美國FDA醫療器材與放射健康中心發布2024財政年度醫療器材指引

美國食品藥物管理署(U.S. Food and drug administration, FDA)之醫療器材與放射健康中心(Center of Devices and Radiological Health, CDRH)於今(2023)年10月10日發布2024財政年度指引,其內容依據預算配置的優先順序,將2024年醫療器材與放射產品相關指引分為「A級」、「B級」及「回顧性審查」三份清單。而CDRH希望將訊息公佈後,針對這些指引的優先處理順序、修改或刪除徵求外部建議,以下節錄這三份清單內容:

(1)A級清單:FDA擬於2024 財政年度優先發佈的醫療器材指引文件清單,內容包含醫材的再製造及短缺管理、預訂變更控制計畫、運用真實世界證據輔助監管之決策,及基於人工智慧/機器學習之醫材的軟體生命週期管理指引等。

(2)B級清單:FDA 在 2024 財政年度於資源許可的前提下,擬發佈的指引文件清單,內容包括醫材製造商的故障主動報告計畫、製造與品質系統軟體之確效管理,及診斷測試用之3D列印醫材管理指引。

(3)回顧性審查清單:為1994年、2004年和2014年發佈至今,目前仍適用的指引文件綜合清單,詢問是否有需與時俱進之處。

具體而言,CDRH希望徵求外界對現有清單優先順序配置合宜性的建議,同時也開放各界提出哪些醫材相關主題的指引文件草案可待補充。對於回顧性審查清單,如有修訂或刪除之必要,亦應檢具建議與具體理由。

從此三份清單及後續外界的意見,我們可藉此掌握美國在醫材短缺管理、預定變更控制、運用真實世界證據決策,及醫材軟體生命週期與確效管理等領域,政府資源配置與投入的規劃,同時也作為我國醫材政策之借鏡。

