iVOD / 168535

Field Value
IVOD_ID 168535
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/168535
日期 2026-04-15
會議資料.會議代碼 委員會-11-5-26-6
會議資料.會議代碼:str 第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 5
會議資料.會次 6
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼:str[0] 社會福利及衛生環境委員會
會議資料.標題 第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2026-04-15T09:56:28+08:00
結束時間 2026-04-15T10:17:48+08:00
影片長度 00:21:20
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/3ec77822e2e6eae3df0233f15acde0548ea785098ebfecd525bca6d85ad377ff2a5e3ee0d4b51e7c5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
委員名稱 王育敏
委員發言時間 09:56:28 - 10:17:48
會議時間 2026-04-15T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第6次全體委員會議(事由:邀請衛生福利部部長、行政院經貿談判辦公室、經濟部、農業部、教育部就「美國貿易代表署發布《2026年各國貿易評估報告》(2026NTE)提及技術性貿易壁壘或食品安全檢驗與動植物防疫檢疫SPS)壁壘之豬肉、牛肉與牛肉產品、β促進劑的最大殘留容許量等各項食農相關產品及技術之要求,我國所承諾之措施、移除產品禁令或取消輸入口岸檢疫程序等,並特就其中開放切片馬鈴薯帶芽(或腐爛或發黴)仍能整批進口與其敦促撤銷基改食品進校園,對我國食品安全造成之衝擊與因應作為」進行專題報告,並備質詢。 邀請衛生福利部、農業部、行政院消費者保護處就「寵物用藥新制上路在即,犬貓及非經濟動物急重症醫療銜接、藥品流向管理、飼主取得可近性與消費權益保障之整體配套」進行專題報告,並備質詢。 【專題報告綜合詢答】)
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[0].start 7.20284375
transcript.pyannote[0].end 12.38346875
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1].start 12.61971875
transcript.pyannote[1].end 13.93596875
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2].start 14.57721875
transcript.pyannote[2].end 15.43784375
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3].start 16.34909375
transcript.pyannote[3].end 16.90596875
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[4].start 17.44596875
transcript.pyannote[4].end 18.55971875
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[5].start 18.81284375
transcript.pyannote[5].end 32.02596875
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[6].start 32.59971875
transcript.pyannote[6].end 34.97909375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[7].start 35.13096875
transcript.pyannote[7].end 37.61159375
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[8].start 38.40471875
transcript.pyannote[8].end 40.26096875
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[9].start 40.26096875
transcript.pyannote[9].end 52.61346875
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[10].start 52.20846875
transcript.pyannote[10].end 57.50721875
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[11].start 57.50721875
transcript.pyannote[11].end 58.73909375
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[12].start 57.99659375
transcript.pyannote[12].end 60.32534375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[13].start 60.32534375
transcript.pyannote[13].end 87.67971875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[14].start 81.94221875
transcript.pyannote[14].end 83.81534375
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[15].start 88.05096875
transcript.pyannote[15].end 97.95659375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[16].start 90.81846875
transcript.pyannote[16].end 91.42596875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[17].start 97.88909375
transcript.pyannote[17].end 112.84034375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[18].start 109.98846875
transcript.pyannote[18].end 114.08909375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[19].start 114.47721875
transcript.pyannote[19].end 119.62409375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[20].start 119.62409375
transcript.pyannote[20].end 192.49034375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[21].start 191.96721875
transcript.pyannote[21].end 196.30409375
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[22].start 193.78971875
transcript.pyannote[22].end 193.87409375
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[23].start 196.40534375
transcript.pyannote[23].end 196.42221875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[24].start 196.42221875
transcript.pyannote[24].end 200.97846875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[25].start 200.33721875
transcript.pyannote[25].end 217.22909375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[26].start 214.68096875
transcript.pyannote[26].end 221.34659375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[27].start 220.13159375
transcript.pyannote[27].end 223.50659375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[28].start 223.99596875
transcript.pyannote[28].end 228.34971875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[29].start 228.58596875
transcript.pyannote[29].end 235.43721875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[30].start 230.91471875
transcript.pyannote[30].end 233.81721875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[31].start 235.75784375
transcript.pyannote[31].end 245.10659375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[32].start 245.37659375
transcript.pyannote[32].end 256.42971875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[33].start 255.82221875
