日本經濟產業省(下稱經產省)於2023年11月22日發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》(サイバー攻撃による被害に関する情報共有の促進に向けた検討会の最終報告書),主張共享資安攻擊受害資訊,掌握資安攻擊全貌,防止損害範圍擴大。經產省提出具體建議如下:
1.促進各專門組織間之資訊共享:藉由專門組織間的資訊共享,及早採取適當因應措施,避免損害持續擴大,並降低受害成本。所謂專門組織包含資安廠商、資安監控中心(Security Operation Center, SOC)營運商、防毒廠商,與依法令成立從事資安事件諮詢與分析之非營利組織,例如:一般社團法人日本電腦網路危機處理暨協調中心(一般社団法人JPCERTコーディネーションセンター),以及一般財團法人日本網路犯罪對策中心(一般財団法人日本サイバー犯罪対策センター)等。
2.共享無從識別受害組織之資訊:為加快資訊共享,經產省建議將資料去識別化至無從識別受害組織之程度,即可不經受害組織同意而共享資訊。
3.提出《攻擊技術資訊處理與活用指引草案》(攻撃技術情報の取扱い・活用手引き(案)):為提升專門組織共享資訊成效,經產省於指引中彙整受害組織資料去識別化作法,以及各專門組織間共享攻擊技術資訊之具體策略。
4.於保密協議中加入免責條款:經產省建議於受害組織與專門組織簽訂之保密協議中,加入專門組織免責條款,使專門組織具有利用或揭露攻擊技術資訊裁量權,對於利用或揭露資訊,致生受害組織被識別等損害時,非因故意或重大過失不須負擔法律責任,以利推動資訊共享。
由於仿冒業者在知名的網路拍賣平台eBay上販售標有” TIFFANY & Co”的商品,eBay於2004年起被珠寶商TIFFANY & Co.(以下簡稱TIFFANY)控告侵犯商標權,且該廣告構成錯誤虛假廣告(False advertising)。位於紐約的第二上訴巡迴法院於今年4月1日作出判決,認為eBay不構成商標權的侵害,但可能該當錯誤虛假廣告之行為。 關於是否構成侵害商標權之判斷,考量eBay本身為網路拍賣平台提供者,並非實際將商品上架之人,並且年花數百萬美元處理平台上的銷售仿冒品行為,故第二上訴巡迴法院認定eBay並未侵害TIFFANY的商標權。 這個判決結果對於類似eBay的網路平台業者而言,無非是個喜訊,但在是否構成錯誤虛偽廣告,上訴法院作出與第一審法院不同之見解。 在此案件中,第一審法院認為該廣告頁面文字並不會使消費者產生誤認之虞,但第二上訴巡迴法院則持相反見解,認為除非eBay在網頁上註明警告字句,提醒消費者賣家所售商品可能是仿冒品,eBay才有可能免除責任,否則,eBay應該對其平台上出現可能導致消費者混淆誤認的文字負責。由於TIFFANY在判決後宣稱要上訴,因此該錯誤虛假廣告認定之爭議,仍有待最高法院之判斷。 不過,第二上訴巡迴法院亦在判決中強調,eBay已善盡相當的努力來打擊仿冒品。每年花費將近兩千萬美元防止網站上詐欺,並且設立買家保護機制,更要求員工應特別關注反侵權方面的議題。eBay隨後發表聲明,認為此判決結果對於打擊仿冒品將有莫大助益,而其將繼續以合作代替訴訟。
新加坡通過2010年版電子交易法施行細則繼新加坡2010年版本電子交易法(Electronic Transactions Act, ETA)於2010年7月1日式施行後,該國資通訊發展局(Info-communications Development Authority, IDA)因應修正電子交易法施行細則,該細則並於2010年11月1日起正式實施。其目的在使憑證機構管理制度得以配合新興資訊安全技術齊驅發展,進而使其與國際趨勢相符,修正要點如下: 1. 修正許可制為志願許可制:此次修正最大變革即在使該國憑證機構管理制度由原本的許可制,改為志願許可制。前者係使所有憑證機構均應向主管機關申請許可後,始能對外簽發憑證;而志願許可制則是原則上憑證機構對外簽發憑證無需主管機關許可,但憑證機構如果希望所簽發之憑證具備特定法律效果,則仍須經過許可。 2. 證據法上的推定效果:經過自願申請許可通過的憑證機構,經其所簽發之憑證而製作的數位簽章將有證據法上推定為真之效力,無待憑證用戶舉證即有其真實性,惟該真實性仍可由他方另舉反證推翻。換句話說,若數位簽章製作人使用的憑證為一般未經申請許可之憑證機構所簽發者,憑證用戶需先向法院提出其他輔助證據證明該簽章真實性。 3. 許可申請之要求:憑證機構自願申請許可時,應繳交申請費1千元新加坡幣(下同)及2年有效之許可執照費1千元。此外,新版施行細則統一整合舊有之「安全指導手冊」(Security Guideline)及其他各項稽核規定於「稽核需求要項表」(Compliance Audit Checklist),以供憑證機構得以更便利之方式了解並遵循共通之稽核程序。
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)
德國將放寬非基因改造標示法規德國聯邦食品農也消保部(BMELV)發言人宣布,針對非基因改造食品標示制度之修正,今(2008)年初已達成政治協商,未來德國的非基因改造食品標示,將會容許那些在無可得替代產品的情形下而使用了基因改造維他命、添加物或加工輔助用料等基因改造產品之終端食品,標示為非基因改造食品。如此一來,那些使用目前只能以基因改造加工製成之維他命(如維他命B21、lyside等)所飼養之動物,日後動物來源食品以其作為原料時,這些食品將來也可以標示為非基因改造。此修法預計可在明年初完成實施。 德國此次修法目的,實係為了促進食品產業使用非基因改造標示。自從1990年建立非基因改造食品專有之標示制度起,動物來源食品如要作非基因改造標示,必須連在飼養時都使用非基因改造飼料,但食品產業卻表示此規定審為嚴苛且維持基因改造聲明所需的文件繁多,此機制實際上根本難以運用。BMELV為了促進食品產業使用非基因改造標示,遂決定修法放寬標準。 然而,這樣的修法仍然引起部分反對意見,例如德國食品產業聯盟(German food industry federation)即表示,非基因改造標示應當只能給予完全未使用基因改造之產品,其他產品則應使用諸如未含基因改造植物之類的聲明,否則就是誤導民眾之行為。此外,假如標有非基因改造標示的食品以此種方式使用過基因改造材料的話,更可能會折損非基因改造食品標示可性度。