歐盟法院判決釐清GDPR民事賠償不受損害最低程度限制
歐盟法院（Court of Justice of the European Union, CJEU）於2023年12月14日對Gemeinde Ummendorf（C‑456/22）案作出判決。歐盟法院試圖釐清《歐盟一般個人資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）第82條的民事求償規範中，資料主體受到非財產上的損害要到何種程度才可獲得賠償。
本案源自於兩位自然人原告與德國的烏門多夫市政府（Municipality of Ummendorf）之間的紛爭。2020年，烏門多夫市政府未經兩位原告同意情況下，在網路上公布市議會議程與行政法院判決，這些資訊內容均多次提及兩位原告的姓名與地址。兩位原告認為市政府故意違反GDPR，因此依據GDPR第82條請求市政府賠償，並進一步主張該條意義下的非財產損害，不需要任何損害賠償門檻。然而，市政府則持相反意見。
長久以來，德國法院傾向認為，GDPR的非財產上損害需要超過某個「最低損害門檻」才可獲得賠償。然而，承審法院決定暫停訴訟程序，並將是否應有「最低損害門檻」以及其基準為何的問題，提交給歐盟法院進行先訴裁定。
歐盟法院考慮到，GDPR的宗旨在於確保在歐盟境內處理個人資料時對自然人提供一致和高水準的保護，如要求損害必須達到一定的嚴重性閾值或門檻才可賠償，恐因為成員國法院認定的基準不同，進而破壞各國實踐GDPR 的一致性。因此，歐盟法院最後澄清，GDPR的民事賠償不需要「最低損害門檻」，只要資料主體能證明受有損害，不論這個損害有多輕微，都應獲得賠償。
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楊政一
專案經理 編譯整理
Case C‑456/22, VX, AT, v. Gemeinde Ummendorf, https://curia.europa.eu/juris/document/document.jsf;jsessionid=35836399C145F7721BB485C7547149C2?text=&docid=280630&pageIndex=0&doclang=EN&mode=lst&dir=&occ=first&part=1&cid=7527549 (last visited Jan. 25, 2024)
楊政一，〈歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引〉，2023年8月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=0&d=9024 （最後瀏覽日：2024/01/25）。
為人父母最怕自己的小孩比不上別人，尤其是發育較慢、身高較矮等，許多廠商看準這點，大量推出營養補給品或健康食品，滿足父母親想使小孩長得又高又壯的願望。這樣的現象不僅在台灣發生，日前美國一家佛羅里達的廠商，製造並銷售聲稱可以為孩童和年輕人增加身高的藥片，不過這些藥品經證實都不具所聲稱的療效。廠商必須為其不實的廣告內容支付37萬5千美元的和解金，並且必須花費190萬美金刊登更正廣告，內容除說明他們廣告內容欺騙消費者外，還要說明任何一種營養補給品、食品或藥物的廣告內容，必須是真實且非屬於使人誤導的內容。FTC起訴被告的原因是被告的產品HeightMax無法提出確實證據，證明該公司商品能如所陳述的廣告內容，快速地使孩童和年輕人的身高增加。 HeightMax以英語和西班牙語在網際網路和收音機等方式播送廣告，並捏造一位名為William Thomson的生化博士，宣稱HeightMax在其臨床試驗與長期的研究後，可以在6個月內令使用者增加2至3英吋的身高等。FTC指出被告製作虛偽不實的廣告內容且無確實證據可供支持該公司的論述，經佛羅里達州法院宣判，被告Sunny Health Nutrition公司將支付37萬5千美元的和解金與190萬美金的廣告費用，來賠償消費者並為更正的內容。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