相關連結
※ 美國FDA醫療器材與放射健康中心發布2024財政年度醫療器材指引, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9106&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2025/11/27)
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從美國政府責任署建議國防部應改善其處理智慧財產的方式初探美國國防部之智財管理 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年2月15日   根據美國政府責任署(U.S. Government Accountability Office,下稱GOA)於去(2021)年12月發布的報告指出,美國國防部(U.S. Department of Defense,下稱DOD)對智慧財產的管理能力不足,可能降低任務準備程度並導致維運軍武的成本飆升[1]。本文將簡介GOA報告的發現,聚焦於DOD的智財管理情況,藉此一窺美國國防部的智財管理模式。 壹、事件摘要   美國國會於2018年通過《國防授權法案》(National Defense Authorization Act,簡稱NDAA),裁示DOD建立智財取得及授權政策,DOD據此訂定其智財指令、規劃智財權責單位、人員及相關培訓機制,嗣後國會於2021年委請GAO檢視DOD之智財指令及其執行情況。 貳、重點說明 一、DOD的智財指令   DOD依據以下智財相關法規,設定其智財指令,如:使小型企業、大學和其他非營利組織可保留其發明之專利權的《拜杜法》(Bayh-Dole Act)[2]、授予無論規模大小所有聯邦締約方全部或部分由聯邦資金所獲得的專利權之12,591號行政命令[3],以及要求DOD應訂定相關規範以解決和締約方間技術資料的相關權利之《國防採購改革法案》(Defense Procurement Reform Act)[4]等,並強調六項核心原則[5]: 1.將智慧財產權規劃整合到採購策略中,以考量對競爭力和可負擔性的長期影響。 2.確保採購專業人員具備履行公務所需的相關智財知識,以支援智財採購規劃期間內進行關鍵的跨職能協調。 3.對智財可交付成果和相關授權進行特別協商,相較標準授權能更有效地平衡DOD和產業界間的利益。 4.就預期智財和維運目標與產業界進行明確有效的溝通。 5.尊重和保護私部門和政府資助的智慧財產權。 6.政府必須確保締約方所交付之智財成果和有相應的授權。 二、GAO檢視DOD之智財指令執行結果   應國會要求,GAO對DOD的智財指令進行通盤檢視,並對智財權責單位、人員及負責培訓之機構展開調查,訪談相關人員指令的實際執行情況,其檢視結果如下: (一)DOD的智財指令不足以促進其取得智財的製程細節或處理資料權利之能力   DOD智財指令雖整合取得、授權智財的相關法規和指引等要求,並強調其核心原則,然該指令和DOD其它相關的內部指令仍未有更明確的內容可解決取得細部製程或處理資料權利的問題。DOD通常會為其新銳軍武器系統-包含電腦軟體、技術資料、用戶手冊等取得或註冊智財權,而DOD智財指令所指的技術資料,是包括任何科學或技術性質的記錄資訊,如:產品設計或維護資料和電腦軟體檔案(含:執行程式碼、開源碼、程式碼清單、設計細節、流程、流程圖等);但常未同步取得用於運行和維護武器系統的智財,如:細部製程或技術資料等[6],倘若未及早取得或獲得相關授權,可能影響軍武系統的操作和維護,從而影響武器的競爭力,並增加管理成本[7]。   實際上,GAO已接獲因技術資料取得問題而對任務有不良影響的報告:2021年7月F-35計劃因維修供應商取得的技術資料不足以滿足維護需求,使關鍵的引擎維修時間比預期的更久;2020年3月部分海軍艦艇計劃的維護作業也因缺乏技術資料出問題,而上述情況若在計畫前期就確認包含技術資料和細部製程等所需智財,並在採購過程中及早規劃取得,可因此節省後續衍生的數十億美元維護成本[8]。 (二)DOD尚未為智財人員訂定完善的策略、人員配置規劃和投注足夠的資源,以充分履行智財指令所規定的廣泛職責   根據GOA的調查與訪談相關人員,智財人員在以下情況都面臨不確定性: 1.資金和人員配置   DOD目前計劃在2023財會年度前,為智財主任及其在國防部長辦公室(Office of the Secretary of Defense,下稱OSD)的團隊提供五個職位的資金,但其中四個為臨時職位,這可能在招聘人才的過程中造成反效果,不利於未來的人員配置。 2.連結其他計劃專家支援不足之處   OSD的智財人員希望DOD中其他計畫的智財專家庫能提供支援,協助訂定智財策略並與承包商進行談判等事宜,但DOD尚未針對 OSD智財團隊將如何和其他專家合作提出具體作法。 3.專業知識   DOD的智財指令指出智財人員應該具備:採購、擬定契約、工程學、法律、後勤、財務分析以及估值等領域的專業知識,但受訪談的人員表示,該部門目前在智財權估值和財務分析這兩個關鍵領域仍有不足,仍須進行補強[9]。 (三)智財培訓涵蓋多項活動但未安排優先順序,且未具體確定哪些人員應該接受培訓   DOD的智財培訓由其設立的美國國防武獲大學(Defense Acquisition University,又譯為國防軍需大學,下稱 DAU)執行,該大學專為國防相關之政府人員、承包商提供採購、技術和後勤等專業培訓[10]。為改善智財培訓,DAU展開為5年期的智財策略計畫,計有60多項活動待執行,但該策略計劃缺乏重點,沒有排出活動的優先順序,也未具體提出DOD的哪些智財人員應該接受培訓[11]。 (四)DOD須致力發展追蹤已取得/授權智財之後續使用情況的能力   DOD目前的智財指令指示相關政府單位須管理智財相關的契約及智財文件,以避免在採購智財及其相關授權時重複採購,或隨時間流逝而喪失智財權,然而根據訪談結果,相關人員表示DOD採購極大量的智財或相關授權,但不具備追蹤各個智財獲授權使用情形的能力[12]。 三、GAO對DOD的建議   GAO彙整其檢視DOD智財指令執行情況的結果後,對DOD提出下列四個建議[13],建議內容不外乎是指定與智財管理相關的重要項目須指定負責人,且該負責人須為對應智財相關單位的較高管理階層,確保待改善項目有監督與執行者。 (一)完善智財指南   採購及維護次長(The Under Secretary of Defense for Acquisition and Sustainment)應確保DOD智財指南已闡明DOD人員將如何取得細部製程或技術資料。 (二)確保跨部門合作與資源連結   國防部長(The Secretary of Defense)應確保部長辦公室和各部門所需的合作、人員配置和資源,以連結各計畫智財相關專家、人員。 (三)確認智財活動優先順序   採購助理部長(Assistant Secretary of Defense for Acquisition)應確保智財主任(Director of the IP Cadre)與DAU主席合作,為DAU在2023年至2025年間主責與智財相關活動確定優先順序。 (四)確保智財培訓效益   採購助理部長(Assistant Secretary of Defense for Acquisition)應確保智財主任訂定補充指引,以協助部門負責人和採購職業管理主任(Director of Acquisition Career Management,DACM)確定國防部人員在關鍵專業領域接受之智財培訓和取得的證書能使其有最大的獲益。 參、事件評析   綜觀GAO的檢視結果,雖然DOD的智財管理仍有改善空間,但以足見美國聯邦政府對其智財管理之重視程度,不僅指示部會自行管理智財,更透過部會外的公正單位,從規範到組織實際執行情況進行通盤檢視;而部會內部對於智財管理的程度,已經從訂定和整合智財相關規範,進一步到落實在日常任務中,不只重視部會所需技術本身的智財取得或保護,更欲推進到策略計劃前期,將維護軍武相關的細部製程和技術資料等相關內容及權利也納入採購範圍,甚至為此盤點智財所需的專業能力、規劃培訓專門人員,以促進智財管理的量能,其對智財管理深化及重視的程度值得我國借鏡。 [1] GAO, Defense Acquisitions: DOD Should Take Additional Actions to Improve How It Approaches Intellectual Property, (Nov. 30, 2021), available at https://www.gao.gov/products/gao-22-104752 (last visited Feb. 7, 2022) [2] The Patent and Trademark Law Amendments Act of 1980 (Bayh-Dole Act), 35 U.S.C.§§ 200–211, 301–307. [3] President’s Memorandum to the Heads of the Executive Departments and Agencies,Government Patent Policy (Feb. 18, 1983); Exec. Order No. 12,591, § 1(b)(4), 52 Fed. Reg. 13,414 (Apr. 10, 1987) [4] Defense Procurement Reform Act, 1984, Pub. L. No. 98-525, § 1201. [5] Supra note 1, 17-18. [6] Id., 7, footnote 21. [7] Id., 1. [8] Id., 1. [9] Id., 24-28. [10] DAU, About DAU, at https://www.dau.edu/about (last visited Feb., 7, 2022) [11] Id., 29-30. [12] Id., 32-33. [13] Id., 33-34.

