OECD將制訂加密資產申報綱要

  G20要求OECD(經合組織)儘速制訂加密資產申報綱要(Crypto-Asset Reporting Framework, CARF),以建立「加密資產資訊自動交換制度」,使一國稅務機關有權收集,並與他國稅務機關交換從事加密資產交易者的稅務資訊。故OECD於今(2022)年3月發布公開徵詢文件,並於5月23日召開公開諮詢會議,並期能於今年10月完成CARF之制訂。

  蓋人手一機的時代,透過APP買賣虛擬通貨及NFT等加密資產已是滑指日常。因使用區塊鏈技術,去中心化的特性使得所有交易都不需要傳統金融機構的中介或干預,又因為區塊鏈是分散式帳本,因此每一筆交易進行紀錄的礦工幾乎都不同。換言之,加密資產的交易及紀錄都有秘密性,金融機構與國家機關難以查得,就算能查到交易紀錄,也無法查得買賣加密資產雙方的真實身份,因此衍生出投資加密資產如有獲利,如果沒有申報,反正國家也查不到,就不用繳稅的問題。

  因此,首段所稱CARF,即為解決前段因區塊鏈技術所引起的稅務挑戰,惟這項全新的交換制度涉及了加密資產與跨國稅務等事務,有賴全球合作,茲事體大,雖然CARF與現在已經在全球實施的稅務資訊自動交換制度類似,但顯有不同。

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韓國政府提升企業營業秘密保護之措施介紹-以營業秘密保護中心為核心