歐盟執委會發布聲明將協助全球紓困以對抗新冠病毒歐盟執委會（European Commission, EC）於2020年4月8日發布新聞稿，說明歐盟將制定紓困計劃，投入資金支援全球盟國對抗新冠肺炎。歐盟的行動將側重於解決急迫的衛生問題以及人道主義需求，加強盟國的健康、供水和公共衛生環境，及協助盟國發展對抗流行病的研究和準備能力，減輕疾病對國家經社之影響。 此次計劃立基於「Team Europe」，「Team Europe」是歐盟執委會因應疫情採取全球及跨境協調的紓困方案，強調整併來自歐盟、歐盟成員國及金融機構──特別是歐洲投資銀行（European Investment Bank, EIB）和歐洲復興開發銀行（European Bank for Reconstruction and Development, EBRD）──的資金，提供全球盟國立即而精準的援助，目前已投資超過156億歐元的資金。而在此次全球紓困中，歐盟短期面提供盟國資金，長期面則協助解決盟國因疫情引發的社會經濟問題。 本次紓困計畫區分為三大部分，分別為： 5.02億歐元用於應急行動（Emergency response actions）：包括提供資金生產個人防護設備和醫療設備、降低各國出口障礙以確保供應鏈完整（特別是基本醫療用品和藥品的供應鏈）及支援聯合國和世衛的相關應對政策等； 28億歐元用於支援社會研究、衛生系統與供水系統：支援盟國建立反應快速的衛生和社會保護體系、對疫情嚴重國家進行疫苗配送與補貼、專家培訓和流行病學監測（epidemiological surveillance），並且強化非洲、拉丁美洲、加勒比海地區以及亞太地區的區域衛生組織發展。 122.8億歐元針對疫情後經濟和社會影響進行紓困：提供盟國直接預算和優惠資金、由歐洲投資銀行提供盟國公部門貸款（特別是醫療保健設備用品之貸款）以及透過國際貨幣基金組織（International Monetary Fund, IMF）對西巴爾幹地區及鄰國提供金融援助等。
日本修正施行藥機法與醫療法以強化藥品供應韌性日本修正施行藥機法與醫療法以強化藥品供應韌性 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月10日 日本政府為因應後疫情時代全球供應鏈失衡，以及國內學名藥產業因品質違規（GMP）引發的結構性缺藥危機，徹底解決國內藥品供應鏈之脆弱性，於 2025 年（令和 7 年）5 月 14 日國會表決通過《確保藥品及醫療器材等之品質、有效性及安全性法》（下稱《藥機法》）與《醫療法》等之修正法（令和7年法律第37號），並自同年 11 月 20 日起分階段施行。此項歷史性改革象徵日本為了確保藥品供應韌性，從藥事管制與確保醫療提供體制之觀點，將企業的自主遵從正式躍升為國家經濟安全保障之核心位階。管理手段亦從過往的行政上通知，轉向具備法律強制力之「韌性監控體系」。 壹、立法背景 2020 年底，日本因日醫工、小林化工等學名藥龍頭發生大規模 GMP 違規，引發震驚全國的缺藥潮，徹底暴露日本醫藥產業的四大結構性危機：首先是「少量多品目」特徵與惡性低價競爭導致產業結構失衡，使企業陷入收益低且產線缺乏彈性的惡性循環；其次是每年藥價改訂持續壓縮利潤，致使醫療必需藥品難以維持生產成本；再者是 API 原藥料高度依賴中、韓、印等海外市場，造成嚴重的供應鏈脆弱性；最後則是產銷資訊不透明與總價議價機制導致流通失靈，誘發恐慌性囤貨。厚勞省體認到單靠市場機制與行政指導已難以為繼，遂決定修訂《藥機法》與《醫療法》，將供應安全提升至法律位階，建立國家主導的「強韌性監控體系」，從根本強化藥品供應韌性。 貳、立法重點說明 本次修法首要戰略係建立由廣入深之金字塔監控體系。 一、特定藥品（處方藥）的基礎監控 （一）特定藥品之申報義務 依據修正後《藥機法》新設「特定藥品」定義，將絕大多數處方藥納入監控，確立「常態性申報義務」。