醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議

醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議

資訊工業策進會科技法律研究所
2023年05月31日

過去,醫療科技公司僅專注於開發針對醫療問題的硬體解決方案,近年這些企業則致力於轉型開發收集及利用大量病人、資料提供者資料之產品,而轉變成資料平台公司,而更可以全面了解病人及客戶生活習慣及健康狀況。 其中許多解決方案均利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)及機器學習(Machine Learning, ML),相較傳統上研發成果多為硬體設備,現今則轉變成出現大量軟體解決方案,保護研發成果之方式將發生改變,如何選擇合適的智慧財產權保護研發成果成為企業重要課題,此亦影響企業如何做智慧財產布局及擬定公司相關經營策略,因此建議企業——尤其是開發醫療資訊平台之醫療科技公司,特別是致力於開發醫療器材軟體(Software as a Medical Device, SaMD)、醫療設備嵌入式軟體(Software In a Medical Device, SiMD)及應用於醫療技術中的人工智慧等新興領域時可以參考以下提供之思考方向選擇對於企業發展最適切之智慧財產權保護態樣。[1]

研發成果如欲獲得專利保護,該發明必須係獨一無二且可以傳授的——即人們不能將自然發生或不可再現的事物申請專利,因為發明需透過專利以清楚的方式概述,並明確定義專利內容,並向公眾揭露,以便於申請人取得專利、並於專利期限屆滿後(專利保護期限因各國法規、專利類型而將有所不同,建議企業應了解欲布局之國家相關法規規定,如台灣之發明專利[20年]、新型專利[10年]、設計專利[15年]),使大眾得藉以實施該技術內容。[2]

在美國,專利係由美國專利商標局賦予所有權人於一定期間內壟斷其發明之權利,即美國聯邦法律更使專利所有權人在專利權效期內得以禁止他人於該期間內於美國製造、使用、銷售或進口至美國這項已獲得專利保護之發明,此給予專利權人一個得以建立一個阻止他人進入市場的巨大障礙,可防止競爭及保護專利權人可以自由實施該權利。[3]

因專利有上述特性,文章作者建議,如裝置(device)、該裝置使用之軟體,對於從事新藥開發之藥廠,於保護新穎成分(New Chemical Entities)、相關之治療方法及人工智慧相關發明較適合以專利保護。[4]

營業秘密係指資訊擁有者已盡合理努力保密,且不為公眾所周知或非可被公眾輕易探知而具有獨立經濟價值的,任何形式及類型之資訊。合理努力可能包括(但不限於),要求員工簽署保密協議、定期提醒員工其負有保密義務(如:針對職務不同/所從事不同工作之員工,保密義務內容、程度、時間是否有所不同?)、踐行必要而知悉(need to know) 原則(如:執行不同工作之人員是否可互相存取各自的資料? 抑或僅能存取自己工作所需之資料?)、佈署IT安全措施或辦公室安全措施之狀況(如:是否有門禁?資料如有異常存取狀況時是否有示警機制?)並須即時調查及採取行動打擊涉及盜用營業秘密之行為(如:是否有相關通報不當使用營業秘密之管道及監控機制?)[5]

在美國,傳統上營業秘密之保護是結合各州法律而成,除了紐約州及北卡羅萊納州以外,所有州都頒布了其特有版本的《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act, UTSA)——係一項1979年頒布的統一法案。於2016年,國會又頒布了《保護營業秘密法Defend Trade Secrets Act, DTSA》,該法案保障當事人於聯邦法院提起營業秘密訴訟之權利,且只要促進犯罪行為之行為發生於美國,當事人即可於國外進行訴訟,此外,《統一營業秘密法》中規定營業秘密包含公式、模式、彙編、程式、設備、方法、技術或過程。而依《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act, DTSA),營業秘密可為任何形式,無論係以物理、電子、圖形、攝影或書面形式儲存、編輯或紀錄之財務、商業、科學、科技、經濟或工程資訊均為營業秘密之範疇,因此,營業秘密之適用範圍較廣,於美國甚至抽象之想法均可受營業秘密保護。[6]

與僅提供有限保護期限之專利有別,如欲獲得營業秘密之保護,僅需資訊持續保密並存在並持續存有價值,該資訊即會持續受到營業秘密保護並擁有無限的有效期限,亦即,只要該資訊仍為秘密,即受到營業秘密之保護。如:可口可樂已將其配方作為營業秘密保護了130多年之久。惟與專利不同的是營業秘密一但被公眾周知或得以透過適當方式獨立開發(如競爭對手自己獨立開發而產出之資訊),就將失去營業秘密之保護。[7]

因為營業秘密之特性,諸如蛋白質結構、客戶清單、機器學習演算法、原始碼、化學製程參數(如:會產生化學反應之溫度或壓力)、甚至是醫療科技公司近年致力經營的人工智慧領域所產出的人工智慧、新的模型訓練方法、優化模型參數、消極專有技術(如:不該做什麼)。[8]