韓國政府提升企業營業秘密保護之措施介紹-以營業秘密保護中心為核心 科技法律研究所 法律研究員 陳聖薇 2014年10月09日 壹、前言   韓國政府為提高其國內中小企業及中堅企業因應智財權侵權與紛爭之能力,今(2014)年度由國家智慧財產委員會[1]為首,與文化體育觀光部、專利廳、法務部等相關行政部會共同組成「智慧財產權保護政策協商會議[2]」,討論如何提高政府面對專利、商標、著作權及營業秘密等智財侵權之因應效率,研提各部會配合推動之智財保護政策。   韓國檢討企業營業秘密保護現況,認為營業秘密雖然是企業的生命,但其企業的普遍想法卻是「技術外流、營業秘密保護與我們公司無關」[3]。為促使韓國能夠朝智財強國邁進並防止營業秘密與尖端技術外流,韓國決定由韓國專利資訊院[4]成立營業秘密保護中心[5],主要任務為推廣營業秘密管理體制、改善營業秘密保護制度以及提高營業秘密管理意識。據此,營業秘密保護中心規劃「企業營業秘密現況診斷」、「營業秘密標準管理系統」與「營業秘密正本證明制度」等措施,以下簡要介紹之。 貳、措施重點說明 一、營業秘密現況診斷與營業秘密標準管理系統   為協助韓國企業了解本身營業秘密管理現況[6]與問題點,並據以提出專家建議與建議改善方向。營業秘密保護中心首先規劃一系列診斷諮詢措施,診斷項目分為組織政策管理、文件權限管理、人員管理、物理管理、資訊技術管理五大類,共計32項子題。就每一子題另設計細部問題,了解企業是否具備相關規範、有否確實遵守,若違反規範時,是否有相關處置措施。舉例來說:在企業內外網路是否分開的提問中,便要求檢視是否有將內部營業秘密保管之網路與外部網路完全阻隔,還是僅採行認證措施,或完全沒有任何作為。整體而言,診斷流程概述如下: 1.準備階段:本項措施是透過問卷方式,針對公司現職員工進行詢問,掌握內部個別部門基本業務現況與確認經營者是否有改善想法,進而推導各部門營業秘密管理問題點。 2.診斷階段:進行營業秘密管理現況綜合評估,以得知目前企業對於營業秘密管理之水準與缺失。 3.規劃改善階段:依據診斷結果,針對該企業營業秘密管理所在問題提出相對應之改善方案。 4.執行階段:以評比為基準,提供階段別處理建議事項,為改善實際營業秘密管理環境提出對策。 等  級 狀  態 A等級 (81分以上, 優良) 具備營業秘密管理體系且運作良好 B等級 (71~80分, 普通) 營業秘密外洩時, 雖能得到法律保護,但對於外洩防止的對策屬普通 C等級 (61~70分, 弱) 營業秘密外洩時, 於法律保護上或有漏失,且管理系統微弱有需要管理體制 D等級 (41~60分, 危險) 營業秘密外洩時, 對於法律保護上有困難,且有外洩危險急需管理體制 F等級 (40分以下, 無心) 常態性營業秘密外洩的危險 資料來源:韓國營業秘密保護中心,https://www.tradesecret.or.kr/info/diagnosisIntro.do;jsessionid=1E2C5CE5980184D7E87F1B9EF350A530 表1、營業秘密診斷等級化   營業秘密保護中心會定期檢視與提供企業員工相關教育訓練,以期在公司管理系統層次、組織文化層次以及員工個人層次皆能有明確成效,包括: 1.公司管理層面 (1)防止重要資料外洩; (2)系統化紛爭解決與資料認證程序。 2.組織文化層面 (1)傳達企業重要資料的保全觀念; (2)減少為保護重要資料所造成部門間不協調之問題; (3)確立營業秘密保護文化,進而改善組織文化。 3.員工個人層面 (1)提供長期營業秘密管理職務能量教育; (2)提升企業員工營業秘密管理能量。   透過此諮詢過程,期望營業秘密能成為企業重要無形資產,維持其競爭優勢,甚至是活用特定核心技術,進行後續授權、增加收入。 二、營業秘密標準管理資訊系統   韓國除了提供企業營業秘密現況之診斷外,針對營業秘密保護尚未成熟之企業,韓國營業秘密保護中心並進一步提供「營業秘密標準管理資訊系統」的建置服務。此一系統包含營業秘密登記、區分等級、可接觸之人力及其權限、人力管理、契約安全管理、正本證明服務等資訊系統。目標在營業秘密紛爭發生前,協助進行營業秘密管理履歷之生產、保管。在紛爭發生時,協助提出營業秘密事實的認證資料,並保證營業秘密僅可由持有者與管理人經手之事實。藉由此系統可達成下列效益: 1.營業秘密管理效率化:節省企業人力、費用與時間成本,使營業秘密相關資料能為有效率之管理。 2.提高企業員工營業秘密保護意識:經由此系統融入一般工作流程中,使員工對於營業秘密具有警覺心並提高營業秘密運用概念。 3.連結機密文件正本證明服務:證明營業秘密正本存在、持有時間點,作為後續訴訟攻防上證據使用(如專利法上優先權主張等)。 4.連結其他資安解決方案:如與韓國中小企業廳[7]控管營業秘密與阻斷外部流出之各種資訊安全方案[8]進行連結。 三、營業秘密正本保護制度   前述提及,營業秘密標準管理系統一大重點在於與「營業秘密正本證明制度」之連結。營業秘密正本證明制度是韓國為保護營業秘密,責成專利廳於2010年開始針對由個人或企業保管的營業秘密資料,透過技術擷取識別資訊作為電子指紋予以保存,在不致使秘密外洩的前提下,提供後續證明該營業秘密正本之存在、以及其存在時點證據之機制。 此服務於今(2014)年則更進一步予以法制化[9],於韓國「不當競爭防止暨營業秘密保護法」中新增第9條之2至第9條之7[10],明文規範營業秘密正本證明制度之登記與證明、正本證明機關選定方式。在執行面則交由韓國專利廳公告指定計畫,凡具備專門人才3位以上且具備必要設備之團體,可申請成為「營業秘密正本證明機構」。現階段僅有韓國專利資訊院提出申請[11]並成為專利廳指定之機關團體。   作法上,「營業秘密正本證明制度」具備以下幾項特色:   1.根本阻絕營業秘密外洩機會   此一制度最主要的特點,就是不需要提出包含營業秘密內容之電子文書檔案,僅需提出該檔案之電子指紋與公認認證機關確認之時間即可。在此制度之前,雖有將持有營業秘密之事實資料交由第三方保管之方法[12],然而企業依然擔心會有外洩之危險。此一制度可以大幅度減少企業的擔憂。   2.可使用各種電子文件   本制度可支援電腦文書處理檔案、圖檔、影片等數位儲存方式儲存之電子檔案,如此可包含企業之各種創作資料、研究筆記、設計藍圖、交易實況、財務資料、市場銷售資料、顧客資訊、契約書等資訊。   3.具有公信力之認證單位   企業之新創意、研究筆記、設計藍圖、財務與投資資料、重要電子信件等,多樣化的資訊皆有外洩可能性且無可避免之方法。因此企業在保護、管理營業秘密之情況,韓國已提供具有公信力之認證單位來認證。   