AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？

2021/06/09 研之有物

規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

評論

本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。

AI 醫療、科技防疫的人權爭議

健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？

中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。

2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。

隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。

國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？

中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，

《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。

健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？

來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。

2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。

民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。

但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。

種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。

我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？

「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。

去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？

何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。

「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。

2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。

回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？

何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。

現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？

以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。

退出權：保留人民 say NO 的權利

另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。

何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。

近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。

參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。

歐盟 GDPR 個資保護的四大原則

健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。

因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。

其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。

然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！

大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。

「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。

芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。

這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。

科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡

當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。

2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！

挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。

為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。

首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。

此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。

最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？

換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。

「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：

數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。

當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！

AI 時代需要新法規與管理者

不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。

例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」

另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，

如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。

綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」

過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」

「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。

資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss

#最新【健保費明天起調漲！陳時中宣布：費率自4.69%調至5.17%，月薪3萬元單身者，每月須多付44元；明年擬透過修法改革旅外人士停復保及保費計算基礎】

趕在2020年跨年夜，衛福部部長陳時中今（31日）召開臨時記者會，宣佈重大的健保政策，明天（2021年1月1日）起，健保一般費率將從現行4.69%調漲到5.17%；補充保費費率則由1.91%調至2.11%。同時將搭配健保改革措施，包含抑制醫療資源不當耗用、推動部分負擔、檢討旅外國人健保權利義務，同時將與國衛院共同研擬「4到6年健保中長期改革計畫」。
　
■10年來首次調整費率，約7成民眾保費增加在70元內
　
健保費率調漲以後，若是低收入戶、義務役、替代役、在監服刑者，仍由政府全額補助；農漁民每月多繳34元；月薪2萬4千元到18萬元者，每月調漲34元到262元不等，如月薪3萬元單身者，每月須多付44元。而月入5.3萬元的一家4口，每月多繳約304元。大約7成受雇者，每月增加保費在70元以內。

由於健保費開單作業，是於次月20日開單及月底前繳納，並有15日的寬限期，亦即1月份新調整的健保費，民眾會在2月20日接到帳單、但3月15日前繳納完成即可。
本次費率調整為全民健保1995年開辦以來，第6度調整費率，但2012年及2015年調整時，是因二代健保開辦、及補充保費讓安全準備金高達5個月，費率由5.17%調降至4.91%、4.69%。2021年再調回5.17%，也是2010年後、10年來首度調升費率。
不過，今天陳時中並未公布明年度健保總額成長率，依國發會委員會通過的總額成長率在2.907%至4.5%之間，若按費率5.17%推估，健保收入約為7,015億，總額成長率約落在4.107%。
　
■折衷醫界與付費者代表版本：若不做其他配套，後年費率得再次調漲
　
由於全民健保連續3年入不敷出，明年財務恐見底，健保會在經過費率審議後，於11月27日做出決議，付費者代表和醫界代表均支持費率調漲，但提出不同的費率版本。付費者提出1年的財務平衡方案，費率由現行4.69%調至4.97%；醫界則提出2年平衡方案，費率依中、高的總額成長調漲至5.47到5.52％。

今天陳時中宣佈，最終費率並沒有採納這兩個方案，而是選用調回2010年時的費率5.17%。陳時中說，5.47~5.52%的版本對財務改善大，但今年適逢COVID-19（又稱新冠肺炎、武漢肺炎）疫情，經濟成長呈現兩極化，外銷狀況很好，但整體社會受到影響仍大。若今年採較高費率，對社會中相對弱勢並不公平；若採4.97%的費率，就只能維持一年平衡。因此決定採用介於中間的5.17％，一方面財務穩定，也可以推動其他改革方案。

