美國USPTO建議加強非法定重複專利之期末拋棄聲明,避免藥物專利叢林

美國專利商標局(United States Patent And Trademark Office, USPTO)於2024年5月10日提議37 C.F.R §1.321修法草案並徵求公眾意見,旨在針對「非法定重複專利」(Nonstatutory-type double patenting)加強專利權「期末拋棄聲明」(Terminal Disclaimer)之要求,以減輕專利叢林現象。

專利權期末拋棄聲明係為避免專利申請人對於申請中,或已取得專利權之前申請案,利用些微變化再次申請專利,構成非法定重複專利,藉此延長專利期限。故現行規定要求於後案申請時應聲明專利權期限與前申請案同時到期,否則將不核准專利之申請。

USPTO提議於聲明中新增一項要求,亦即申請人應聲明後案申請之專利未藉由期末拋棄聲明直接或間接地綁定無效專利,否則同意所申請之專利無法執行(enforceable)。換言之,與後案申請專利所綁定的前案專利,若已被美國聯邦法院或USPTO判定為不具有專利性、專利無效,或是因技術實行上困難而放棄專利者,則透過專利權期末拋棄聲明綁定之專利將全部無法執行。藉此盼能有效去除產業競爭對手間濫用專利制度而建立龐大專利組合之行為模式,並促進研發創新和公平競爭。

此項修法草案被美國法學界認為是針對「藥品專利」而來,亦即USPTO欲藉此回應美國拜登政府致力打擊藥價之政策,並減輕長期受到關注之藥品專利叢林現象,以促進學名藥進入市場,達到降低藥品價格之目的。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
你可能會想參加
※ 美國USPTO建議加強非法定重複專利之期末拋棄聲明,避免藥物專利叢林, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9238&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/12)
引註此篇文章
你可能還會想看
國際能源總署發布「擴大轉型金融」報告,旨在說明如何透過金融機制協助高碳排部門邁向淨零

國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2025年10月16日發布「擴大轉型金融」(Scaling Up Transition Finance)研究報告,提出轉型金融應與綠色金融作為能源轉型的互補工具,並進一步分析轉型金融的前景與推動建議。 轉型金融是指有助於減排的金融活動,特別適用於難以減排的產業及資金需求高、但綠色金融支持有限的新興市場及發展中經濟體。報告重點分析轉型金融三大領域,並說明各產業投資方向即可量化的減碳目標,重點如下: (1)重工業:鋼鐵及水泥業合計約占全球能源燃燒與製程排放之14%,主流投資仍集中於傳統高碳排製程,導入轉型金融,除可支援中短期減碳措施外,亦能鼓勵企業於設施設計階段預留導入低碳技術之條件(即具「可改造性」,retrofit-ready),避免產生「高碳資產鎖定」與「無法回收之投資風險」。IEA建議,應結合國家層級減碳指標與產業路徑,將轉型金融納入減碳政策框架,並鼓勵金融機構明確區分綠色金融與轉型金融投資組合。 (2)關鍵原物料:原料開採與冶煉雖屬能源轉型必要條件,但亦產生排放量高、高耗水量、土地劣化與生物多樣性流失、及社會與治理風險。轉型金融則可支持低排放技術、改善ESG表現,並促進高影響力投資。IEA建議,應建立礦業轉型金融標準與績效指標;政府與多邊開發銀行應提供保證或融資機制;加強資料透明與監測機制;統籌國際供應鏈治理與稅收誘因。 (3)天然氣:IEA強調,轉型金融可協助天然氣產業減排改造,並推動替代性低碳氣體基礎建設發展,但不得成為長期依賴化石燃料之藉口,因此應用優先順序應為甲烷減量、液化天然氣減排、低排放氣體基礎設施、電力系統調節角色。且必須符合透明性、時限性及一致性等條件。其目的在於支援能源轉型初期之電力穩定與彈性,並為未來低碳氣體基礎設施鋪路。 轉型金融強調企業與金融機構的實質合作,當前挑戰在於擴大資金流與明確界定「轉型」特質。IEA建議,推動轉型金融須兼顧新興市場與中小企業參與,並強化產業別績效指標、改造潛力設計及定期審查。此外,轉型金融應提升為全球減碳融資之第二支柱,藉此面對難以減排之領域,並確保投資帶來實質減碳與能源安全等效益。