知己知彼,兩岸研發經費比一比

  依據本(2013)年9月26日中國大陸國家統計局、科學技術部、財政部聯合發布之統計公報顯示,去(2012)年全中國投入在研究與試驗發展(R&D)之經費支出達人民幣(以下同)10,298.4億元,較前(2011)年增加1,611.4億元,成長約18.5%。而大陸地區之研究與試驗發展經費約佔其國內生產總值(GDP)之1.98%,較2011年的1.84%提高0.14個百分點。惟同期(2012年,即民國101年)我國研發經費總計為新台幣4,312.96億元,佔臺灣地區GDP比率為3.07%,較中國大陸1.98%之比率略高。   另據大陸統計公報顯示,在中國大陸10,298.4億元之研發經費內,用於「基礎研究」之支出為498.8億元,比2011年增長21.1%;在「應用研究」之經費則為1,162億元,增長13%;至於「試驗發展」經費支出則為最大宗,達8,637.6億元,增長19.2%。總體來說,大陸地區之基礎研究、應用研究和試驗發展3項,佔其研發經費總支出之比率分別為4.8%、11.3%和83.9%;而臺灣地區則是以基礎研究、應用研究及技術發展等3類為區分,在2011年時分別為9.7%、23.7%及66.6%,說明臺灣地區在基礎與應用研究2部份佔研發經費總支出之比率較中國大陸為高。   然而相關研發經費投入至後續產出專利、運用,能否有效結合,或因而強化國家競爭力、減少需用單位間之落差,已是兩岸或其他國家所關切的焦點。因此,為利知己知彼,除了瞭解競爭國家之資源投入情形外,其研發成果相關運用情形等,亦實值得我們後續觀察、研究。