不過5.17%的方案，粗估計到2022年底，安全準備金將會剩下0.64個月、低於法定至少1個月的安全水位，也就是若無其他配套或改革，兩年後恐須再次調整費率。對此，陳時中表示，接下來會搭配其他配套方案，讓健保財務維持穩定，屆時應不需要再次調整費率。
　
■旅外國人停復保及保費負擔，明年將透過修法變革
　
至於配套方案部分，陳時中提出3大方向，包含「減少浪費」、「負擔公平」，以及「提升品質」，例如透過雲端系統促進醫療資源分享、檢討旅外國人的健保使用權利義務、推動就醫部分負擔，同時也與國衛院擬定4到6年中長期改革計畫。具體改革方案未公布，但針對近日國人熱議的海外收入保費徵收及停復保制度，將會是重要方向之一。

《全民健保》是強制納保，但2011年修法後，卻加上「後門條款」，將「2年內沒有在台設有戶籍且有投保紀錄之國民，」排除在強制納保對象外，形成海外國人出國可以停保、返國再復保的方便門。
(【延伸閱讀】誰造就了「黃安們」？http://bit.ly/2Mq63Qx)

健保署署長李伯璋解釋，目前制度下，設有戶籍但出國6個月以上者，可辦理暫停繳納保費，返國後可以立刻復保，未來將討論廢止停復保制度；遭除籍退保後返國恢復加保者，也希望有等待期6個月，或補繳退保時期的保費。

陳時中表示，旅外國人是一個複雜的問題。「健保精神是強制納保、量能付費，」這個精神代表旅外國人也須納保，並不是使用者付費；但現況就是許多人長時間沒用並停保，而等待期的問題在於，健保的意義是讓人民安全健康，6個月內身體出問題、出狀況怎麼辦？會帶來很大的矛盾。

陳時中也說，旅外國人的保費如何計算也是問題。保費當中，政府必須負擔36%，這些錢也是納稅人提供，旅外國人並沒有在內，有公平性的疑慮。目前的6類中，並沒有適用於旅外國人的類別，未來也不希望增加類別，會造成健保制度混亂。這些都牽涉健保結構性改變，必須考量公平性與健保精神，明年將提修法來改革、和社會對話。
　
■學者、醫界、付費者代表：肯定費率折衷方案，但公平性財務改革更重要
　
健保會專家代表、陽明大學公共衛生研究所教授周穎政表示，採用5.17%是一個安全的做法，「透過買時間，做改革的準備，」但他認為，5.17%漲幅仍算小，若可以一開始多投資一些錢，就較有餘力去做長期改革。

健保會醫界代表、台灣私立醫療院所協會理事長朱益宏也對結果表示尊重，他認為雖然調漲保費是主要方式，但也有其他方法可以輔助，例如部分負擔、補充保費等，這次5.17％的折衷作法，約可維持1.5年平衡，若加強其他配套，或許就能撐過兩年。

健保會公正人士、民間健保監督聯盟發言人滕西華表示，5.17%是兼顧雇主、民眾負擔和健保財務平衡的選擇，至少明年度高達7,800億的健保支出能夠從容支應外，尚能維持高於法定下限的1.5個月安全準備金。如果2022年總額成長率約4%左右、基本工資提高所增加的收入或是預計增加補充保費費基等，2022年底的安全準備仍有機會維持在法定下限一個月，使得健保至少2年不必調漲費率。

但滕西華仍呼籲，健保法定費率6%上限即將達到，作為負責任的政府，應提高保費公平性與穩定健保財務的方法，不只是擴充補充保費費基或是提高部分負擔，而是盡快進行家戶總所得的修法。(【延伸閱讀】實踐世代正義的健保改革：http://bit.ly/3aWLyF2)

健保會公正人士代表，消基會副董事長吳榮達表示，今年因為疫情關係，付費者代表更希望費率可以愈低愈好，5.17％是能接受的最高費率。但比起費率更重要的是，健保隱藏的重大財務危機並沒有改善，單純調整費率，只要再4到5年，費率就會超過6%，屆時就得修法才能調高費率。(【延伸閱讀】 我們負擔得起高費率健保嗎？：http://bit.ly/3o6pf3q)