美國網紅控訴前員工竊取其成功經營社群媒體之機密計算公式

美國J. Cathell公司於2022年12月21日以《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act of 2016)、《喬治亞州營業秘密法》(The Georgia Trade Secrets Act)控訴前員工Martin侵害其營業秘密「設計社群媒體發文及服裝策畫計算公式」。   J. Cathell公司是知名引領潮流、設計與旅遊的網紅兼部落客Jess Cathell所成立,其個別社群媒體皆有上千、萬名之追蹤者。其所經營之J. Cathell公司透過Instagram(@j.cathell)與網站(www.jcathell.com)提供前往特定目的地旅遊而設計的服裝,亦融合特定風格與特殊活動,同時提供販售連結。另有經營Facebook(J. Cathell Facebook)、Pinterest(J. Cathell Pinterest)、Like To Know It(下簡稱LTK)(J. Cathell LTK)等社群媒體。該服裝與風格設計是由Jess Cathell針對其客群研析出專屬、非公開之計算公式(營業秘密)所得出之結果。   被告Martin自2020年9月起任職於J. Cathell公司、擔任Jess Cathell的助理。Jess Cathell主張其提供Martin專屬計算公式之使用權限,並投注大量成本教導如何運用計算公式詮釋服裝策畫結果、設計社群媒體發文內容。前述資訊對J. Cathell公司皆具有獨立之實際或潛在經濟價值、他人亦可因被揭露之資訊,或使用該資訊而獲利。   Jess Cathell主張僅有自己、Martin能接觸專屬計算公式,並運用該公式產出設計社群媒體發文及服裝策畫結果。Jess Cathell為了保密,不曾以紙本記錄留存專屬計算公式相關資訊;用於追蹤銷售與其他績效指標的系統,皆以帳號、密碼保護。而Martin知悉該密碼,且於Martin任職期間多有提醒前述資訊之秘密性,Martin針對這些資訊具有保密義務。   Jess Cathell於2022年4月左右,發現WEAR TO WANDER公司(下簡稱WTW公司)成立Instagram、Pinterest、Facebook、LTK等帳號與WTW公司網站,於前述社群媒體發文的格式及概念,與J. Cathell公司於社群媒體發布的內容幾乎相同,並於同年8月發現Martin是WTW公司的創立者。Jess Cathell主張因Martin、WTW公司不當使用其營業秘密「設計社群媒體發文及服裝策畫計算公式」,在短短11個月內,WTW公司的Instagram即獲得近9萬名追蹤者,造成J. Cathell公司之財務與競爭損害,遂於同年12月向法院提出營業秘密侵害訴訟。   本案為首件社群媒體經營產業相關之營業秘密訴訟案件,後續判定將值得關注。   本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

FDA允許第一個可以直接對消費者進行個人基因遺傳的健康風險服務測試法-GHR

  「美國食品和藥物管理局(FDA)」於2017年4月6日准許「23and me個人基因遺傳健康風險服務測試(簡稱GHR)」進行行銷,FDA要求該測試方法可以一定準確度檢測出十種疾病及可能條件。GHR是第一個被美國食品藥物管理局授權允許直接對消費者進行測試並提供個人遺傳傾向及醫療疾病條件資訊給消費者的測試。   GHR試圖提供遺傳風險資訊給消費者,但這個測試無法確定人們發展成疾病或發病條件的總體風險,因為除了某些遺傳變體的存在,還有很多因素會影響健康條件的發展,包含環境以及生活方式的因素,因此該檢測可能可以幫助人們做選擇生活方式的決定或告知消費者專業的健康照護。   23and me的GHR測試是運作自隔離唾液樣品中的DNA,此檢測被測試超過500000個遺傳變體,其檢測關於發展成以下十種疾病或發病條件增加風險的存在與否,包括帕金森氏症(Parkinson’s disease)、阿茲海默症(Late-onset Alzheimer’s disease)、自體免疫問題(Celiac disease)、α-1抗胰蛋白酶缺乏症、早發性原發性肌張力障礙(early-onset primary dystomia)、因子XI缺乏症(factor XI deficiency)、高血病1型(gaucher disease type1)、葡萄糖6-磷酸脫氫酶缺乏症(glucose 6- phosphate dehydrogenase defiency)、遺傳性血色素沉著症(hereditary hemochromatosis)、遺傳性血栓形成(hereditary thrombophilia)。   此外,FDA更要求所有DTC測試在醫療用途目的上之使用必需要能跟消費者溝通,使消費者可以充分了解該測試法後選用。其中一個研究顯示,23andMe的GHR測試的相關資訊是容易被理解的,有90%的人能夠了解報告中所呈現的資訊。

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。

TOP