惟選擇專利抑或營業秘密之方式保護其研發成果將視企業的業務為何決定,如缺乏透明度之產業可能較適合以營業秘密方式保護,而非專利。例如:網路安全公司可能傾向於營業秘密保護,因為申請專利揭露其機密安全演算法可使競爭對手開發競爭產品或使駭客進行量身訂製之攻擊。相較之下,製造容易檢測、針對消費者之電子產品之企業更依賴專利保護,製造具有行業標準化品質之產品之企業亦是如此。[9]

總體而言,是否容易被逆向工程將會是決定以專利或營業秘密保護之關鍵性調查方式。因申請專利必須揭露細節事項,將對廣泛保護資料為基礎之軟體(且有使用人工智慧或機器學習)較具挑戰性,故專利較適合保護裝置(device)及會相互作用之實體產品和軟體。而營業秘密則要求資料所有人無限期地維持秘密性,亦須注意自己的想法獲得他人關注時遭仿效之風險,故較適合造價高或難以仿效的軟體、製造方法或產品。[10]

而對於生技醫療公司而言,其應考量使用混和策略以保護人工智慧相關之創新,如:專有之原始和訓練資料、模型之優化參數、將專有技術用於訓練模型及其他難以進行逆向工程之人工智慧相關的此類機密資訊,可能較適合用營業秘密保護,同時該技術的其他方面,如人工智慧系統或使用其開發之藥物則可透過專利保護。[11]惟不論企業決定要將該資訊做為營業秘密保護或申請專利保護,企業對於研究人員發表相關資訊的行為均應審慎評估,避免因揭露而喪失專利之新穎性或營業秘密之秘密性的情形。

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[1]Kristin Havaranek, Martin Gomez, Matt Wetzel, Steven TJoe & Stephanie Philbin, Top 5 IP Considerations for Medtech Companies Transitioning To Data-enabled Product Solutions (2023), https://medcitynews.com/2023/01/top-5-ip-considerations-for-medtech-companies-transitioning-to-data-enabled-product-solutions/ (last visited June 1,2023).

[2]John Quinn, Protecting Inventions Through Patents and Trade Secret (2023), https://www.newsweek.com/protecting-inventions-through-patents-trade-secrets-1788352 (last visited May 30, 2023).

[3]Id.

[4]Charles Collins-Chase, Kassanbra M. Officer & Xinrui Zhang, United States: Strategic Intellectual Property Considerations For Protecting AI Innovations In Life Sciences (2023), https://www.mondaq.com/unitedstates/trade-secrets/1276042/strategic-intellectual-property-considerations-for-protecting-ai-innovations-in-life-sciences (last visited May 30, 2023)

[5]Id.

[6]John Quinn, supra note 2.

[7]Id.

[8]Collins-Chase et al., supra note 4.

[9]John Quinn, supra note 2.

[10]Havranek et al., supra note 1.

[11]Collins-Chase et al., supra note 4.

