美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, US FDA)於2023年7月14日發布《上市後研究及臨床試驗:判定未遵守聯邦食品、藥品和化妝品法案第505(o)(3)(E)(ii)節的正當理由》(Postmarketing Studies and Clinical Trials: Determining Good Cause for Noncompliance with Section 505(o)(3)(E)(ii) of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act)指引草案,說明FDA如何判定處方藥廠商未遵守上市後要求(Postmarketing Requirements, PMRs)的正當理由。
根據聯邦食品、藥品和化妝品法案(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)第505(o)(3)節,應完成PMR的廠商必須向FDA更新研究或臨床試驗進度的狀態及時間表,例如:提交最終版本計畫書、完成研究/臨床試驗、提交結案報告。廠商若未向FDA更新上述PMR資訊即違反FD&C Act,除非廠商提出正當理由。
未遵守PMR的正當理由應符合下列三項條件:
一、與錯失時程直接相關的情況。
二、超出廠商的控制範圍。
三、當初制定時間表時無法合理預期的情況。
該指引草案舉例說明可能的正當理由及非正當理由,另建議廠商提交年度報告前主動通報PMR進度的狀態,並在預期錯過時程之前儘快提供理由,亦須採取矯正PMR不合規行為的措施,包括立即制定矯正計畫、主動向FDA通報實際或預期的延誤,以及修訂合理的時間表。未遵守PMR的廠商可能會收到FDA的警告信(Warning Letter)或無標題信(Untitled Letter)、不當標示指控(Misbranding Charges)和民事罰款,FDA將根據廠商是否採取矯正措施來確定罰金。
「本文同步刊載於 stli生醫未來式 網站(https://www.biotechlaw.org.tw)」
在歷經多次談判會議,由包括美國、歐盟、日本、韓國等11個國家共同參與的「反仿冒貿易協定(Anti-Counterfeiting Trade Agreement, 簡稱ACTA)」,終於在雪梨展開的最後談判回合(11月30日-12月4日)中獲得共識,並於日前正式對外發布ACTA協定文本內容。 該協定旨在透過跨國境的國際合作,有效打擊日益猖獗的盜版及仿冒問題,全文共計6章45條文,包括民、刑事執行、邊境措施等,且因應數位化時代對智慧財產權保護所帶來的衝擊,針對數位化環境智慧財產權的執行措施,也有相對應的規定(section 5: Enforcement of Intellectual Property Rights in the Digital Environment)。而ACTA協定文本尚須提交各簽約國政府或國會表決同意的程序,方能生效。 以歐盟為例,儘管遭受歐盟境內廣大的批評聲浪,歐盟國會於11月24日以驚險的半數通過爭議許久的「反仿冒貿易協定(Anti-Counterfeiting Trade Agreement, ACTA) 」。歐盟國會宣稱,透過ACTA協定的簽署,以國際合作的方式,將有助於解決現今猖獗的侵權問題,以落實智慧財產權的保障。尤其是針對歐盟境內的地理標誌(如Champagner、Spreewald-Gurken),未來將可透過跨國合作,提升對歐洲企業的保護。雖然現階段仍有許多問題未能達成共識,但至少ACTA協定啟動各國合作打擊仿冒的開端。 不過,雖然歐盟執委會一直以來對外“消毒“, ACTA協定的簽署前提是在符合歐盟現行法規的基礎上,並且不會對歐盟人民的基本權、個人隱私權保障造成威脅。但包括電子通 訊傳播業者(e-communications providers)、無疆界醫師組織等團體,都發表聲明,要求歐盟國會確保ACTA協定落實於各會員國內,不會影響改變歐盟既有的法制規範。包括是否引進三振條款,透過網路封鎖手段遏止侵權行為、是否以刑事手段制裁侵權人等爭議,勢必在各歐盟會員國提交其國會表決時,將引起極大的討論。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
網路賭博是否應加以規範?-以美國「違法網路賭博執行法案」為借鏡 延長專利保護對產業研發創新的效應思考-兼談專利法修正草案第54條