淺談美國與日本遠距工作型態之營業秘密資訊管理

淺談美國與日本遠距工作型態之營業秘密資訊管理

資訊工業策進會科技法律研究所
2022年05月18日

  根據2021年5月日本總務省所公布之《遠距工作資安指引》第5版,近年來隨著科技的進步,遠距工作在全球越來越普及,過去將員工集中在特定辦公場所的工作型態更是因為COVID-19帶來的環境衝擊,使辦公的地點、時間更具有彈性,遠距工作模式成為後疫情時代的新生活常態。

  因應資訊化時代,企業在推動遠距工作時,除業務效率考量外,更需注意資安風險的因應對策是否完備,例如員工使用私人電腦辦公時要如何確保其設備有足夠的防毒軟體保護、重要機密資訊是否會有外洩的風險等。   本文將聚焦在遠距工作型態中,因應網路資安管控、員工管理不足,所產生的營業秘密資訊外洩風險為核心議題,研析並彙整日本於2021年5月由日本總務省所公布之《遠距工作資安指引》第5版[1],以及美國2022年3月針對與遠距工作相關判決Peoplestrategy v. Lively Emp. Servs.之案例[2]內容,藉此給予我國企業參考在遠距工作模式中應注意的營業秘密問題與因應對策。

壹、遠距工作之型態

  遠距工作是指藉由資訊技術(ICT Information and Communication Technology),達到靈活運用地點及時間之工作方式。以日本遠距工作的型態為例,依據業務執行的地點,可分為「居家辦公」、「衛星辦公室辦公」、「行動辦公」三種:

1.居家辦公:在居住地執行業務的工作方式。此方式因節省通勤時間,是一種有效兼顧工作與家庭生活的工作模式,適合如剛結束育嬰假而有照顧幼兒需求的員工。

2.衛星辦公室(Satellite Office)辦公:在居住地附近,或在通勤主要辦公室的沿途地點設置衛星辦公室。在達到縮短通勤時間的同時,可選擇優於居住地之環境執行業務,亦可在移動過程中完成工作,提高工作效率。

3.行動辦公:運用筆記型電腦辦公,自由選擇處理業務的地點。包含在渡假村、旅遊勝地一邊工作一邊休假之「工作渡假」也可歸類於此型態。

貳、遠距工作之風險及其對策

  遠距工作時,企業內外部資訊的交換或存取都是透過網際網路執行,對於資安管理不足的企業來說,營業秘密資訊可能在網路流通的過程中受到惡意程式的攻擊,或是遠距工作的終端機、紀錄媒體所存入的資料有被竊取、遺失的風險。例如商務電子郵件詐欺(Business Email Compromise,簡稱BEC)之案例,以真實CEO之名義傳送假收購訊息,藉此取得其他公司之聯絡資訊。近年來BEC的攻擊途徑亦增加以財務部門等資安意識較薄弱的基層員工為攻擊對象的案例[3]

  由於員工在遠距工作時,常使用私人電腦或智慧型手機等終端機進行業務資料流通,若員工所持有的終端機資安風險有管控不佳的情況,即有可能被間接利用作為竊取企業營業秘密資訊之工具。例如2020年5月日本企業發生駭客從私人持有之終端機竊取員工登入企業内網的帳號密碼,再以此做為跳板,進入企業伺服器非法存取企業之營業秘密資訊,造成超過180家客戶受到影響[4]

  關於遠距工作網路資安的風險對策,在技術層面上,企業可使用防毒軟體或電子郵件系統的過濾功能,設定遠距工作之員工無法開啟含有惡意程式的檔案,或是透過雲端服務供應商代為控管存取資料之驗證機制,使遠距工作的過程中不用進入企業内網,可直接透過雲端讀取資訊。另外,建議企業將資訊依照重要程度作機密分級,並依據不同分級採取不同規格的保密措施。例如將資料分成「機密資訊」、「業務資訊」、「公開資訊」 三個等級[5],屬營業秘密、顧客個資等機密資訊者,應採取如臉部特徵辨識、雙重密碼認證等較高規格的保密措施[6]。在內部制度面上,企業則可安排定期遠距工作資安教育訓練、將可疑網站或郵件資訊刊登在企業電子報、公告提醒員工近期資安狀況;甚至要求員工在連結企業内網或雲端資料庫時,須使用資安管理者指定的方法連結,未經許可不得變更設定。

