美國聯邦貿易委員會（FTC）持續開鍘違約揭露用戶個資的業者
美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，FTC）根據《健康違規通知規則》（Health Breach Notification Rule，HBNR），於2023年2月1日和3月2日分別對GoodRx Holdings Inc.公司和BetterHelp, Inc.公司提出擬議命令（Proposed order）。擬議命令指經由行政機關調查案件後提出的改善建議，且經聯邦法院批准後對被調查公司生效。這兩件案例是FTC於2021年後擴大《健康違規通知規則》適用範圍從傳統的健康產業及於網路行業後的首次執法。GoodRx Holdings Inc.公司提供藥物資訊平台與折扣訊息；而BetterHelp, Inc.公司提供遠距醫療服務。兩者在2017到2020年間均向他們的消費者聲明，將妥善保護所蒐集之個資，然而卻轉手將取得個資揭露給Facebook、Snapchat和Google等第三方公司，用來進行目標式廣告的投放。
FTC對GoodRx的擬議命令要求其停止向第三方揭露使用者的個人資料，並處以支付150萬美元的罰鍰。對BetterHelp, Inc.的命令除要求其停止共享使用者的個人資料外，更要求BetterHelp, Inc.向網站的使用者進行退款，退款總額上限高達780萬美元。FTC在擬議命令中建議：涉及敏感性健康資料的事業負責人，除了需要重新檢視目前持有資料的隱私和安全性外，最好能建立一套完整的資料管理流程。流程包括對當事人充分說明蒐集利用目的、取得當事人完整的知情同意、制定完整的個人資料管理及保存銷毀程序、限制員工對資料的存取權限等等。最後也最重要的是要「信守承諾」，這兩個案例中的業者都是違反了自己當初對使用者的承諾，最終才導致被處罰的結果。
- Freshfields Bruckhaus Deringer, FTC Regulatory Enforcement Ramps Up for Digital Health Companies, LEXOLOGY, Apr. 6, 2023
- FTC to Ban BetterHelp from Revealing Consumers’ Data, Including Sensitive Mental Health Information, to Facebook and Others for Targeted Advertising, Federal Trade Commission
- On Breaches by Health Apps and Other Connected Devices, Federal Trade Commission
- 【高雄場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【台北場2】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 114年「企業營業秘密保護實務座談會」（中部場）
- 零售業個資法遵實務與資訊安全說明會
- 114年資訊服務業者個資安維辦法宣導說明會
- 【線上】資訊服務業個資安維計畫說明會
- 【實體】資訊服務業個資安維計畫說明會暨交流工作坊
- 零售業個資法遵實務與資訊安全說明會（台中場）
- 【台北場1】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場2】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場3】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 金融相關資服業者線上個資安維宣導說明會
- 【上午場】探索科技法律最前線：資策會科法所「114年成果」分享會暨簡報票選
- 【下午場】探索科技法律最前線：資策會科法所「114年成果」分享會暨簡報票選
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（高雄場）
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（台南場）
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（台中場）
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（台北場）※如遇颱風假延期至7/16
- 【北部場1】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【北部場2】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【北部場3】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【北部場4】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【南部場】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
- 【中部場】國家通訊傳播委員會與通訊傳播產業個人資料保護與管理制度實務工作坊
黃昱揚
副法律研究員 編譯整理
Freshfields Bruckhaus Deringer, FTC Regulatory Enforcement Ramps Up for Digital Health Companies, LEXOLOGY, Apr. 6, 2023, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=47c93bcd-1dd7-423d-be37-56b04f877450 (last visited Apr. 12, 2023).
FTC to Ban BetterHelp from Revealing Consumers’ Data, Including Sensitive Mental Health Information, to Facebook and Others for Targeted Advertising, Federal Trade Commission, https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2023/03/ftc-ban-betterhelp-revealing-consumers-data-including-sensitive-mental-health-information-facebook (last visited Apr. 12, 2023).
