證不易而產生的著作權歸屬糾紛，並進一步利用區塊鏈技術於授權交易，促進原創作品的流通，為我國數位經濟與文化創意發展構築更加完備的發展環境。 [1] 吳偉光，《數字技術環境下的版權法》，知識產權出版社，頁17（2008）。 [2] Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (last visited Oct. 3, 2016). [3] 長鋏、韓鋒，《區塊鏈：從數字貨幣到信用社會》，中信出版社，頁54（2016）。 [4] 蕭雄淋，《著作權法論》，五南出版股份有限公司，第七版，頁71（2010）。 [5] 台灣內容市集網站，https://www.tcrm.org.tw/index.php（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [6] 華銀區塊鏈應用大躍進，http://udn.com/news/tory/7239/2035353（最後瀏覽日：2016/10/20）。 [7] blockai網站, https://blockai.com/ (last visited Oct. 4, 2016). [8] Ascribe網站, https://www.ascribe.io/ (last visited Oct. 20, 2016). [9] Verisart網站, https://www.verisart.com/ (last visited Oct. 20, 2016). [10] 蔡茜堉，金融科技專利現況，http://www.tipo.gov.tw/public/Attachment/67259101946.pdf（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [11] 區塊鏈豈止用於金融？外國新創利用技術保護知識產權，http://unwire.pro/2016/03/15/blockai-uses-blockchain-to-protect-intellectual-property/startups/（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [12] 長鋏、韓鋒，《區塊鏈：從數字貨幣到信用社會》，中信出版社，頁229（2016）。 [13] Ascribe證書範例, https://d1qjsxua1o9x03.cloudfront.net/live%2Fcb70ab375662576bd1ac5aaf16b3fca4%2F23964ae7-3bfc-46b4-85d6-05c9f09ba300%2Fcoa%2Fcoa-2016-01-04t12-56-13.pdf (last visited Oct. 20, 2016).
國際推動綠色科技發展重要法制政策研析 全球首宗BitTorrent侵權案被判定有罪2005 年 10 月 24 日，香港屯門法院判定一名男子利用 BT （ BitTorrent ）軟體非法散布三部電影的行為構成刑事犯罪。這是全球首宗有人因使用 BT 軟體而被法院裁定罪名成立。 判案書指出，該名男子將電腦內存放之影片製作成「種子」（ seed ），並在網路新聞群組上宣傳自己的「種子」，以便他人下載，由於這些「種子」下載量很大，對版權所有人造成侵害，已違反了香港法例第 528 章《版權條例》第 118 條之散布（ distributes ）侵權重製物罪。雖然香港法例對於“散布”一詞並未詳細界定，但香港法院解釋認為，上傳 BT 種子的行為已屬於一種散布行為。 這項判決雖存有解釋上的疑義，但是本案將同時對國際間的種子提供者、下載者以及提供 BT 軟體的公司產生重大影響。蓋 BT 本身也屬於一種 P2P 軟體，下載者在下載檔案的過程中，本身也將承擔部分上傳資料的工作，故也可能在無意中觸犯相關刑罰。此外，提供 BT 軟體的公司也可能涉及侵權，因為據今年 6 月美國最高法院裁定， P2P 軟體公司必須為其客戶的侵權行為負責。
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)