美國華盛頓州《我的健康我的資料法》(My Health, My Data,以下簡稱該法)於2024年3月31日生效,該法係於2023年4月27日通過。目標在於保護華盛頓州消費者的健康資料,特別是生殖健康相關資料(data related to reproductive healthcare)。所拘束對象並不在HIPAA之監管範圍內,包括穿戴式裝置(wearables)、特定零售購物和非HIPAA 所規範之遠距醫療服務(telehealth services)所蒐集之資料。
該法最繁瑣合規要求之一為,受監管對象必須在其主頁上公佈消費者健康資料相關隱私權政策(下統稱隱私權政策)連結,連結必須為獨立、特定且不得包含該法所未要求之額外資訊。另針對小型企業,則設有三個月之緩衝時間,即應於 2024 年 6 月 30 日前遵循該要求。
隱私權政策必須清楚且醒目地揭露以下內容:
1. 所蒐集之健康資料類別和蒐集目的,包括將如何使用這些資料;
2. 所蒐集健康資料來源及類別;
3. 共享之健康資料類別;
4. 共享消費者健康資料的第三方或相關企業之類別;以及
5. 消費者如何行使該法所賦予之權利,包括撤銷同意和要求刪除之權利。
最重要的是,除特殊情形外(即1.已揭露其他特定目的2.取得消費者對其他特定目的所為蒐集、使用、揭露之明確同意),受監管對象不得基於隱私權政策中未明確揭露之任何其他目的,蒐集、使用或共享消費者健康資料。
若違反該法相關規定,即被視為違反《華盛頓州消費者保護法》(the Washington Consumer Protection Act),可由華盛頓州總檢察長提出強制執行。另該法為美國第一部保護大量健康資料之法律,顯現對消費者資料保護監管逐漸嚴格之趨勢。
有別於金融科技(Fintech)著重於運用科技手段使金融服務變得更有效率,因而形成促進金融產業發展的一種經濟產業。在美國源於對2008年金融風暴的恐懼,更傾向在金融科技提升金融服務便利與效率的同時,倡議如何使行政機關在監理過程中更能夠兼顧公平、安全及消費者保護。消費者保障與洗錢防制是行政機關進行金融監理的兩大核心目標,而金融科技服務下的客戶身分核實、信用紀錄與償債能力查核等風險控管措施,在全球發展金融科技方興未艾之際,美國則積極發展監理科技「Regtech」。意指行政機關嘗試透過科技手段有效監理業者的營運動態,如區塊鏈技術(Block-Chain)改變銀行現行運作模式,不僅降低業者營運成本外,更透過科技監理的方式協助業者即時達成法令遵循的目標,縮短法令遵循改善的過渡期間,減輕風險產生的可能。同時,也讓行政機關得以即時預防,並因應任何類似2008年金融風暴之情事的發生。
由Meta案看數位資料商業化面臨之跨國問題於2023年5月22日愛爾蘭資料保護委員會(Ireland's Data Protection Commission, DPC)對於Facebook的母公司Meta將歐盟境內資料傳輸到美國的行為做出開罰12億歐元的決定,並暫停資料跨境傳輸行為,再次引起了各界對於資料跨境傳輸的關注。 針對跨國提供網路服務的企業,如何確保企業處理資料的方式可以符合多國的法規要求,向來是一困難的問題。自從2015年「安全港隱私準則」(Safe Harbour Privacy Principles)被歐盟法院宣告失效後,美國與歐盟試圖就資料跨境傳輸重新達成一個可符合雙方要求的框架,包含2020年被歐盟法院宣告無效的「隱私盾框架」(EU-US Privacy Shield Framework),而2022年3月雙方達成原則性同意的歐盟美國資料隱私框架(EU-U.S. Data Privacy Framework, DPF),惟就美國於同年10月發布用以實施之行政命令(EO 14086),亦於2023年5月被歐洲議會認為對於歐盟境內資料的保護不足。 2023年6月8日英國跟美國共同發布建立英美資料橋(UK-US data bridge)的聯合聲明,以建立起英美之間的資料流動機制,但該英美資料橋是基於歐盟美國資料隱私框架做進一步的擴展,能否符合歐盟對於資料保護的要求,目前尚無法預期。 目前的商業模式中資料跨境傳輸是難以避免的現實困境,各國亦就資料跨境傳輸建立框架,企業需持續關注自身營業所在地之法規變化,以即時因應調整自身管理機制。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw/)
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
Google數位圖書館計劃面臨著作權法爭議全球最大搜索引擎 Google公司於去年12月中宣布,已與美國紐約公共圖書館以及哈佛大學、史丹福大學、密西根大學、牛津大學合作,將數百萬冊藏書數位化讓網友免費瀏覽。此一計畫預計花十年時間建構,在2015年啟動,經費約估1億5000萬到2億美元之間 (The Google Print Program)。雖然此一構想極具創意,但是由於將館藏圖書數位化牽涉著作權爭議,因此由125家非營利學術出版機構組成的美國大學出版協會(AAUP)已針對若干疑點去函,希望Google能釐清著作權法上之疑慮,以利整體計劃之推動。 AAUP所持最重要依據係美國著作權法第107條有關合理使用之規定。AAUP質疑,以Google如此大規模,就圖書內容性質不加以區分,全面性的圖書數位化工程,恐怕無法符合著作權法所訂出的合理使用標準。蓋著作權法有關是否符合合理使用之界定標準,是以事實情況及個案之判別方式為主,故無法想像Google如何在未進行個別之判斷前,便能夠概括性的依此而主張其享有合法權利。事實上,Google之主張與法院實務界之認知存在極大落差。 此外, Google的數位圖書館計畫在許多細部執行事項上,仍存有許多疑點,導致原先欲加入的AAUP會員,無法確保圖書內容完成數位化後,對於以銷售書籍及授權為主要營收來源之出版社,恐會產生造成市場排擠效果之憂慮。 藉由數位技術雖然可以挑戰人類夢想的極限,但過程中涉及的法律層面問題,卻相當程度羈絆了夢想前進的速度。 Google的數位圖書館計劃再次印證了新興技術與現行法規不協調的窘況。就現有事實資料以觀,Google若未能與學術出版商妥善安排著作權引發之爭議,此一計畫未來是否能順利執行,恐怕存有極大疑問。