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※ 醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8994&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/01)
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不僅國民的AI使用率低,日本總務省亦針對企業將AI運用於其業務進行調查,如下圖所示,目前有在使用AI之企業僅有46.8%(包含已取得具體成效及尚未取得成效),其餘53.2%之企業則正在測試階段、正在商議導入或至今仍未討論導入。對比中國的95.1%、德國的80.6%及美國的78.7%,雖不如國民使用率落後,但仍有不少進步空間。[8] 圖三、各國企業業務中AI運用情形調查 資料來源:総務省,令和6年版情報通信白書 二、多數國民對於AI仍感到不安 科技事務局引用KPMG於2023年所發布的《全球AI信任研究報告》(Trust in AI: A Global Study 2023),僅有13%的日本國民認為現行法規已足以確保AI可被安全使用,亦低於中國的74%、德國的39%及美國的30%。此調查結果亦如實反映出有77%的日本國民迫切希望國內能針對AI訂定相關規範。[9] 除上述兩項主要理由外,考量日本有需要進一步促進創新發展、積極應對AI產生之風險,因此科技事務局決定訂立新的AI法規。 貳、立法重點 《人工智慧技術研究開發及應用促進法》總計28條,共分為四個章節,包含第一章總則(第1條至第10條)、第二章基本政策實施(第11條至第17條)、第三章人工智慧基本計畫(第18條)及第四章人工智慧戰略本部(第19條至第28條)。考量依法規條文及章節順序不易說明,以下將以科技事務局所提供之立法概要之脈絡進行說明。 一、目的 第1條即說明本法旨在全面且有計畫地制定AI相關政策,推動AI技術之研發與應用,以改善國民生活並為國民經濟發展做出貢獻。 二、基本理念 第3條亦規定AI技術之研發與應用應以提升AI產業之國際競爭力為目標,希冀藉由AI技術創造高效率新業務,並得以應用於國民日常生活與經濟活動之各階段,另考量AI技術若經不當使用,將有助漲犯罪行為或洩漏個資等風險發生之可能性,故應確保AI技術之正確使用。最後,同條亦規定日本應在AI技術之研發與應用上進行國際合作,並努力在國際合作中取得主導地位。 三、AI戰略本部 本法第四章皆為設立AI戰略本部相關之條文,第19條、第20條及第25條第2項規定AI戰略本部應由內閣所設立,其職責有以下兩項: (一)研擬AI基本計畫草案,並推動相關事宜。 (二)促進AI相關技術研發及應用相關重要政策之規劃、提案及統籌協調等事宜。 (三)除本法規定的事項外,總部相關必要事項由政令規定。 為使AI戰略本部可順利履行上述職責,第25條賦予AI戰略本部認為有必要時,得向行政機關、地方公共團體、獨立行政機構、地方獨立行政機構的首長以及公共機關的代表,要求提供資料、發表意見、進行說明及提供其他必要協助。 第21條至第28條則為與本部組成相關之規定,其規定AI戰略本部組成成員包含以下三個職位: (一)部長:由總理擔任,掌管總部事務,並領導監督總部工作人員。 (二)次長:由官房長官及AI戰略大臣(由總理任命)擔任,負責協助部長履行職責。 (三)由除部長、次長以外的所有國務大臣組成。 四、AI基本計畫 如上所述,AI戰略本部重要職責之一,即研擬AI基本計畫草案。依第18條規定,總理應將AI戰略本部所研擬之AI基本計畫草案,提請內閣決定是否同意草案內容,待內閣作成決定後,總理應立即公布AI基本計畫。 同條亦明定AI戰略本部應以前述第二節的基本理念及以下第五節的基本政策實施之相關規定為基礎,研擬AI基本計畫草案,其應涵蓋之事項包含: (一)AI技術研發及應用政策實施的基本方針。 (二)為促進AI技術研發及應用,政府應全面性且有計畫地實施政策。 (三)政府為能全面性且有計畫地實施政策所採取的必要措施。 五、基本政策實施 第二章所涵蓋之第11條至第17條則規定政府應執行之基本政策實施事項,包含: (一)促進AI技術研發 依第11條規定,國家應採取措施促進AI技術研發,使AI技術可順利從基礎研究階段進展至實際應用階段,並在研發機構間建立研發成果得以互相流通之制度,同時提供研發成果資訊。 (二)提升基礎設施建置與使用 依第12條規定,國家應採取措施建置AI基礎設施,包含AI技術研發及應用所需之大規模資料處理、資通訊、電磁紀錄儲存等設備及為特定目的所收集之資料集等,並使AI基礎設施得以廣泛供研發機構或企業所使用。 (三)確保符合國際規範 依第13條規定,國家應根據國際規範制定基本方針並採取其他必要措施,以確保AI技術之研發及應用得以適當之方式進行。 (四)確保人力資源 依第14條規定,國家應與地方政府、研發機構和企業緊密合作,並採取必要措施,以確保、培訓和提升各領域人才的專業素質,使其具備AI技術從基礎研究至實際應用於民眾生活或經濟活動之各階段所需之專業知識,並提升其專業知識之廣度及深度。 (五)提升教育 依第15條規定,國家應提升與AI技術相關之教育與學習、辦理推廣活動或採取其他必要措施,以增進大眾對AI技術之認知與興趣。 (六)研究調查 依第16條規定,國家應掌握國內外AI技術研發及應用之最新趨勢,並進行有助於AI技術研發及應用發展之研究與調查,包含分析因不正當目的或不適當方法研發應用所導致國民受侵害之案例,及針對不正當使用之因應對策。 同時,國家亦應根據此類研究調查成果,向研發機構、企業和其他人員提供指導、建議和最新資訊,並採取其他必要措施。 (七)國際合作 依第17條規定,國家應進行AI技術研發及應用之國際合作,積極參與國際規範之制定過程。 六、職責 第4條至第8條分別規定國家、地方政府、研發機構、企業與國民應各司其職,其職責分述如下: (一)國家 依第4條規定,國家應依前述第二節的基本理念,制定並實施促進AI技術研發及應用之基本政策實施相關之計畫。此外,國家應在行政機關間積極應用AI技術,以提升行政效率。 (二)地方政府 依第5條規定,地方政府應依前述第二節的基本理念,在與國家進行適當分工後,結合各地方特色,制定並實施自主政策,以促進AI技術之研發及應用。 (三)研發機構 依第6條規定,大學及研發機構應依前述第二節的基本理念,積極進行AI技術之研發,推廣其成果,培育具有專業性和廣泛知識之人才,並協助國家與地方政府之政策實施,而國家與地方政府則應促進大學研究活動,尊重研究人員自主權及將各大學之特色納入考量。 此外,研發機構應進行跨領域或綜合性研發,同時為有效推動AI技術研發,應綜合考量人文科學及自然科學等領域之專業知識。 (四)企業 依第7條規定,任何企業有意開發或提供使用AI技術之產品或服務,或任何其他有意在其業務活動中使用AI技術,應依前述第二節的基本理念,提升其業務之效率和品質。 此外,上述企業應透過積極使用AI技術創造新興產業,並須配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 (五)國民 國民應依前述第二節的基本理念,加深對AI技術之認知與興趣,並盡可能配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 七、附帶決議 本次立法過程除條文本身外,5月27日內閣委員會亦通過20點附帶決議,針對政府實施本法時應採取之適當措施進行補充說明,以下摘錄重點說明 :[10] (一)政府應以「以人為本之AI社會原則」為基礎,進行AI技術研發及應用。 (二)政府制定AI基本計畫和基本方針,或執行政策措施時,應將風險降至最低,並考量推廣AI之益處。 (三)企業和國民應充分了解AI應用之注意事項及規避風險之措施,並透過教育使國民了解AI合理使用方法及其風險。 (四)政府針對AI應用導致之失業或貧富差距擴大採取必要措施。 (五)政府應透過法規打擊AI技術之濫用,特別是利用兒童圖像產生之深偽色情內容,並加強對網站管理員刪除違法內容之監管,保護受害者。 (六)政府和民間機構將合作開發以日語為基礎之大型語言模型。 (七)政府應消除新創企業等新進者之壁壘,創造公平開放之市場環境。 (八)政府應將AI定位為國家戰略重要領域。 (九)政府應考慮電力供需,策略性地建設資料中心。 (十)政府應以跨學科之觀點強化對AI人才之培養,並確保足夠有投資。 (十一)政府應積極營造有利於國家、地方政府、企業應用AI之環境,並避免因營運效率提升而出現裁員情形。 (十二)政府應執行降低AI風險之措施,並進行公私合作以確保安全。 (十三)政府於進行調查和指導時,應避免施加過重之負擔或要求過多資訊揭露,同時考慮保護企業之商業機密等智慧財產權。 (十四)政府於國民權益受害之個案進行調查和指導時,應即時自企業或服務使用者和人工取得資訊,以便迅速發現個案並因應。 (十五)針對依《廣島人工智慧進程國際行為準則》負有報告義務之企業,政府應最大限度地減少其與現行國內法規之報告義務之重複。 (十六)政府應不斷修訂本法及其他相關計畫與方針,以確保AI應用能促進國民生活改善和國民經濟發展,並及時應對新風險。 (十七)AI戰略總部之組織架構,應消除各部會、機構垂直分工造成之弊端,並積極自民間招募人才。 (十八)政府應儘早成立由AI倫理、法律和社會議題等領域專家組成的智庫機構。 (十九)如出現現行法規難以因應之新風險,政府應考慮導入風險導向之概念,依風險等級而採取不同監管措施。 (二十)因應AI應用產生之智慧財產權相關侵權行為,政府應參考其他國家之情形,探討因應措施。 參、總結 日本緊接著韓國之後,成為亞洲第二個在法律層級通過AI法規的國家,惟相較歐盟或韓國通過的AI法,日本在法律條文的訂定上,主要是針對政府與各界之職責進行規範,而缺乏對於AI技術開發或應用風險之監管。儘管附帶決議中較多具體內容,仍須待AI基本計畫訂定後,日本對於AI技術開發或應用之監管模式才會有較清晰之雛形。 考量到日本尚有通過20點附帶決議,日後仍可關注AI戰略本部如何依據AI法及附帶決議擬定AI基本計畫,未來或可成為我國人工智慧法制政策規劃之參考依據。 [1]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案(第217回閣法第29号)。 [2]〈議案情報:人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案〉,参議院,https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/217/meisai/m217080217029.htm(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [3]参議院,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉,https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [4]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律法律(令和7年法律第53号)。 [5]內閣府,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案(AI法案)概要〉,https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217gaiyou_2.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [6]STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED AI [HAI], Artificial Intelligence Index Report (2024), https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai-index-report-2024-smaller2.pdf (last visited June 11, 2025) [7]総務省,〈令和6年版情報通信白書〉,https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [8]総務省,〈令和6年版情報通信白書〉,https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [9]KPMG, Trust Inartificial Intelligence: Country Insights on Shifting Public Perceptions of AI (2023), https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2023/09/trust-in-ai-country-insight.pdf.coredownload.inline.pdf (last visited June 11, 2025). [10]参議院,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉,https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。

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