transcript.pyannote[33].end 256.27784375
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[34].start 256.69971875
transcript.pyannote[34].end 257.89784375
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[35].start 258.25221875
transcript.pyannote[35].end 262.21784375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[36].start 262.43721875
transcript.pyannote[36].end 265.44096875
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[37].start 266.03159375
transcript.pyannote[37].end 273.94596875
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[38].start 274.65471875
transcript.pyannote[38].end 278.75534375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[39].start 279.16034375
transcript.pyannote[39].end 283.42971875
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[40].start 283.78409375
transcript.pyannote[40].end 286.68659375
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[41].start 287.04096875
transcript.pyannote[41].end 299.30909375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[42].start 299.59596875
transcript.pyannote[42].end 302.73471875
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[43].start 303.08909375
transcript.pyannote[43].end 308.05034375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[44].start 308.55659375
transcript.pyannote[44].end 310.93596875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[45].start 311.42534375
transcript.pyannote[45].end 313.21409375
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[46].start 313.53471875
transcript.pyannote[46].end 327.64221875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[47].start 327.81096875
transcript.pyannote[47].end 328.18221875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[48].start 328.21596875
transcript.pyannote[48].end 336.41721875
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[49].start 336.07971875
transcript.pyannote[49].end 341.64846875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[50].start 339.30284375
transcript.pyannote[50].end 339.69096875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[51].start 340.16346875
transcript.pyannote[51].end 340.66971875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[52].start 341.26034375
transcript.pyannote[52].end 351.80721875
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 352.49909375
transcript.pyannote[53].end 354.84471875
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[54].start 356.02596875
transcript.pyannote[54].end 358.75971875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 359.11409375
transcript.pyannote[55].end 359.43471875
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[56].start 360.05909375
transcript.pyannote[56].end 360.41346875
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[57].start 361.71284375
transcript.pyannote[57].end 362.11784375
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[58].start 363.80534375
transcript.pyannote[58].end 367.21409375
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[59].start 368.88471875
transcript.pyannote[59].end 393.79221875
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[60].start 369.28971875
transcript.pyannote[60].end 370.62284375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[61].start 372.69846875
transcript.pyannote[61].end 373.05284375
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[62].start 373.05284375
transcript.pyannote[62].end 373.12034375
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[63].start 388.35846875
transcript.pyannote[63].end 388.78034375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[64].start 393.99471875
transcript.pyannote[64].end 397.92659375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[65].start 398.26409375
transcript.pyannote[65].end 401.63909375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[66].start 402.53346875
transcript.pyannote[66].end 412.21971875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[67].start 410.97096875
transcript.pyannote[67].end 413.62034375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[68].start 413.33346875
transcript.pyannote[68].end 416.59034375
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[69].start 416.53971875
transcript.pyannote[69].end 419.07096875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[70].start 418.69971875
transcript.pyannote[70].end 418.96971875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[71].start 418.96971875
transcript.pyannote[71].end 429.61784375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[72].start 419.52659375
transcript.pyannote[72].end 419.98221875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[73].start 428.97659375
transcript.pyannote[73].end 430.95096875
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[74].start 430.61346875
transcript.pyannote[74].end 466.06784375
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[75].start 432.68909375
