日本健康保險擴大遠距醫療適用對象並提高支付標準
日本厚生勞動省對於利用電話、視訊等資通訊機器所為之遠距醫療，因應明年修正健康保險診療報酬，提高遠距醫療服務給付項目及支付標準，為了明確適用健康保險之相關要件與規定，成立研究委員會以作成相關適用指引。隨著資通訊技術發展，利用資通訊機器所為之遠距醫療漸漸普及。在擔保醫療之安全性、必要性及有效性下，為了更進一步普及並推進適當之診療，有必要整備相關法令規定。厚生勞動省於11月設置研究委員會，預定在2018年3月底前訂定「遠距醫療適用指引（情報通信機器を用いた診療に関するガイドライン）」。
日本1948年制定之醫師法第20條規定醫師非親自診療，不得為治療等行為。此一規定迄今未修正，遠距醫療並非當時所能想像與規範。目前，厚生勞動省以函釋通知方式，對於該條之適用為相關通知與事務聯絡，以擴大遠距醫療適用之可能性。厚生勞動省於1997年第一次發出之通知（平成9年12月24日健政發第1057號厚生省健康政策局長通知），對於遠距醫療與醫師法第20條的適用關係提出基本見解，認為醫師法第20條親自診療原則規定，不一定等於直接見面診療，以代替方式而對於病患身心狀況得以獲得有用資訊下，使用遠距醫療並非違反本條親自診療規定。在本號通知「留意事項」中，對於遠距醫療之適用對象地區與病患，有以下規定：1. 初診原則上必須為面對面診療；2.直接面對面診療有困難之離島及偏遠地區；3. 對於病況穩定之病患，在確保緊急對應處理及聯絡體制下，以「別表」列舉適用之慢性疾病（例如：居家氧氣治療病患）為對象。但是本來只是例式規定的「非初診」「離島及偏遠地區」、「特定慢性疾病」，卻被解釋成限定列舉規定，導致遠距醫療適用範圍非常狹窄，變成原則禁止之情形。
直至2015厚生勞動省再發出通知（平成27年8月10日厚生勞動省事務連絡），明確非初診、離島及偏遠地區、「別表」所列舉之慢性疾病等，僅是例式規定，對象地區及病患不限於此，以及就算是初診，直接為親自診療有困難時，基於病患要求下充分考量病患有利條件下，依據醫師之判斷，活用各種可能之工具，結合社交網路服務（SNS）、視訊影像以及電子郵件等方式組合而為適當之遠距醫療。於「別表」列舉遠距醫療之九種病患對象為，居家氧氣治療病患、居家罕見疾病病患、居家糖尿病患、居家氣喘病患、居家高血壓病患、居家過敏性皮膚炎病患、褥瘡居家療養病患、居家腦血管病患以及居家癌症病患等。
2015年通知使得遠距醫療之適用對象範圍大為擴大，因此日本醫療院所積極整備資通訊設備環境。同時，厚生勞動省在2017年底提出之2018年度福祉預算中，明確修正健康保險診療報酬，提高遠距醫療之醫療服務給付項目與支付標準，使得利用遠距醫療為診療服務之利益大為提高，更加速提高遠距醫療之利用可能性。惟，前述2015年通知之內容，對於適用對象與診療內容，尚有不明確之處，因此邀集醫療、法學、遠距醫療專門等12名專家成立研究委員會，以訂定明確適用規則，防止未來對於病患造成不利益之判斷。
日本東京地檢署以助長著作權侵害為由，於 7 月 3 日 向東京地方法院對日本知名檔案交換軟體（ P2P ） Winny 的開發者金子 勇提起訴訟，並具體求處有期徒刑一年。這是繼 2004 年 5 月京都地檢署起訴金子 勇後，對同一 P2P 軟體開發者另為起訴的案件。 2002 年，東京大學資訊理工學系研究助理金子 勇開發出可供他人使用的分散式 P2P 軟體 Winny ，旋即受到廣大網友的歡迎。使用者透過 Winny ，不僅交換著未經授權的音樂、影片檔案，甚至包括了部份的警方或自衛隊官方文件。而日本各大企業，如日本雅虎、富士通及 NEC 等，也陸續傳出因公司職員使用 Winny 而導致員工及客戶個人資料外洩的事件。 針對 Winny 開發者起訴案件，目前京都地方法院尚未作出判決，而日本東京地方法院已預定於 9 月 4 日 進行公開審判。此外，因應 Winny 所肇致的資安問題，各相關企業也順勢推出可過濾 Winny 的軟硬體設備，如日本京瓷公司（ KCCS ）即於 7 月 10 推出企業網路管理軟體，除可偵測內部電腦是否安裝 Winny 外，亦可阻絕已安裝 Winny 的電腦連接至企業網路。
開放生物技術淺析 澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
美國健康保險制度下的個人資料安全保護隱憂為降低美國人民在醫療保險費用的支出，同時加強管理現有的保險產業，同時提供美國人民一更易負擔的醫療保險制度，美國總統歐巴馬自上任以來遂特別加強推動美國健康保險制度，與相關現有醫療保險制度的建置與改革，並於2010年3月23日通過「病患保護與平價醫療法案」（The Patient Protection and Affordable Care Act，本法暱稱Obamacare），並計劃於今（2013）年10月正式啟動上路。 為集中且便利相關機構快速讀取單一個人之相關資訊，Obamacare計畫透過聯邦數據服務樞紐（The Federal Data Services Hub）的建置，彙整目前美國各單一政府單位所保有之全民個人資料，該類資料涵蓋個人醫療、教育、和財務等相關資訊，提供各州政府單位機關有需求時得以讀取。然而，儘管該服務樞紐的用意係為提供更完整的個人資料，然而其卻也因其本身具集中單一個人資料於一身的特性而受到各界的質疑。反對人士認為，由於該服務樞紐彙整龐大單一個人資料，因此若其未建立完善資訊安全機制，而遭受到不肖駭客入侵竊取個人資料的話，所造成的後果將影響甚遠，再加上未來將管理服務樞紐的美國衛生及公共服務部（The Department of Health and Human Services, HHS），遲遲未能讓外界信服其已建立充分的資訊安全保全系統來保障全美國人民的個人資料，因此反對人士對於該服務樞紐對於個人資料安全與隱私的保全能力感到堪慮。 根據美國隱私法（Privacy Act of 1974），美國政府需提供適當的隱私保全機制來保障美國人民的個人資料，同時，美國聯邦資訊安全管理法（Federal Information Security Management Act of 2002）亦要求美國政府需確保美國人民的個人資料不被濫用，故在該二法案的明文要求下，歐巴馬政府於推行Obamacare之際，相關資訊安全保全系統機制仍須符合標準始得合法運作。Obamacare上路在即，歐巴馬政府與相關部會該如何解決個人資料保護問題，其後續發展實值得觀察。