  除上述網路資安的風險外,員工管理問題對於企業推動遠距工作是否會導致營業秘密資訊洩漏有關鍵性的影響。因此,企業雇主與員工在簽訂保密協議時,雙方皆需要清楚了解營業秘密保護的標準。以美國紐澤西州Peoplestrategy v. Lively Emp. Servs.判決為例,營業秘密案件的裁判標準在於企業是否已採取合理保密措施[7]。如果企業已採取合理保密措施,而員工在知悉(或應該知悉)有以不正當手段獲得營業秘密之情事,則企業有權要求該員工承擔營業秘密被盜用之賠償責任[8]。在本案中,原告Peoplestrategy公司除了要求員工須簽屬保密協議外,同時有採取保護措施,禁止員工將公司資訊存入筆記型電腦,並且要求員工離職時返還公司所屬之機密資訊,並讀取資訊的過程中,系統會跳出顯示提醒員工有保密義務之通知,故法院認定原告有採取合理的保護措施,保護機密資訊的秘密性[9]。與之相反,Maxpower Corp. v. Abraham案例中,原告僅採取一項最基礎的保密措施(設置電腦設備讀取權限並要求輸入密碼),且與其員工簽訂保密協議中缺乏強調保密之重要性、未設立離職返還資訊之程序,故法院認定原告所採取之管控機制未能達到合理保密措施[10]之有效性。

  藉由前述兩件判決案例,企業在與員工簽屬保密協議時,應向員工揭露企業的營業秘密保密政策,並說明希望員工如何適當處理企業所屬的資訊,透過定期的教育訓練宣導機制,以及員工離職時再次提醒應盡之保密義務。理想上,企業應每年與員工確認保密協議內容是否有需要配合營運方向、遠距工作模式調整,例如員工因為遠距工作使工作時間、地點的自由度增加,是否會發生員工接觸或進一步與競爭對手合作的情形。對此,企業應該在保密協議中訂立禁止員工在企業任職期間出現洩露公司機密或為競爭對手工作之行為[11]

參、結論

  以上概要說明近期美國和日本針對遠距工作時最有可能產生營業秘密資訊管理風險的網路資安問題、員工管理問題。隨著後疫情時代發展,企業在推動遠距工作普及化的過程中,同時也面臨到營業秘密管控的問題,以下以四個面向給予企業建議的管控對策供參。

(一)教育宣導:企業可定期安排遠距工作資安教育訓練,教導員工如何識別釣魚網站、BEC等網路攻擊類型,並以企業電子報、公告提醒資安新聞。另外,規劃宣導企業營業秘密保密政策,使員工清楚應盡的保密義務,以及如何適當處理企業的資訊。

(二)營業秘密資訊管理:企業應依照資訊重要程度作機密分級,例如將資訊分成「機密資訊」、「業務資訊」、「公開資訊」三個等級,對於機密資訊採取如臉部特徵辨識、雙重密碼等較嚴謹的保密措施。其中屬於秘密性高的營業秘密資訊則採取較高程度的合理保密措施,以及對應其相關資料應審慎管理對應之權限、存取審核。

(三)員工管理:企業在最理想的狀況下,應每年與員工確認保密協議的約定內容是否有符合業務營運需求(例如遠距工作應執行的保密措施),並確保員工知悉要如何有效履行其保密義務。要求員工在處理營業秘密資訊時,使用指定的方式連結企業内網或雲端資料庫、禁止員工在職期間或離職時,在未經許可之情況下持有企業的營業秘密資訊。

(四)環境設備管理:遠距工作時在技術管理上最重要的是持續更新資安防護軟體、防火牆等阻隔來自於外部的網路攻擊,避免直接進入到企業內部網站為原則。同時,需確認員工所持有的終端機是否有資安風險管控不佳的風險、以系統顯示提醒員工對於營業秘密資訊應盡的保密義務。

本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw

 

[1]〈遠距工作資安指引〉第5版,總務省,https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/cybersecurity/telework/  (最後瀏覽日:2022/04/27)。

[2]Karol Corbin Walker, Krystle Nova and Reema Chandnani, Confidentiality Agreements, Trade Secrets and Working From Home, March 11, 2022, https://www.law.com/njlawjournal/2022/03/11/confidentiality-agreements-trade-secrets-and-working-from-home/ (last visited April 27, 2022).

[3]同前揭註1,頁99。

[4]同前揭註1,頁103。

[5]同前揭註1,頁73。

[6] Amit Jaju ET CONTRIBUTORS, How to protect your trade secrets and confidential data, The Economic Times, March 05, 2022, https://economictimes.indiatimes.com/small-biz/security-tech/technology/how-to-protect-your-trade-secrets-and-confidential-data/articleshow/90010269.cms (last visited April 27, 2022).

[7]Sun Dial Corp. v. Rideout, 16 N.J. 252, 260 (N.J. 1954). Karol Corbin Walker et al., supra note 2 at 3.

[8]18 U.S.C. §1839(5). Karol Corbin Walker et al., supra note 2 at 3.

[9]Peoplestrategy v. Lively Emp. Servs., No. 320CV02640BRMDEA, 2020 WL 7869214, at *5 (D.N.J. Aug. 28, 2020), reconsideration denied, No. 320CV02640BRMDEA, 2020 WL 7237930 (D.N.J. Dec. 9, 2020).
Karol Corbin Walker et al., supra note 2 at 3.