transcript.pyannote[75].end 433.09409375
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[76].start 434.96721875
transcript.pyannote[76].end 435.33846875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[77].start 438.20721875
transcript.pyannote[77].end 438.64596875
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[78].start 441.93659375
transcript.pyannote[78].end 442.27409375
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[79].start 444.14721875
transcript.pyannote[79].end 444.48471875
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[80].start 461.14034375
transcript.pyannote[80].end 461.15721875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[81].start 461.15721875
transcript.pyannote[81].end 465.08909375
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[82].start 465.61221875
transcript.pyannote[82].end 467.97471875
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[83].start 466.74284375
transcript.pyannote[83].end 478.92659375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[84].start 477.94784375
transcript.pyannote[84].end 480.27659375
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[85].start 480.69846875
transcript.pyannote[85].end 483.92159375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[86].start 484.37721875
transcript.pyannote[86].end 486.19971875
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[87].start 486.19971875
transcript.pyannote[87].end 486.21659375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[88].start 486.21659375
transcript.pyannote[88].end 486.23346875
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[89].start 487.16159375
transcript.pyannote[89].end 491.97096875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[90].start 492.12284375
transcript.pyannote[90].end 523.91534375
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[91].start 496.79721875
transcript.pyannote[91].end 497.05034375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[92].start 514.85346875
transcript.pyannote[92].end 515.32596875
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[93].start 522.66659375
transcript.pyannote[93].end 550.89846875
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[94].start 524.40471875
transcript.pyannote[94].end 524.75909375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[95].start 531.76221875
transcript.pyannote[95].end 532.08284375
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[96].start 550.25721875
transcript.pyannote[96].end 550.86471875
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[97].start 550.89846875
transcript.pyannote[97].end 551.57346875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[98].start 551.57346875
transcript.pyannote[98].end 555.62346875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[99].start 551.64096875
transcript.pyannote[99].end 551.97846875
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[100].start 555.69096875
transcript.pyannote[100].end 569.20784375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[101].start 569.32596875
transcript.pyannote[101].end 599.86971875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[102].start 600.57846875
transcript.pyannote[102].end 603.68346875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[103].start 604.30784375
transcript.pyannote[103].end 617.23409375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[104].start 617.75721875
transcript.pyannote[104].end 629.97471875
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[105].start 629.58659375
transcript.pyannote[105].end 636.42096875
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[106].start 633.70409375
transcript.pyannote[106].end 634.17659375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[107].start 636.48846875
transcript.pyannote[107].end 637.93971875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[108].start 636.89346875
transcript.pyannote[108].end 639.71159375
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[109].start 639.61034375
transcript.pyannote[109].end 645.53346875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[110].start 645.85409375
transcript.pyannote[110].end 647.15346875
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[111].start 646.78221875
transcript.pyannote[111].end 648.94221875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[112].start 647.32221875
transcript.pyannote[112].end 650.12346875
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[113].start 650.12346875
transcript.pyannote[113].end 650.24159375
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[114].start 650.24159375
transcript.pyannote[114].end 650.32596875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[115].start 650.32596875
transcript.pyannote[115].end 652.84034375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[116].start 650.39346875