歐盟「人工智慧法」達成政治協議,逐步建立AI準則

歐盟「人工智慧法」達成政治協議, 逐步建立AI準則 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月25日 隨著AI(人工智慧)快速發展,在各領域之應用日益廣泛,已逐漸成為國際政策、規範、立法討論之重點。其中歐盟人工智慧法案(Artificial Intelligence Act, AI Act,以下簡稱AIA法案)係全球首部全面規範人工智慧之法律架構,並於2023年12月9日由歐洲議會及歐盟部長歷史會達成重要政治協議[1],尚待正式批准。 壹、發佈背景 歐洲議會及歐盟部長理事會針對AIA法案已於本年12月9日達成暫時政治協議,尚待正式批准。在法案普遍實施前之過渡期,歐盟執委會將公布人工智慧協定(AI Pact),其將號召來自歐洲及世界各地AI開發者自願承諾履行人工智慧法之關鍵義務。 歐盟人工智慧法係歐盟執委會於2021年4月提出,係全球首項關於人工智慧的全面法律架構,該項新法係歐盟打造可信賴AI之方式,將基於AI未來可證定義(future proof definition),以等同作法直接適用於所有會員國[2]。 貳、內容摘要 AIA法案旨在確保進入並於歐盟使用之AI人工智慧系統是安全及可信賴的,並尊重人類基本權利及歐盟價值觀,在創新及權利義務中取得平衡。對於人工智慧可能對社會造成之危害,遵循以風險為基礎模式(risk-based approach),即風險越高,規則越嚴格,現階段將風險分為:最小風險(Minimal risk)、高風險(High-risk)、無法接受的風險(Unacceptable risk)、特定透明度風險(Specific transparency risk)[3]。與委員會最初建議版本相比,此次臨時協定主要新增內容歸納如下: 臨時協議確立廣泛域外適用之範圍,包含但不限於在歐盟內提供或部署人工智慧系統的企業[4]。但澄清該法案不適用於專門用於軍事或國防目的之系統。同樣,該協定規定不適用於研究和創新目的之人工智慧系統,也不適用於非專業原因之個人AI使用。 臨時協議針對通用AI(General purpose AI)[5]模型,訂定相關規定以確保價值鏈之透明度;針對可能造成系統性風險之強大模型,訂定風險管理與重要事件監管、執行模型評估與對抗性測試等相關義務。這些義務將由執委會與業界、科學社群、民間及其他利害關係人共同制定行為準則(Codes of practices)。 考量到人工智慧系統可用於不同目的之情況,臨時協議針對通用AI系統整合至高風險系統,並就基礎模型部分商定具體規則,其於投放市場之前須遵守特定之透明度義務,另強調對於情緒識別系統有義務在自然人接觸到使用這種系統時通知他們。 臨時協議針對違反禁止之AI應用,罰款金額自3,500萬歐元 或全球年營業額7%(以較高者為準)。針對違反其他義務罰款1,500萬歐元或全球年營業額3%,提供不正確資訊罰 款750萬歐元或全球年營業額1.5%。針對中小及新創企業違反人工智慧法之行政罰款將設定適當之上限。 參、評估分析 在人工智慧系統之快速發展衝擊各國社會、經濟、國力等關鍵因素,如何平衡技術創新帶來之便利及保護人類基本權利係各國立法重點。此次歐盟委員會、理事會和議會共同對其2021年4月提出之AIA法案進行審議並通過臨時協議,係歐洲各國對於現下人工智慧運作之監管進行全面的討論及認可結果,對其他國家未來立法及規範有一定之指引效果。 此次臨時協議主要針對人工智慧定義及適用範圍進行確定定義,確認人工智慧系統產業鏈之提供者及部署者有其相應之權利義務,間接擴大歐盟在人工智慧領域之管轄範圍,並對於人工智慧系統的定義縮小,確保傳統計算過程及單純軟體使用不會被無意中禁止。對於通用人工智慧基礎模型之部分僅初步達成應訂定相關監管,並對基礎模型之提供者應施加更重之執行義務。然由於涉及層面過廣,仍需業界、科學社群、民間及其他利害關係人討論準則之制定。 面對AI人工智慧之快速發展,各國在人工智慧之風險分級、資安監管、法律規範、資訊安全等議題持續被廣泛討論,財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境,將持續觀測各國法令動態,提出我國人工智慧規範之訂定方向及建議。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI,https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited December 25, 2023). [2]European Commission, Commission welcomes political agreement on Artificial Intelligence Act,https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_6473 (last visited December 25, 2023). [3]Artificial intelligence act,P5-7,https://superintelligenz.eu/wp-content/uploads/2023/07/EPRS_BRI2021698792_EN.pdf(last visited December 25, 2023). [4]GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2 (last visited December 25, 2023). [5]General purpose AI-consisting of models that “are trained on broad data at scale, are designed for generality of output, and can be adapted to a wide range of distinctive tasks”, GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2(last visited December 25, 2023).

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