德國聯邦藥品暨醫療器材管理署(Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte, BfArM)於2022年3月18日發布3.1版《數位健康應用程式指引》(Digitale Gesundheitsanwendungen(DiGA) Leitfaden),主要針對3.0版未詳盡之「系統數據分析」(Systematische Datenauswertung)部分作補充說明(參考資料四,頁152以下)。
德國於2019年12月即透過《數位化創新醫療服務法》(Digitale-Versorgung-Gesetz, DVG)修訂《社會法典》第五編(Sozialgesetzbuch Fünftes Buch, SGB V)關於法定健康保險之規定,賦予數位療法(Digital Therapeutics, DTx)納保給付的法律基礎,BfArM並透過《數位健康應用程式管理辦法》(Digitale Gesundheitsanwendungen-Verordnung – DiGAV)建構處方數位療法(Prescription Digital Therapeutics, PDT)的管理架構並發布DiGA指引,使數位療法得以快速被納入法定健康保險給付範圍。
開發商之數位健康應用程式取得歐盟醫療器材規則(Medical device regulation, MDR)CE Mark I & IIa級認證之後,得向BfArM提交申請,若該應用程式「符合法規要求」(Anforderungen),並具有「積極醫療效果」(Positive Versorgunseffekte),則該應用程式最快可以在三個月取得永久許可,通過許可將被列入DiGA目錄(DiGA-Verzeichnis)當中;而若僅「符合法規要求」則會被暫時收錄,需在十二個月內補上「積極醫療效果」的證據或報告,以取得永久許可,否則會從DiGA目錄中刪除。DiGA目錄中的應用程式(包含臨時許可)會納入單一支付標準(Einheitlicher Bewertungsmaßstab, EBM),法定健康保險將依該標準表列之金額給付給製造商。
目前DiGA目錄上共有36款應用程式,當中13款取得永久許可、19款取得臨時許可、另有4款被刪除;三分之一的應用程式係用於治療焦慮或憂鬱等精神疾病,其他尚包括治療耳鳴或肥胖症等疾病。病患近用DiGA目錄中之應用程式的途徑有二:透過醫師開立處方,或是依照醫師診斷之病症自行在DiGA目錄中查找對應的應用程式後提交處方申請。法定健康保險將會依照該應用程式被使用之次數,對照EBM所列之價額後,給付費用予開發商。
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日本數位市場競爭本部(デジタル市場競争本部)於2020年6月發布了「數位市場競爭中期展望報告」(デジタル市場競争に係る中期展望レポート案),該報告認為大型數位平台業者透過龐大的用戶資料,不斷地(1)擴大並連結用戶、(2)垂直整合上下游產業並(3)從虛擬鎖定實體的銷售,對市場形成動態競爭(ダイナミック競争)結果。此一結果將導致數位市場極易形成掠奪性定價或併購的風險、資料集中的風險、資料可靠性的風險,甚至是個人價值判斷的風險。 為促進數位市場的治理與信任,該報告提出了以下短期與中長期的政策方向: 鼓勵企業數位轉型以增加數位市場的多樣性:推廣數位轉型指標、擴大沙盒制度適用、加速數位政府戰略。 建立數位市場競爭制度:運用經濟分析強化競爭管制、推動《數位平臺交易透明法》(デジタルプラットフォーム取引透明化法)法制化、建立大型數位平台調查機制。 建構去中心化的資料治理技術:透過資料持有、交換的「去人工干預」,形成一個可信任的網路世界。 該報告已於2020年8月7日完成公眾意見募集,預計於2020年年底前提出最終報告。目前日本新經濟聯盟認為,高頻率的競爭策略以及智慧化交易模式下的反壟斷政策,除了不正競爭的禁止外,政府更應著重在透明化檢視機制的建立。此外報告目前並未處理到平台資料治理的課題,聯盟對此認為政府應更積極地從資料壟斷的概念,調整數位市場准入的障礙。
日本文部科學省發布2021年科學技術與創新白皮書,著眼於韌性社會願景與疫後對策的具體措施日本文部科學省於2021年6月8日公布「2021年科學技術與創新白皮書」(令和3年版科学技術・イノベーション白書),為文部省就政府所訂立之科技政策藍圖,所發布的年度報告書。本年度白皮書循往例,區分為第一部分與第二部分。第一部分著重同年3月發布之第6期科學技術與創新基本計畫(第6期科学技術・イノベーション基本計画)框架下,為達成Society 5.0之願景政府所規劃的一系列政策;第二部分則回顧去(2020)年,政府針對科技與創新創造所採取的各項對策。 本白皮書就韌性社會所需科研項目、強化研究能量的激勵措施等層面,提出以下具體方向: (1)推動社會數位化與零碳排放(脱炭素化) 為強化網路虛擬空間與現實社會間的資源共享與互動發展,虛擬空間之基礎技術方面,持續研發超級電腦、AI與量子電腦,利用所累積的資料運用於深度分析與模擬,並實現超高速計算與量子通訊。虛擬空間與現實社會結合之應用型技術研發方面,包含能輔助身體運作的外部機械、透過自駕車系統銜接高齡化社會交通需求、以及遠端遙控之機器人技術應用於高風險作業環境。推動零碳排放、強化防災能量等面向,則藉由綠色成長戰略、綠色創新基金等政策,發展核融合、次世代蓄電池、精準預測氣候變遷之系統等新興技術;運用AI模擬等強化地震與天災的預報精準度,提升社會應對大規模自然災害的韌性。 (2)「知識」的整合創造與利用,以用於解決各類社會議題 考量社會議題的解決,不僅在於前瞻性自然科學技術的研發,尚需同步理解人類社會的多樣性。同時,人文社會科學近年來,亦多有採用自然科學的研究方法。因之,白皮書主張兩方的跨域知識結合,應用上強調須以人為本來解決各類社會議題。 (3)強化基礎研究能量 應著手改善出於個人經濟因素,放棄申請博士後課程的現況,創造年輕研究者敢於投入自身有興趣且具挑戰性研究課題之環境。基此,白皮書提出設置10兆日圓規模的大學基金,提升約15,000名博士後課程學生的待遇,並推動「創造發展性研究支援事業」(創発的研究支援事業)措施,穩定提供10年期間的研究資金。 (4)COVID-19疫情對策 持續投入研發治療方法(如檢驗抗病毒藥物Favipiravir用於治療COVID-19的效果與安全性)、疫苗與相關醫療器材,並推動以遠距方式進行研究活動,導入機器人技術等來發展自動化實驗、於虛擬空間內進行實驗等;另一方面,有效的防疫對策(如避免人潮密集、密切接觸、密閉空間的「三密」),根基於COVID-19的最新科研成果,因此需讓科學性、客觀性資訊透過適切的管道(如日本科學未來館網站),以淺顯易懂的形式向大眾宣達。
美國政府課責署重視NPE濫訴現象,並提出「patent monetization entities」概念近年專利蟑螂(Paten Troll)、非專利實施實體(Non-Practicing Entity, NPE)的興起,使得國際上智慧財產權的運用出現巨幅變化。美國政府、企業及學界皆認為專利蟑螂濫訴現象為亟待解決之課題,而相繼投入研究,並於近日陸續發表重要之研究報告。 繼今年(2012)8月,美國國會研究處 (Congressional Research Service)提出對抗專利蟑螂之研究報告後(“An Overview of the "Patent Trolls" Debate”)。隸屬國會的政府課責署(Government Accountability Office, GAO, 另譯審計總署)所資助的研究團隊,亦於杜克大學科技與法律評論(Duke Law & Technology Review)發表相關研究。研究團隊採取實證的研究方法,於2007年~2011年間,每年度隨機抽樣100家涉及專利訴訟的公司,總計抽樣500家公司。依據該項研究結果,去年(2011)由NPE所提起的專利訴訟,佔研究樣本的40%,相較於5年前的數據,成長幅度高達2倍。本項研究可歸納以下兩項要點: 1.專利訴訟主體的變化 由NPE為原告所提起的專利訴訟數量呈現極速成長;由企業為原告者則逐年下降;同為非專利實施實體之大學,其作為原告所提起之訴訟則未達1%。 2.訴訟並未進行實質審理 由NPE提起之訴訟,其目的在於獲取和解金或授權金,故絕大多數係申請作成即時判決(summary judgement),即當事人一致認為對重要事實不存在爭議,而向法官申請不為事實審理,僅就法律問題進行裁決。 就此,該研究團隊認為,NPE已成為專利制度,甚至係整體經濟之一環,故提出應以「patent monetization entities」取代過往NPE的稱呼,強調此類公司以專利授權或專利訴訟作為公司營利之來源,如此將更為貼切。
人工智慧採購指南草案人工智慧作為一前瞻性技術,運用於公部門,可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間,整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速,現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此,英國人工智慧辦公室(Office for Artificial Intelligence)與產官學研各界進行研商後,於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案(Draft Guidelines for AI procurement),作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商,讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。 該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向,包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。 指南內容簡述如下: 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題,而非只是說明解決方案; 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益,在招標階段敘明以公共利益為核心,並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準; 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則; 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。