transcript.pyannote[116].end 651.22034375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[117].start 652.45221875
transcript.pyannote[117].end 659.35409375
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[118].start 652.92471875
transcript.pyannote[118].end 654.66284375
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[119].start 659.59034375
transcript.pyannote[119].end 672.33096875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[120].start 662.54346875
transcript.pyannote[120].end 665.05784375
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[121].start 672.75284375
transcript.pyannote[121].end 674.10284375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[122].start 674.52471875
transcript.pyannote[122].end 676.97159375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[123].start 677.00534375
transcript.pyannote[123].end 688.86846875
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[124].start 686.67471875
transcript.pyannote[124].end 695.43284375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[125].start 692.53034375
transcript.pyannote[125].end 694.84221875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[126].start 696.25971875
transcript.pyannote[126].end 712.40909375
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[127].start 696.71534375
transcript.pyannote[127].end 696.78284375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[128].start 696.78284375
transcript.pyannote[128].end 697.03596875
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[129].start 697.03596875
transcript.pyannote[129].end 697.17096875
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[130].start 697.37346875
transcript.pyannote[130].end 698.77409375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[131].start 702.94221875
transcript.pyannote[131].end 702.99284375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[132].start 703.41471875
transcript.pyannote[132].end 703.53284375
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[133].start 703.53284375
transcript.pyannote[133].end 703.54971875
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[134].start 703.54971875
transcript.pyannote[134].end 703.60034375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[135].start 710.92409375
transcript.pyannote[135].end 718.85534375
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[136].start 717.23534375
transcript.pyannote[136].end 723.71534375
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[137].start 722.19659375
transcript.pyannote[137].end 724.23846875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[138].start 724.91346875
transcript.pyannote[138].end 724.96409375
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[139].start 724.96409375
transcript.pyannote[139].end 724.98096875
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[140].start 724.98096875
transcript.pyannote[140].end 728.25471875
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[141].start 724.99784375
transcript.pyannote[141].end 725.74034375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[142].start 727.05659375
transcript.pyannote[142].end 736.28721875
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[143].start 728.28846875
transcript.pyannote[143].end 728.47409375
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[144].start 734.04284375
transcript.pyannote[144].end 737.24909375
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[145].start 736.59096875
transcript.pyannote[145].end 739.57784375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[146].start 740.21909375
transcript.pyannote[146].end 743.86409375
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[147].start 744.26909375
transcript.pyannote[147].end 747.79596875
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[148].start 747.49221875
transcript.pyannote[148].end 754.39409375
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[149].start 754.20846875
transcript.pyannote[149].end 756.31784375
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[150].start 754.46159375
transcript.pyannote[150].end 764.68784375
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[151].start 761.75159375
transcript.pyannote[151].end 762.93284375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[152].start 763.86096875
transcript.pyannote[152].end 765.46409375
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[153].start 765.36284375
transcript.pyannote[153].end 769.85159375
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[154].start 769.93596875
transcript.pyannote[154].end 776.19659375
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[155].start 775.69034375
transcript.pyannote[155].end 778.47471875
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[156].start 777.31034375
transcript.pyannote[156].end 777.32721875
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[157].start 777.32721875
transcript.pyannote[157].end 777.34409375