製造販賣業者負有定期申報製造、進口及銷售流量數據之法定義務，旨在消除資訊黑洞並實現供應鏈可視化。 （二）供應不穩之報告與公開 製造販賣業者若發生出貨停止或限制出貨情形，或預見 6 個月內有發生之虞，應向厚勞大臣報告。大臣應將該申報內容公開，並得要求相關業者（含批發商）就製造、銷售、授與狀況提出報告，以利掌握替代藥品之供應現狀。 （三）請求相關業者協力（醫療法權限） 大臣針對特定藥品供應不足或具極大可能性（蓋然性）時，得要求供應端（藥廠、批發商）增產或調整銷售；針對使用端（藥局、醫院），得要求在調劑或處方上採取適當配慮（如節約使用）。 （四）設置供應體制管理責任者 藥廠必須指定專門負責人，其法律地位與品質負責人對等，專職負責供應鏈風險管理。若違反義務，行政機關可命強制撤換該負責人。 二、戰略保衛層：醫療法上「供給確保藥品」之計畫管理 針對前述特定藥品中，大臣得指定「醫療上不可或缺」且「供需風險顯著」之品項為「供給確保藥品」或「重要供給確保藥品」。 （一）藥品分類標準與指定 厚勞大臣衡量疾病嚴重性、有無替代療法及供應鏈狀況等，綜合考量後進行指定，並將藥品依重要性分為三類： 1. A類： 斷貨將直接危及生命且無替代藥（如全麻劑、碳青黴烯類抗生素）。 2. B類： 臨床必需，替代藥切換具高度挑戰（如抗癲癇藥、窄治療窗口藥品）。 3. C類： 臨床常用藥，替代容易且供應來源分散（如一般血壓藥）。 厚勞省於2025年11月10日公告（厚生勞動省告示第292號）供給確保藥品及重要供給確保藥品清單，並自同年月20日起實施。供給確保藥品共762成分，其中重要供給確保藥品清單75成分（A+B）[1]，其管制強度由強至弱。A類與B類之差異為相對性之結果，其因指定所產生之法律效果相同。 （二）上游管理與強化義務 指定對象包含「製造該藥品不可或缺之原料或材料」，將管理延伸至活性成分（API）及關鍵賦形劑。業者負有強化義務，包括遵循「穩定供應確保指針」、配合平時監測及遵循行政機關之協力要請。 （三）平時監測配合義務，接受政府針對供應鏈穩定性之常態化檢查與壓力測試。 （四）.協力要求之遵循，當供應不足出現徵兆時，行政機關可發布正式之「協力要求」，要求業者調整出貨計畫或優先供給特定醫療機構。 三、重要供給確保藥品之強制義務 針對「重要供給確保藥品」，厚勞大臣擁有兩階段強大權限： （一）預防階段：發布「未然防止措置指示」 若合理判斷存在供應不足之蓋然性，大臣得指示業者擬定並申報「供給不足未然防止措置計畫」。業者負有法定義務執行預防措施，如原料多軌化或增加庫存儲備。 （二）危機階段：發布「增產等指示」 當「現已供應不足」或不足之蓋然性特別高時，大臣得指示業者擬定並申報「製造或輸入計畫」。此機制賦予政府在市場失靈時直接介入，將企業計畫轉化為法律強制義務。 參、立法評析與建議 日本此次修正施行之核心在於使藥品供應韌性具備強制性法律基礎。將通報門檻提前至「預見風險之虞」，並擴大監控範圍至關鍵原料，確保行政機關得以早期介入。並建立法治化的管制手段，賦予主管機關下達「強制增產指令」與「流向調控指令」的法源，並將批發商納入義務對象，確保調度實效性。 我國115年3月4日公布修正《藥事法》，核心為確立必要藥品「常態性申報義務」，要求藥商定期回報產銷數據並於六個月前預警缺藥（§27-2）；授權主管機關得限制供應流向及專案核准替代品（§27-3）（以上兩條另訂施行日期）；並擴大緊急專案核准之要件（§48-2）。違者最高可處200萬元罰鍰。此舉標誌著我國由被動通報正式轉向主動監控機制。 相較於日本將監控觸角延伸至上游原料（API）並賦予政府下達「強制增產指令」的剛性權力，臺灣新法雖強化了監控與流向限制，但管理深度仍侷限於成品藥。日本的「分級管理」與「專職管理員」制度，相較臺灣現行的必要藥品申報，展現出更具層次感的精準干預能力與法律規範力。 [1]2021年厚勞省以「安定確保藥品」名稱，公布第一次關鍵藥品清單共506成分，其中A成分21種、B成分29種。本次藥機法法律明文定為「供給確保藥品」清單增加約1/3成分。