檢討的方向例如，部分負擔要如何調整？吳榮達說，針對經濟弱勢族群、罕見疾病、癌症患者，若只是一視同仁的增加部分負擔，對他們是更大的負擔，因此要訂定清楚的標準。此外，健保給付項目的調整也是重點，未來人口老化，醫療支出勢必會逐漸擴大，就得面臨醫療給付項目的取捨，必須加強跟民眾對話、產生共識，這不比調整費率容易。（文 / 陳潔 ；圖／衛福部提供）

#延伸閱讀
【健保費調漲後，我們能買到更有價值的醫療嗎？】http://bit.ly/2L7ZWzs
【漲價之外，台灣人必須面對健保制度問題】http://bit.ly/2KIjCdA

#健保調漲 #報導者 #即時

⟪從0050與0056配息結構中發現有趣的巧合...⟫🍱
🦁自從開放 #盤中零股交易 之後，0050的受益人數幾乎每週都在增加，截至12/25已經突破 #19萬人，其中有將近一半(99,294)是持股不滿1張的零股受益人，畢竟以破百的股價來說，要集滿一張的難度也是不低。

🤓接著0050又即將除息了，還記得我們在之前的影片教過 #一大七小半年配 的口訣嗎？所以一月這次是除大的喔，依照往例應該在下週就會公告初次評價的配息結果，在一月底除息。而說到除息，這陣子我們也陸續收到很多熱心的小尾巴，提供了很多檔ETF收益分配通知書的照片。

從0050的配息結構來看，股利佔比從早期的100%，到後來這幾年幾乎都減半，尤其是有記錄到的這幾次剛好都佔44%(…怎麼那麼剛好😂)，對比前三年的息值換算下來，二代健保張數門檻大約落在15-20張左右。如果再去比對0050的集保數據，目前19萬受益人當中，只有3152人持有超過15張，也就是有98%的0050投資人，在股利佔比44%的配息結構之下， #其實都扣不到二代健保🤭。

而即使達到15-20張以上繳納門檻，如果0050的股息殖利率用3%粗估，再以44%的股利佔比去計算1.91%，實際上二代健保的負擔大約是股價的千分之0.252😲(圖片右下角計算)。如果我們用12/28的收盤價120元來換算，每參加一張0050除息大約要扣30元的二代健保補充保費
🖍算式：120,000x0.252‰=30.24

🐝同樣的算法在0056的實際負擔就比較高了，是千分之0.525(如圖片右下角計算)，大約是0050的二倍。因為56的殖利率比較高，股利佔比也比50稍微高了一些，所以用29.75元的股價來換算，平均每張0056的二代健保負擔大約是15元左右
🖍算式：29,750x0.525‰=15.62

🐔總結來說，最近幾年因為配息當中的 #股利佔比減半，確實降低了健保的負擔，算起來 #千分之零點幾 感覺好像也沒有想像中的可怕。但不要忘記從2019年起，股利所得已經改用 #二擇一制，可與綜所稅合併申報抵減8.5%，這對低所得級距的小資存股族來說，影響會比較明顯，之後我們會再用一隻影片來深入分析，敬請期待🐱

感恩大家的協助，終於2021年2月讓這份殘缺的資料拼湊完整😃，其他ETF我們也正在收集中，也感謝這段期間提供資料的多位小尾巴～❤️

🔰最後還是希望未來在公布ETF配息時，就可以同時揭露股利佔比，讓投資人可以在除息之前掌握存股節稅的權益
🔰高清大圖這裡： http://bit.ly/37UzIJW
#從2021年開始24檔都各買100股好了😂
#教口訣是不是很像文理補習班🤣
#表格系資料型YouTuber😎
*0050資料新增2020年7月(感謝余志勇提供)
*0050資料新增2019年7月(感謝Mike Chen提供)
*0056資料新增2017年(感謝Rita Chen提供)
*0050資料新增2016-17年(感謝chang ct及Zijum Chen提供)