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[158].start 777.34409375
transcript.pyannote[158].end 778.03596875
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[159].start 778.03596875
transcript.pyannote[159].end 778.49159375
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[160].start 778.47471875
transcript.pyannote[160].end 778.60971875
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[161].start 778.60971875
transcript.pyannote[161].end 778.66034375
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[162].start 778.66034375
transcript.pyannote[162].end 778.96409375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[163].start 778.96409375
transcript.pyannote[163].end 779.03159375
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[164].start 779.03159375
transcript.pyannote[164].end 779.97659375
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[165].start 779.97659375
transcript.pyannote[165].end 822.94034375
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[166].start 780.78659375
transcript.pyannote[166].end 780.80346875
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[167].start 780.80346875
transcript.pyannote[167].end 781.46159375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[168].start 781.46159375
transcript.pyannote[168].end 781.51221875
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[169].start 799.14659375
transcript.pyannote[169].end 801.35721875
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[170].start 823.59846875
transcript.pyannote[170].end 830.31471875
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[171].start 830.70284375
transcript.pyannote[171].end 835.17471875
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[172].start 833.16659375
transcript.pyannote[172].end 870.64596875
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[173].start 870.64596875
transcript.pyannote[173].end 870.66284375
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[174].start 870.66284375
transcript.pyannote[174].end 870.88221875
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[175].start 870.88221875
transcript.pyannote[175].end 876.92346875
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[176].start 875.89409375
transcript.pyannote[176].end 882.45846875
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[177].start 880.34909375
transcript.pyannote[177].end 884.95596875
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[178].start 883.08284375
transcript.pyannote[178].end 889.22534375
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[179].start 889.79909375
transcript.pyannote[179].end 897.96659375
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[180].start 898.50659375
transcript.pyannote[180].end 908.09159375
transcript.pyannote[181].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[181].start 909.22221875
transcript.pyannote[181].end 910.77471875
transcript.pyannote[182].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[182].start 911.09534375
transcript.pyannote[182].end 917.84534375
transcript.pyannote[183].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[183].start 918.31784375
transcript.pyannote[183].end 925.32096875
transcript.pyannote[184].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[184].start 925.43909375
transcript.pyannote[184].end 935.71596875
transcript.pyannote[185].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[185].start 935.71596875
transcript.pyannote[185].end 938.09534375
transcript.pyannote[186].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[186].start 938.14596875
transcript.pyannote[186].end 942.82034375
transcript.pyannote[187].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[187].start 941.79096875
transcript.pyannote[187].end 945.92534375
transcript.pyannote[188].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[188].start 945.95909375
transcript.pyannote[188].end 949.21596875
transcript.pyannote[189].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[189].start 948.43971875
transcript.pyannote[189].end 950.21159375
transcript.pyannote[190].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[190].start 949.68846875
transcript.pyannote[190].end 952.03409375
transcript.pyannote[191].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[191].start 951.46034375
transcript.pyannote[191].end 969.29721875
transcript.pyannote[192].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[192].start 969.61784375
transcript.pyannote[192].end 976.65471875
transcript.pyannote[193].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[193].start 977.12721875
transcript.pyannote[193].end 978.74721875
transcript.pyannote[194].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[194].start 979.15221875
transcript.pyannote[194].end 1003.90784375
transcript.pyannote[195].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[195].start 1003.40159375
transcript.pyannote[195].end 1021.20471875
