2019/09/18「人工智慧醫療與法律創新國際」報導
科技部「醫學影像AI巨量資料庫計畫台大暨台大醫院工作小組」與「醫療照護人工智慧之開發與應用法制研究計畫」於108年9月18日共同舉辦「人工智慧醫療與法律創新國際研討會」。
由於人工智慧科技的快速發展，我國的法規似乎無法跟上其腳步，為了解決這一問題，本次研討會乃邀請美國聖地牙哥知名科技法學者James Cooper教授、東京大學醫學院Biodesign研究員松崎時夫博士以及國內專家學者，共同探討此一問題，藉由參考國外的做法，以研擬更適合我國的法規。
將人工智慧應用於醫療領域，確實能改善醫療的正確性與治療速度，畢竟人類的記憶有限，專注力亦可能因為種種因素而有所降低，故相較於人工智慧來說，人類產生醫療錯誤的機率相對較高。然而，人工智慧也會有產生醫療錯誤的可能，其中可能是獲取錯誤的資料或是資料的樣本不夠大等，因此在將人工智慧應用於醫療時，我們也需要擬定相應的法規，使我們面臨此種狀況時，可以臨危不亂。同時，關於資料的保護與病人的權利，我們亦需要多加考量，避免揠苗助長而有礙於人工智慧的發展。
本次研討會各位學者皆提出許多寶貴的意見，故我國在未來擬定相關法規範時，應可參考這些意見，而能在人工智慧之發展與個人權利之保護間取得平衡。
2019/09/18「人工智慧醫療與法律創新國際」研討會
前言
在推動人工智慧醫療照護之過程，如何秉持以人為本的醫療核心價值，實有賴重新檢討醫療法規及醫學倫理之精神，使其能跟上人工智慧科技之腳步。為瞭解外國在人工智慧醫療照護之發展應用與法律創新，特舉辦「人工智慧醫療與法律創新國際研討會」，邀請美國聖地牙哥知名科技法學者James Cooper教授，以及東京大學醫學院Biodesign研究員松崎時夫博士，分別介紹美國對人工智慧醫療之法制發展，以及日本如何將人工智慧結合到醫療手術機器。同時並邀請我國頂尖專家就相關議題探討我國之觀點，以進行國際交流。歡迎無論人工智慧技術界，醫療照護界，倫理法律學界共聚一堂，進行專業交流對話。
與談人
東京大學醫學院 松崎時夫(Tokio Matsuzaki)研究員
松崎研究員的演講主題為AI於外科手術上的應用，其主要論述有兩點，第一為其深信在不久的將來，除了某些手術必須由醫師親自操刀外，其他簡易手術是有可能藉由AI來完成。第二則為由於AI在外科手術的應用具有新穎性，故我們仍會面臨諸多的挑戰與倫理議題，這些都是值得我們要去思考的部分。
根據梅奧醫院(Mayo Clinic)在2017年的一項研究指出，在美國，每年因為醫療錯誤所導致死亡的人數有21萬至40萬人。同時，該研究亦統計手術病例中，有56.4%的手術不良事件是由人為錯誤所引起的，這也就是為何我們需要AI的原因。醫師可能對病因缺乏認識、手術過程中注意力不足或是操作錯誤，而產生醫療錯誤。但是運用精準的AI，則可以大幅降低因為醫療錯誤所造成的死亡率。
儘管AI在醫療的應用上實有助益，然而我們也有些許問題要面對，例如醫療的資料是否夠多而足以信賴，因為AI必須靠人們餵養資料做深度學習，倘若樣本太小或是資料本身存有偏差，則手術結果也會不盡理想。其他像是黑盒子與演算法的問題、病人的隱私與安全、醫護人員的教育訓練以及醫療錯誤的責任歸屬等，這些都還值得後續的研究與討論。
雙和醫院神經外科 林明錦醫師
林明錦醫師的講題為AI應用於醫療之過去、現在與未來發展概況。自從AlphaGo打敗人類圍棋冠軍開始，人們便熱衷於AI的發展，這也不乏將AI應用於醫療上。其實，在醫學界使用電腦系統對於醫師們來說並不陌生，例如醫學影像存檔與通訊系統(Picture archiving and communication system; PACS)，即可協助醫師在遠端能夠查閱報告與檢視影像。