On Breaches by Health Apps and Other Connected Devices, Federal Trade Commission, https://www.ftc.gov/system/files/documents/rules/health-breach-notification-rule/statement_of_the_commission_on_breaches_by_health_apps_and_other_connected_devices.pdf (last visited Apr. 12, 2023).
「國內廠商陷個資外洩風暴 消基會：TPIPAS驗證制度保護個資安全」，中央社，2023.02.08，https://www.cna.com.tw/Postwrite/Chi/334659/（最後瀏覽日：2023/05/24）。
翁芊儒，「亞太個資治理規範CBPR也有臺灣在地認證機構了！資策會建議瞄準跨國市場的企業，可建立個資法遵並自願認證」，iThome，2021.07.12，https://www.ithome.com.tw/news/145331（最後瀏覽日：2023/05/24）。
盧秉羲，〈美國NIST發布更新《網路安全資源指南》提升醫療領域的網路安全及隱私風險管理〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2022/9，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8883&no=64（最後瀏覽日：2023/05/24）。
FTC Proposes Amendments to Strengthen and Modernize the Health Breach Notification Rule, Federal Trade Commission, https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2023/05/ftc-proposes-amendments-strengthen-modernize-health-breach-notification-rule (last visited Apr. 24, 2023).
FTC says online counseling service BetterHelp pushed people into handing over health information – and broke its privacy promises, Federal Trade Commission Blog, https://www.ftc.gov/business-guidance/blog/2023/03/ftc-says-online-counseling-service-betterhelp-pushed-people-handing-over-health-information-broke (last visited Apr. 24, 2023).
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)
美國聯邦商務部修訂出口管制規則，對可用於惡意網路活動之項目出口、再出口與移轉進行管制美國聯邦商務部（Department of Commerce, DOC）下之工業及安全局（Bureau of Industry and Security, BIS）於2021年10月20日公布一暫行最終規則（interim final rule），對出口管制規則（Export Administration Regulation, EAR）進行修訂，其於商品管制清單（Commerce Control List）中增訂「可用於監視、間諜活動或其他破壞、拒絕、降低網路及其設備性能之工具」相關之出口管制分類編碼（Export Control Classification Number, ECCN）項目及說明文字，並增訂「授權網路安全出口（Authorized Cybersecurity Exports, ACE）」的例外許可規定（15 CFR §740.22），該暫行最終規則將於2022年1月19日生效。 被列入商品管制清單內的項目，原則上即不允許出口（或再出口、於國內移轉，以下同），惟透過ACE之例外許可，使前述項目可出口至大多數國家，僅在下列「再例外」情況需申請出口許可： 出口地為反恐目的地：出口目的地為15 CFR §740補充文件一所列類別E:1和E:2之國家時，須申請出口許可。 出口對象為國家類別D之政府終端使用者（Government end user）：政府終端使用者係指能提供政府功能或服務之國家、區域或地方之部門、機關或實體，當政府終端使用者歸屬於國家類別D時，須申請出口許可。