transcript.pyannote[196].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[196].start 1016.02409375
transcript.pyannote[196].end 1016.36159375
transcript.pyannote[197].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[197].start 1019.26409375
transcript.pyannote[197].end 1022.13284375
transcript.pyannote[198].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[198].start 1021.49159375
transcript.pyannote[198].end 1027.36409375
transcript.pyannote[199].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[199].start 1027.73534375
transcript.pyannote[199].end 1030.87409375
transcript.pyannote[200].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[200].start 1031.27909375
transcript.pyannote[200].end 1034.04659375
transcript.pyannote[201].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[201].start 1033.84409375
transcript.pyannote[201].end 1036.64534375
transcript.pyannote[202].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[202].start 1034.82284375
transcript.pyannote[202].end 1035.49784375
transcript.pyannote[203].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[203].start 1036.64534375
transcript.pyannote[203].end 1039.22721875
transcript.pyannote[204].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[204].start 1036.94909375
transcript.pyannote[204].end 1037.64096875
transcript.pyannote[205].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[205].start 1040.18909375
transcript.pyannote[205].end 1046.34846875
transcript.pyannote[206].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[206].start 1048.15409375
transcript.pyannote[206].end 1052.47409375
transcript.pyannote[207].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[207].start 1053.35159375
transcript.pyannote[207].end 1054.92096875
transcript.pyannote[208].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[208].start 1055.76471875
transcript.pyannote[208].end 1057.45221875
transcript.pyannote[209].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[209].start 1058.11034375
transcript.pyannote[209].end 1060.50659375
transcript.pyannote[210].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[210].start 1058.58284375
transcript.pyannote[210].end 1060.33784375
transcript.pyannote[211].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[211].start 1060.45596875
transcript.pyannote[211].end 1062.71721875
transcript.pyannote[212].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[212].start 1062.04221875
transcript.pyannote[212].end 1064.25284375
transcript.pyannote[213].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[213].start 1064.25284375
transcript.pyannote[213].end 1068.58971875
transcript.pyannote[214].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[214].start 1066.07534375
transcript.pyannote[214].end 1066.93596875
transcript.pyannote[215].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[215].start 1068.96096875
transcript.pyannote[215].end 1073.77034375
transcript.pyannote[216].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[216].start 1074.17534375
transcript.pyannote[216].end 1075.96409375
transcript.pyannote[217].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[217].start 1075.94721875
transcript.pyannote[217].end 1078.64721875
transcript.pyannote[218].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[218].start 1078.64721875
transcript.pyannote[218].end 1086.12284375
transcript.pyannote[219].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[219].start 1080.11534375
transcript.pyannote[219].end 1082.07284375
transcript.pyannote[220].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[220].start 1082.59596875
transcript.pyannote[220].end 1083.54096875
transcript.pyannote[221].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[221].start 1083.70971875
transcript.pyannote[221].end 1083.87846875
transcript.pyannote[222].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[222].start 1084.68846875
transcript.pyannote[222].end 1092.88971875
transcript.pyannote[223].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[223].start 1093.10909375
transcript.pyannote[223].end 1102.13721875
transcript.pyannote[224].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[224].start 1095.38721875
transcript.pyannote[224].end 1096.53471875
transcript.pyannote[225].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[225].start 1100.65221875
transcript.pyannote[225].end 1104.71909375
transcript.pyannote[226].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[226].start 1105.41096875
transcript.pyannote[226].end 1107.35159375
transcript.pyannote[227].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[227].start 1107.73971875
transcript.pyannote[227].end 1109.39346875
transcript.pyannote[228].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[228].start 1109.39346875
transcript.pyannote[228].end 1115.08034375
transcript.pyannote[229].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[229].start 1112.70096875