鑒於現代醫療的程度越來越複雜，尤其是神經科學方面，人類處理訊息的能力是有限的，故醫療錯誤的出現時有所聞。而AI的應用，剛好能解決人類這方面的問題，因為AI本身即可儲存眾多資料與持續學習，並進而分析與判斷病人目前的狀況。於過去，AI僅使用於心臟病與腫瘤診斷，現在AI已可應用於更多的疾病診斷，例如人工電子眼、皮膚癌檢測與視網膜病變等。相信在未來，藉由更多的資料分析與機器的持續學習，醫療的速度一定能有所改善。
將AI應用於醫療，益處當然是能提早發現風險，並輔助醫師治療。然而，我們仍有些許問題尚未解決，例如衛福部食藥署是否有相應的配套措施、法規範是否有與時俱進做更新、病人的資料保護以及隱私權等倫理道德議題，這些問題與AI的應用同等重要而需要同步檢視，以期我們達到AI能加速治療、改善人們健康、降低總體成本以及協助醫師治療等目標。
美國聖地牙哥知名科技法專家 James Cooper教授
Cooper教授的演講著重於AI在醫療領域所扮演的角色，其首先概述AI可以應用於醫療設備與醫療保險中，再來則是AI與法規範的挑戰，即要如何因應法規範，以使AI能夠在未來持續發展。
目前，AI可以應用於醫療設備與醫療保險。就醫療設備而言，每個設備的發展都是能輔助醫師診斷，比較特別的是醫學影像判讀，在某些情況下，它甚至可以完全勝任醫師的工作。不過，AI在醫療診斷中未必皆適合每位病人，故仍須注意之。此外，美國的FDA於在2019年4月2日正制定一個方針，以規範醫學中使用的AI設備。就醫療保險而言，藉由自然語言處理與機器自我學習，AI可以提供更準確的資料，嚴防詐領保險費，使人們可以做出更明智的決策。
至於AI與法規範的挑戰，其中所涉及的領域包含普通法、侵權行為法、智慧財產權與個人資料保護。例如，AI所產生的醫療錯誤該由誰負責？誰有權蒐集與擁有病人資料？病人的資料如何保護？如果資料為不可識別，仍否需要病人同意？這些問題都是因為科技的快速發展，導致法規無法跟上，因此我們需要有新的法規範，以因應這些問題。
關於隱私權的問題，似乎可以參考美國於1996年制定的健康保險隱私及責任法案(Health Insurance Portability and Accountability Act; HIPAA)。此外於2019年6月12日，美國醫學會也發表了一系列的AI政策建議，這些建議也值得我們參考，例如當中便鼓勵病人、醫師與其他醫療人員進行教育，以增進對醫療AI的理解。
最後，Cooper教授也鼓勵台灣學者、立法者、醫師、律師與相關行業都可以跨領域的方式，共同努力制定出一個穩健的法規範，因為若急於實施AI而忽視病人的權利與相關問題，則儘管這項科技對人類有多大的益處，可能都會化為泡影。
交通大學科技法律研究所 莊弘鈺教授
莊弘鈺教授的演講主題為醫學AI的可專利性，可分為兩部分。第一部分，其先介紹與醫療AI相關的概念，並輔以實際應用舉例，例如應用最廣泛的莫過於將AI應用於醫學影像與診斷。第二部分，則對於醫療方法的可專利性與演算法軟體的專利資格詳加分析。
對於醫學AI的可專利性，莊教授臚列並比較各國的法令規範，包含美國、歐盟、日本與台灣，其中就醫療方法的可專利性而言，僅有美國認為此舉具有可專利性，歐盟、日本與台灣則否定。至於演算法軟體的專利資格，各國的規範也存有不同，值得我們去思考與關注。藉由莊教授的報告，使我們對於AI與專利法的關聯，有更深一層的認識。