美國民權辦公室發布遠距醫療隱私和資訊安全保護相關建議

美國衛生及公共服務部(U.S. Department of Health and Human Services, HHS)民權辦公室(Office for Civil Rights, OCR)於2023年10月18日發布了兩份文件,針對遠距醫療情境下的隱私和資訊安全保護,分別給予病人及健康照護服務提供者(下稱提供者)實務運作之建議。本文主要將發布文件中針對提供者的部分綜合整理如下:

1.於開始進行遠距醫療前,提供者應向病人解釋什麼是遠距醫療及過程中所使用的通訊技術。讓病人可瞭解遠距醫療服務實際運作方式,若使用遠距醫療服務,其無須親自前往醫療院所就診(如可以透過語音通話或視訊會議預約看診、以遠端監測儀器追蹤生命徵象等)。

2.提供者應向病人說明遠距醫療隱私和安全保護受到重視的原因。並且向病人告知為避免遭遇個資事故,提供者對於通訊技術採取了哪些隱私和安全保護措施,加以保護其健康資訊(如診療記錄、預約期間所共享資訊等)。

3.提供者應向病人解釋使用通訊技術對健康資訊帶來的風險,以及可以採取哪些方法降低風險。使病人考慮安裝防毒軟體等相關方案,以防範病毒和其他惡意軟體入侵;另網路犯罪者常利用有漏洞之軟體入侵病人裝置,竊取健康資訊,因此可於軟體有最新版本時,盡快更新補強漏洞降低風險;若非於私人場所預約看診,病人則可透過調整裝置或使用即時聊天功能,避免預約資訊洩漏。

4.提供者應協助病人保護健康資訊。確保病人知悉提供者或通訊技術供應商聯絡資訊(如何時聯絡、以什麼方式聯絡等),使病人遭網路釣魚信件或其他方式詐騙時可以加以確認;也應鼓勵病人有疑慮時都可洽詢協助,包括如何使用通訊技術及已採取之隱私和安全保護措施等。

5.提供者應使病人了解通訊技術供應商所採取之隱私和安全保護措施。告知病人通訊技術供應商名稱、採取之隱私和安全保護措施,及如何得知前開措施內容;使病人了解進行遠距醫療時是否使用線上追蹤技術。

6.提供者應告知病人擁有提出隱私投訴的權益。若病人認為自身健康隱私權受到侵犯,得透過OCR網站進行投訴。

相關連結
你可能會想參加
※ 美國民權辦公室發布遠距醫療隱私和資訊安全保護相關建議, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9077&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/22)
引註此篇文章
你可能還會想看
印度電子及資訊科技部公告封鎖數款由中國企業開發之應用程式

  2020年6月、9月及11月,印度電子及資訊科技部(Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY)分別發布三項公告,內容為封鎖數款具資安風險之應用程式,並直接列出名單,總數一共高達220款。三項公告分別如下: 政府封鎖59款有害印度主權之完整性、防禦力、國家安全及公共利益的手機應用程式(Government Bans 59 mobile apps which are prejudicial to sovereignty and integrity of India, defence of India, security of state and public order)。 政府封鎖118款有害印度主權之完整性、防禦力、國家安全和公共利益的手機應用程式(Government Blocks 118 Mobile Apps Which are Prejudicial to Sovereignty and Integrity of India, Defence of India, Security of State and Public Order)。 政府禁止國內使用者使用43款手機應用程式(Government of India blocks 43 mobile apps from accessing by users in India)。   三項公告皆指出依照資訊技術法(Information Technology Act 2000)第69A條之規定,中央政府為保護印度主權之完整性、國家安全、公共利益而有必要,得透過命令封鎖、監視或解密由特定電腦資源(computer resource)產生、傳送、儲存或管理的資料。依照同法第2條第1項第k款,電腦資源係指電腦設備、電腦網路、軟體或應用程式。   電子及資訊科技部進一步表示,經民眾檢舉後調查發現,在手機Android及iOS系統之應用程式商店中,有許多應用程式未經使用者授權就存取其重要資料,並傳輸到印度境外的伺服器,不僅對印度人民隱私造成威脅,更損害印度國家安全與公共利益。有鑑於此,電子及資訊科技部決定封鎖此類具資安風險之應用程式,將名單中所列應用程式自應用程式商店中下架,名單中包括TikTok、WeChat、淘寶、支付寶、微博等應用程式。由於名單中大多數皆屬中國企業開發之應用程式,外界普遍認為是今年6月中印軍隊於邊界西段加勒萬河谷(Galwan Valley)發生衝突,因此印度透過封鎖中國資通訊服務之手段以牽制對方,預計此舉將導致兩國關係更加緊張。

何謂拜杜法案「Bayh-Dole Act」?

  美國國會於1980年通過了拜杜法案(Bayh-Dole Act),正式名稱為1980年大學與小型企業專利程序法(University and Small Business Patent Procedures Act of 1980, 35 U.S.C. 200 et seq.)。經濟學人(The Economis)曾對美國拜杜法評價為「可能是過去半世紀在美國所成立之最具創見之法律」,其目的是讓大學、中小企業等與聯邦機構締約,執行聯邦政府資助的研發計畫後仍能保有其研究成果之專利,亦即將此研究成果的專利申請權歸屬於受資助之大學或中小企業,而非聯邦政府。   拜杜法案(Bayh-Dole Act) 35 U.S.C. § 201(c)對立約人(contractors)定義為,任何簽署資助協議的自然人、小型企業、或非營利機構。而權利歸屬部分,規定於35 U.S.C. § 202,非營利機構、中小企業等與聯邦機構簽訂資助契約之承攬人可以選擇是否擁有受資助發明(elect to retain title to any subject invention)之權利。再者,立約人負責專利管理事務之人員,應於知悉受資助發明的合理期間內,向聯邦機構揭露該發明,若未於合理期間內揭露,則該發明歸屬於聯邦機構。並且,立約人應於揭露發明後2年內,以書面行使其選擇權,逾期則該發明權利歸屬於聯邦機構。另 35 USC § 203有介入權規定,聯邦機構認為有必要時,得要求立約人、其受讓人或其專屬被授權人將發明專屬、部分專屬(partially exclusive)或非專屬授權予申請人,聯邦機構得自行為之。

美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》

近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。

美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」

  美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項: 一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用; 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求; 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。

TOP