惟若類別D之國家同時被歸類於類別A:6（如賽普勒斯、以色列及台灣），在特定情況下，如為弱點揭露、犯罪調查等目的，出口予該國之電腦安全事件回應小組；為犯罪調查、訴訟等目的，出口可展現資訊系統上與使用者相關、對系統造成危害或其他影響活動之數位製品（digital artifacts）予警察或司法機關；或出口數位製品予前述政府，而該數位製品涉及由美國公司之子公司、金融服務者、民間健康和醫療機構等優惠待遇網路安全終端使用者（favorable treatment cybersecurity end user）擁有或操作資訊系統相關之網路安全事件時，不適用ACE之再例外規定，而不須申請出口許可。 終端使用者為國家類別D:1、D:5之非政府單位：結合上述第二點之說明，不論出口至國家類別D:1、D:5之政府或非政府單位，皆受ACE之「再例外」拘束，而須申請出口許可。僅當出口特定之ECCN網路安全項目予優惠待遇網路安全終端使用者、基於弱點揭露或網路事件回應之目的出口予非政府單位，或對非政府單位的視同出口（deemed export）行為，方不適用再例外規定，而不須申請出口許可。 終端使用者限制：已知或可得而知該物品將在未獲授權之情況下，被用於影響資訊系統或資訊之機密性、完整性或可用性時，須申請出口許可。
新加坡修正通過電子交易法新加坡於2010年5月19日修正通過電子交易法，並於7月1日正式施行。此次新修正之「電子交易法」，是依據新加坡資通訊發展局（Infocomm Development Authority，IDA）及司法部於2004到2005年間推行之公眾意見諮詢，進行法條之全面翻修。作為電子交易法制之先驅國家，新加坡於此次修法中納入聯合國「跨國契約中使用電子通訊公約」（United Nations Convention on the Use of Electronic Communications in International Contracts）之相關規定，此一公約旨在促進全球之電子通訊及交易以相同之法律模式加以運作。 該法之修正係為因應新加坡電子商務之日趨成長以及國民對電子化政府之需求，以建立新加坡成為全球可信賴之資通訊中心。此次修正重點如下： 一、參照聯合國「跨國契約中使用電子通訊公約」之規定，調整電子簽章之要件以及對於收發電子文件時間與地點之認定。納入以自動處理訊息系統做為契約訂立之方式，以電子文件作為正本以取代實體書面之正本文件，並就電子交易中要約之引誘以及電子通訊中發生錯誤時之解決方式加以規定，使新加坡之法律制度能與國際電子商務法律制度接軌。 二、促進民眾及企業與政府機關進行互動時，更有效率地使用電子文件相關服務，以加強電子化政府服務之應用。如提供綜合性電子表格，讓使用者僅需填寫一次相關資訊，即能利用不同種類的電子化政府服務。 三、對憑證管理中心之規範採用技術中立的認證架構，未來憑證管理中心不一定要使用公開金鑰基礎建設（Public Key Infrastructure，PKI）之相關技術作為提供驗證服務之方式，相對地，在其他技術逐漸開發之狀況下，也可採用其他技術提供驗證服務，如生物鑑識技術。當然，主管機關仍會以相同標準對採用不同驗證技術之憑證管理中心進行監督，以確保憑證服務之安全性及有效性。 。
日本文部科學省提出加速iPS細胞研究之總合戰略2007年11月，日本京都大學以山中伸弥教授為首之研究團隊，發表了成功讓從人類臉部皮膚採取之纖維母細胞（fibroblast）轉形成誘導多能性幹細胞（induced pluripotent stem cell，以下簡稱iPS細胞）之案例，展現出日本目前在iPS細胞研究領域中所佔據的領先地位。而在看到京都大學研究團隊在iPS細胞研究上的卓越成果，並認知到國際間在此領域上的激烈競爭，日本文部科學省在2007年12月22日公佈了「加速iPS細胞研究之總合戰略」（iPS細胞（人工多能性幹細胞）研究等の加速に向けた総合戦略，以下簡稱總合戰略），其中提出構築整合日本全國之研究推動體制、投入充足之研究經費與確保智慧財產權之取得等具體方案，希望能藉此來推動日本iPS細胞研究之加速進展。之後在2008年3月18日，文部科學省又公佈了「有關加速iPS細胞研究之總合戰略的具體化」（iPS細胞（人工多能性幹細胞）研究等の加速に向けた総合戦略の具体化について），其中除整理截至當時為止的總合戰略實施情況，也具體點明在2008年度會採取的iPS細胞研究具體推動方案。 總合戰略中較重要的規劃有：文部科學省支援京都大學設立「iPS細胞研究中心」（iPS細胞研究センター），作為日本推動相關研究之核心研究組織；將iPS細胞之相關研究列入「戰略型創造研究推進事業」（CREST）之研究補助計畫中，公開相關研究計畫，提供研究經費來推動其研究之發展；文部科學省透過獨立行政法人科學技術振興機構，派遣知悉iPS細胞研究的專任智財權專家到京都大學支援，協助其取得iPS細胞相關專利。