[10]Maxpower Corp. v. Abraham, 557 F. Supp. 2d 955, 961 (W.D. Wis. 2008)
Karol Corbin Walker et al., supra note 2 at 3.

[11]Megan Redmond, A Trade Secret Storm Looms: Six Steps to Take Now, JDSUPRA, March 07, 2022, https://www.jdsupra.com/legalnews/a-trade-secret-storm-looms-six-steps-to-6317786/ (last visited April 27, 2022).

 

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[2] 國家發展委員會,〈推動創業家簽證之規劃(核定本)〉,http://ws.ndc.gov.tw/Download.ashx? u=LzAwMS9hZG1pbmlzdHJhdG9yLzEwL3JlbGZpbGUvNjM4MS8yMzEwNy8wMDYzMDQ2LnBkZg%3d%3d&n=5o6o5YuV5Ym15qWt5a6257C96K2J5LmL6KaP5YqDKOaguOWumuacrCkucGRm&icon=..pdf (最後瀏覽日:2016/08/23)。 [3] 郭芝榕,〈鬆綁外籍人才怎麼做? 創業圈提5大建議,勞動部:兩週內蒐集共識!〉,數位時代,2016/03/02,http://www.bnext.com.tw/article/view/id/38804 (最後瀏覽日:2016/06/16)。 [4] 國家發展委員會,〈創業家簽證〉,http://www.ndc.gov.tw/News_Content.aspx?n=C07A4E0160AC69CE&sms=3AF9F1AD6420C22B&s=C5A037B21C472687 (最後瀏覽日:2016/06/16)。 [5]根據經濟部投資審議委員會之「外國人來臺申請創業家簽證資格審查處理要點」規定,有關申請創業家簽證,以個人為申請者之條件包括(1)獲得國內外創業投資事業投資,或於政府認定 之國際性募資平台籌資新臺幣2百萬元以上;(2)已獲同意進駐政府認定之創新創業園區或育成機構者;(3)取得國內外專利權;(4)參加國內外具代表性之創業、設計競賽獲獎者,或申請政府鼓勵外國創業家來台專案計畫通過;(5)已在臺設立符合具創新能力之新創事業認 定原則之事業,擔任該事業負責人並投資新臺幣1百萬元以上。 以團隊為申請者之條件包括(1)在台尚未設立之事業,應符合前款第1目至第4目條件之一者;(2)已在臺設立符合具創新能力之新創事業認定原則之事業,該團隊成員須擔任該事業之負責人、經理人或主管等職務,且合計投資金額達新臺幣1百萬 元以上者。 [6]經濟部投資審議委員會,〈經濟部投審會於104年6月29日發布施行「外國人來臺申請創業家簽證資格審查處理要點」〉,http://www.moeaic.gov.tw/system_external/ctlr?PRO=NewsLoad&id=1053 (最後瀏覽日:2016/06/16)。 [7] 依據行政院於103年8月19日核定之「具創新能力之新創事業認定原則」規定,具創新能力之新創為設立未滿5年之事業,且符合下列條件之一:(1)已獲得國內、外創業投資事業投資新臺 幣2百萬元以上;(2)已登錄財團法人中華民國證券櫃檯買賣中心創櫃板;(3)申請取得我國發明專利權、或經我國發明專利權人以其發明專利權讓與 或授權實施並經經濟部智慧財產局登記;(4)已進駐行政院核定之國際創新創業園區(定名台灣新創競技場 TSS)、經濟 部 直營、或該部近三年評鑑優良之育成機構,及其他經主管機關認可之 育成機構;(5)申請事業或其負責人曾參加國內、外具代表性之創業及設計競賽獲獎;(6)曾經或現正進駐經政府相關機關認定之加速育成機構;(7)其他經中央目的事業主管機關認定。 [8] 〈104年1月7日勞動發管字第10398016801號〉,行政院公報資訊網,http://gazette.nat.gov.tw/EG_FileManager/eguploadpub/eg021003/ch08/type2/gov82/num46/Eg.htm (最後瀏覽日:2016/06/16)。 [9]〈放寬白領外勞案 勞動部暫緩將再議〉,自由時報,http://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/1581286 (最後瀏覽日:2016/06/16)。 [10]〈具學士學位之外國人從事專門性或技術性工作免除2年工作經驗會商機制〉,勞動部,http://hirecruit.nat.gov.tw/chinese/download/consultation_des_cht.pdf (最後瀏覽日:2016/06/17)。 [11]台灣勞工陣線,〈反對開放低薪白領外勞,47971元薪資下限不能廢〉,苦勞網,http://www.coolloud.org.tw/node/84364 (最後瀏覽日:2016/06/17)。 [12] 〈勞動部公告105年受理僑外生留臺工作名額2,500名〉,勞動力發展署https://www.wda.gov.tw/home.jsp?pageno=201111160008&acttype=view&dataserno=201507160002 (最後瀏覽日:2016/02/04)。

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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)

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