4.跟隨機密內容變化更新認證內容   當韓國企業有設計圖產出時,即可向營業秘密正本證明機關韓國專利資訊院申請該設計圖為營業秘密之正本登錄,取得確認書。後續有修改時,也可同步針對更正之設計圖請求正本登錄。當發生營業秘密紛爭時,可請求營業秘密正本證明機關核發營業秘密正本證明,提供法院正本存在與時間點證明之用。且隨著「營業秘密正本證明機構」法制化,希望於營業秘密紛爭出現時,提交法院之營業秘密正本持有與時間點之證據資料能夠更具證據力[13]。 參、結語   綜上所述,本文簡單介紹韓國營業秘密保護中心針對營業秘密保護各類支援,從提供中小企業「企業營業秘密現況診斷」以瞭解其營業秘密保護現況,進而根據診斷結果提供「營業秘密標準管理系統」作為改善方案,健全企業對於營業秘密保護。再者,更提供了法制化之「營業秘密正本證明制度」提供了發生營業秘密外洩之企業可減緩舉證責任之事先預防。對機密管理能力的提升、機密爭議的有效舉辦,可說提供一完整、具效率之營業秘密管理體制。此一努力過程值得我國借鏡與參考。 [1] 韓國國家智慧財產委員會,依據智慧財產基本法第6條設立,屬於大統領直接管轄機關,目的為實現智財強國需要一個專責機關,進行國家策略之擬定以及相關政策之審議、調整與驗證。http://www.ipkorea.go.kr/index.do(最後瀏覽日:2014/08/28)。 [2] 지식재산권보호정책 협의회.此一協商會議推動之法律依據為智慧財產基本法第23條。 參韓國國家智財委員會,http://www.ipkorea.go.kr/notification/press_view.do#none;(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [3] 韓國營業秘密保護中心介紹,https://www.tradesecret.or.kr/center/greeting.do (最後瀏覽日:2014/09/10)。 [4] 韓國專利資訊院依據韓國民法所成立之財團法人,負責韓國專利資訊之生產與普及,主要業務為執行韓國專利廳之業務。其組織內營業秘密保護組主要業務有二:一為保護策略,為營業秘密保護之負責單位;二為管理營業秘密正本證明制度、宣傳行銷標準管理系統與營業秘密保護中心之網站營運。詳見韓國專利資訊院組織圖與各部門業務,(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [5] 韓國營業秘密保護中心,https://www.tradesecret.or.kr/main.do(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [6] 企業營業秘密現況自我診斷表,分成15產業,包含蓄產業、漁業、礦業、製造業、電機、建築業、批發零售修理業、民宿與飲食業、運輸倉管通信業、金融保險業、不動產、教育服務業、保健業、其他公共社會個人服務業、家事服務業。韓國營業秘密保護中心,https://www.tradesecret.or.kr/info/autodiagnosis.do(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [7] 韓國中小企業廳http://www.smba.go.kr/kr/index.do,與韓國專利廳一同為產業通商資源部之下之單位。 [8] 與韓國中小企業廳之中小企業技術守護中心(중소기업기술지킴센터)連結,提供企業安全管制分析與資訊安全事故預防服務與防止內部資料外洩之服務。 [9] 營業秘密正本證明服務雖已於2010年提供企業針對保護其非專利之技術或專利技術前階段之技術保護或創新研究,但是即使取得正本證明,在沒有可推定其資訊有效之法規的前提下,難以取得認可。因此,希望透過立法來取得法定推定效力,以提供企業更完善的營業秘密保護。 [10] 不當競爭防止暨營業秘密保護法於今(2014)年增設第9條之2至第9條之7關於營業秘密正本證明制度。 [11] 專利廳,2014年7月29日公告依據「不當競爭防止與營業秘密保護法」第9條第3項之1以及同法施行令第3條第3項指定韓國專利資訊院為正本證明制度之時間點認證機關並公告之。 [12] 例如技術臨置服務,意即大企業與中小企業協議將核心技術資料交與第三方中小企業協力財團之技術資料臨置中心保管之服務。詳細可參考기술자료임치센터,http://www.kescrow.or.kr/(最後瀏覽日:2014/09/10)。 [13] 韓國營業秘密保護中心於2014年5月28日舉辦之營業秘密外洩事例與強化管理能量方案研討會資料,專利廳報告之<01營業秘密保護政策>中指出,外洩事實認證困難,大部分企業無法舉證,僅能提出警告信。根據2013年專利廳統計,營業秘密外洩時,無任何處置佔31.1%、發送警告信佔27%。研討會相關文件請參考韓國營業秘密保護中心之公開資料,https://www.tradesecret.or.kr/bbs/referenceView.do(最後瀏覽日:2014/09/10)

巴西政府公布個人數據保護法草案

  巴西政府於2015年1月28日公布個人資料保護法草案(Regulation Of The Brazilian Internet Act And Bill Of Law On Personal Data Protection),該草案適用於個人和通過自動化方式處理個人資料的公司,惟前提是(1)處理行為發生在巴西或(2)蒐集個人資料行為發生在巴西。該草案將強加規範企業處理其在巴西的個人資料,包括資料保護義務和要求: 一、企業必須使資料當事人能夠自由的、直接的,具體的使當事人知悉並取得人同意以處理個人資料。 二、除了在有限的例外情況下,禁止處理敏感個人資料。例如資料當事人已被告知處理敏感個人資料的相關風險,並有具體的同意。敏感的個人資料包括,種族和民族淵源,宗教,哲學或道德信仰,政治觀點,健康和性取向資料,以及遺傳數據。 三、資料外洩時有義務立即報告主管機關。 四、當個人資料是不完整,不準確或已經過期時,允許資料當事人查詢他們的個人資料並更正之。 五、不得提供個人資料給資料保護水平不相似的國家。 六、有義務依比例原則採取安全保障措施以處理個人數據,防止未經授權的訪問,破壞,丟失,篡改,通訊或傳播資料。

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)

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