transcript.pyannote[229].end 1128.29346875
transcript.pyannote[230].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[230].start 1128.51284375
transcript.pyannote[230].end 1133.55846875
transcript.pyannote[231].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[231].start 1134.50346875
transcript.pyannote[231].end 1146.60284375
transcript.pyannote[232].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[232].start 1141.55721875
transcript.pyannote[232].end 1141.62471875
transcript.pyannote[233].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[233].start 1142.35034375
transcript.pyannote[233].end 1142.62034375
transcript.pyannote[234].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[234].start 1143.12659375
transcript.pyannote[234].end 1143.58221875
transcript.pyannote[235].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[235].start 1146.38346875
transcript.pyannote[235].end 1154.11221875
transcript.pyannote[236].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[236].start 1154.53409375
transcript.pyannote[236].end 1158.14534375
transcript.pyannote[237].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[237].start 1158.61784375
transcript.pyannote[237].end 1158.92159375
transcript.pyannote[238].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[238].start 1159.29284375
transcript.pyannote[238].end 1177.28159375
transcript.pyannote[239].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[239].start 1166.95409375
transcript.pyannote[239].end 1167.96659375
transcript.pyannote[240].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[240].start 1167.96659375
transcript.pyannote[240].end 1168.06784375
transcript.pyannote[241].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[241].start 1169.41784375
transcript.pyannote[241].end 1170.73409375
transcript.pyannote[242].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[242].start 1170.76784375
transcript.pyannote[242].end 1170.81846875
transcript.pyannote[243].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[243].start 1175.20596875
transcript.pyannote[243].end 1175.93159375
transcript.pyannote[244].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[244].start 1176.50534375
transcript.pyannote[244].end 1183.06971875
transcript.pyannote[245].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[245].start 1180.43721875
transcript.pyannote[245].end 1180.84221875
transcript.pyannote[246].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[246].start 1182.83346875
transcript.pyannote[246].end 1197.05909375
transcript.pyannote[247].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[247].start 1197.63284375
transcript.pyannote[247].end 1201.86846875
transcript.pyannote[248].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[248].start 1200.87284375
transcript.pyannote[248].end 1204.07909375
transcript.pyannote[249].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[249].start 1204.19721875
transcript.pyannote[249].end 1231.73721875
transcript.pyannote[250].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[250].start 1210.52534375
transcript.pyannote[250].end 1211.33534375
transcript.pyannote[251].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[251].start 1215.19971875
transcript.pyannote[251].end 1217.64659375
transcript.pyannote[252].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[252].start 1232.10846875
transcript.pyannote[252].end 1247.32971875
transcript.pyannote[253].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[253].start 1247.56596875
transcript.pyannote[253].end 1250.38409375
transcript.pyannote[254].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[254].start 1249.11846875
transcript.pyannote[254].end 1249.69221875
transcript.pyannote[255].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[255].start 1250.31659375
transcript.pyannote[255].end 1265.77409375
transcript.pyannote[256].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[256].start 1253.62409375
transcript.pyannote[256].end 1253.97846875
transcript.pyannote[257].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[257].start 1255.10909375
transcript.pyannote[257].end 1255.48034375
transcript.pyannote[258].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[258].start 1266.01034375
transcript.pyannote[258].end 1277.16471875
transcript.pyannote[259].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[259].start 1267.15784375
transcript.pyannote[259].end 1270.26284375
transcript.pyannote[260].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[260].start 1275.35909375
transcript.pyannote[260].end 1275.46034375
transcript.pyannote[261].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[261].start 1277.26596875
transcript.pyannote[261].end 1277.97471875
transcript.pyannote[262].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[262].start 1277.97471875
transcript.pyannote[262].end 1279.89846875
transcript.whisperx[0].start 7.23
transcript.whisperx[0].end 12.174
transcript.whisperx[0].text 好謝謝主席我們是不是有請部長跟房檢署的署長請署長
transcript.whisperx[1].start 17.666
transcript.whisperx[1].end 35.565
transcript.whisperx[1].text 部長早這個我還是延續剛剛委員大家在關心的有關於動物用藥的這個問題因為我聽到你們回覆前面幾位委員我現在有幾個問題想要理清第一個現在的這個公告的辦法一定會註銷對不對就這兩天
transcript.whisperx[2].start 38.468
transcript.whisperx[2].end 59.789
transcript.whisperx[2].text 就是一定會註銷讓它失效就應該說目前這個農業部依照動保法第四條第三項所公告的這個管理辦法會先取消然後再嚴定一個更周延那這個空窗期就是會確保所有的動物用藥都沒有問題那它引用的是什麼
transcript.whisperx[3].start 60.43
transcript.whisperx[3].end 87.415
transcript.whisperx[3].text 用動保法第四條第二項的規定因為在這個動保法第四條第二項就已經明定了這個當動物用藥不足的時候那麼獸醫師得以使用人用藥品那麼意思就是說既然可以使用那麼藥品的供應就不應該斷這個這個有障礙那如果這樣子我們學衆的後面的點是在這個藥品的安全管理上面
transcript.whisperx[4].start 88.12
transcript.whisperx[4].end 108.979
transcript.whisperx[4].text 那這樣還有需要再重新公告一個辦法嗎如果把辦法註銷回到動保法之後那公要也無語 還需要再另訂新辦法嗎有 因為在這個動保法第4條第3條要明訂那麼前項這些人用藥品怎麼樣用到這個動物身上的相關的使用管理規定它要由主管機關訂制
transcript.whisperx[5].start 110.02
transcript.whisperx[5].end 136.278
transcript.whisperx[5].text 那你們現在沒有訂的情況底下不是反而是你要上路之後才引發問題沒有上路反而是沒有問題你現在是這樣子應該是這樣講就是說在過去一段時間本來已經在農業部訂的這個授權辦法裡面那麼有提到這個相關的人用藥品要用到動物上面的時候它要經過一些行政程序比如說它怎麼樣成為一個動物保護用藥
transcript.whisperx[6].start 138.94
transcript.whisperx[6].end 158.037
transcript.whisperx[6].text 那麼他的這個申請程序登錄程序是什麼等等那麼但是呢這個程序上可能要再更簡化因為目前所公告的701項這個得用於動物的人用藥品裡面只有這個200多項按照這個辦法來
transcript.whisperx[7].start 160.078
transcript.whisperx[7].end 180.887
transcript.whisperx[7].text 這個申請登錄為動物保護用藥所以還因為一旦成為動物保護用藥的時候藥商就可以直接供應在這個辦法裡面是這樣子定所以就會產生另外還有將近500種的藥品是沒有辦法從藥商直接供應造成剛剛說到取得上的一些不方便性所以這個
transcript.whisperx[8].start 182.088
transcript.whisperx[8].end 192.559
transcript.whisperx[8].text 這個部分包含這個如何成為動物保護用藥的程序如何簡化輔導那麼另外在使用上如何流向的管理去強化這個是關鍵那你們兩個部會已經有共識了嗎
transcript.whisperx[9].start 196.644
transcript.whisperx[9].end 223.311
transcript.whisperx[9].text 有個初步的共識我剛剛提到的就是我們一些初步的共識所以辦法就是新的辦法公告之後可以確保這701項藥品不會經過冗長的行政程序而且也不用再去登記它直接就會被公告變成是動物用藥嗎我們是朝這個對我們朝這個方向對朝這個方向去就直接公告它就是動物用藥那你們現在還有什麼問題是沒有處理的沒有共識的
transcript.whisperx[10].start 224.071
transcript.whisperx[10].end 244.149
transcript.whisperx[10].text 如果有也可以很快就修正辦法不是直接就上路就好了嗎這個真正進行的行政程序是房檢署來進行我知道那你們現在到底還有什麼問題沒有解關鍵就是這701項用藥讓他更快速的直接公告變成是動物用藥嗎不是嗎
transcript.whisperx[11].start 245.47
transcript.whisperx[11].end 272.576
transcript.whisperx[11].text 那你們還有什麼細節或是行政的作業是兩個部會現在喬不定的還需要商議的如果沒有 正常這個辦法可以很快速的公告來局長你說謝謝委員因為原來在這個制度設計的時候其中有一項就是人用藥那你經過登錄以後轉為動保用藥那以目前為止的話我們即便廣度的去邀他但也只有144項然後只有216件
transcript.whisperx[12].start 274.736
transcript.whisperx[12].end 279.798
transcript.whisperx[12].text 那現在的701項如果直接轉為動保用藥那當然我們可以快速來處理這個問題但他的背後有藥證的大概1萬多張所以他可能是會一個爆量那爆量這不僅僅問題是後續假設這1萬多間的藥證701項的話這些我們都要對接到食藥署的相關的資訊那我才有辦法做
transcript.whisperx[13].start 299.685
transcript.whisperx[13].end 327.238
transcript.whisperx[13].text 他的這個紀錄跟流向的管控那如果說這一些我們都沒有辦法掌握的話那麼即便衝出上路了但是會回到那個流向的管理上會失控所以一定要確保我們在後續的這一些都要對接好了我們再上路所以容我們有一點時間跟食藥署把這些的資料庫整個重新建檔然後依照我們要求他填報的
transcript.whisperx[14].start 328.579
transcript.whisperx[14].end 349.323
transcript.whisperx[14].text 資料品項欄位等等都對接清楚所以我們現在已經往這個大方向在做執行了那你需要多少時間你這個新的辦法你們這樣的一個對接還需要多少時間因為那一天開會的時候那部長這邊也也都允諾有共識說這個資料會讓我們來對接所以我們以後最快的時間來跟他對接最快是多快我們也希望說能夠最
transcript.whisperx[15].start 356.392
transcript.whisperx[15].end 366.88
transcript.whisperx[15].text 其實也跟委員報告就是說我們這個誰能回答這題 來 食藥署署長要回答是不是
transcript.whisperx[16].start 369.274
transcript.whisperx[16].end 386.566
transcript.whisperx[16].text 我們其實有一些共識我們也幫忙想了一些辦法就在短期我們在人類用藥的部分可以從我們藥商藥局經商的藥局等等到動物的機構去短期我們只要有運銷紀錄很清楚可以對得起來可是中長期的話因為短期的時候讓公藥就能夠穩定不會斷掉
transcript.whisperx[17].start 388.607
transcript.whisperx[17].end 400.861
transcript.whisperx[17].text 但是中長期的確需要一個資訊的平台那我們在藥品的我們的追追追系統裡面在我們的藥商在我們的中盤商裡面都可以確定所以我們從我們這邊可以抓到出貨的狀況
transcript.whisperx[18].start 402.591
transcript.whisperx[18].end 430.217
transcript.whisperx[18].text 在農業部的部分在使用端在診所在動物醫院裡面的雙方能夠勾肌讓我們最擔心的部分能夠被確保那需要多少時間我問的是需要多少時間那個運銷紀錄應該即刻就可以有運銷紀錄就可以了對 那你整個的勾肌你的那個資料跟委員說明這個大概有兩個層面要處理第一個就是因為他這個辦法要修訂所以修訂他還是需要找相關的stakeholder來討論你們不是現在共識已經很強
transcript.whisperx[19].start 430.697
transcript.whisperx[19].end 460.257
transcript.whisperx[19].text 那個是我們內部的行政作業的公司但是我們還是要聽聽stakeholder包含獸醫師啦包含這些事主大家的意見那麼還有中間可能牽涉到藥商藥局這個還是需要有一些會議討論然後進行法治作業那第二個呢後面的程序上它有兩個程序需要把它資訊的資訊流要把它完備一個是藥品的流向資訊第二個呢是使用的這個登錄因為我們能用藥品多數健保
transcript.whisperx[20].start 461.278
transcript.whisperx[20].end 485.76
transcript.whisperx[20].text 我知道 我要問的就是你們需要多少時間新的辦法 那這個系統因為在目前來講這個農業部這邊的系統是要新建的所以它會比較多一點時間那我們這個系統是ready的只是協助對接所以要多少時間 你們回答不出來這個要看那個房間署的評估署長你們需要多少時間
transcript.whisperx[21].start 487.179
transcript.whisperx[21].end 512.407
transcript.whisperx[21].text 其實以現在來講承辦單位因為這個回到還是落實在基層那以基層來講他整個現在所有的系統要重新重置或者那個其實真的就在花時間那原來他們的評估是希望一年半把整個系統嫁接因為除了食藥署還有那個疾管署疾管署的都要嫁接還有新制那我現在我想我們會盡量縮短就是假設這個順暢的話我覺得再縮短
transcript.whisperx[22].start 514.428
transcript.whisperx[22].end 516.451
transcript.whisperx[22].text 對 如果可以的話我們再把這個系統上趕快對接 然後越早完成我們越早宣告要求就是在你的新辦法還沒有公告上路之前這個動物用藥的藥品絕對不能短缺
transcript.whisperx[23].start 531.97
transcript.whisperx[23].end 548.145
transcript.whisperx[23].text 要供應無虞這是第一件第二件一年內你們這個新的機制一定走中長期你要把它建置是完整的就是從登錄到它的流向管理你是一套完整的制度那如果是這樣代表你前面的辦法你這兩年你根本你們都沒有想到這些問題配套也沒有在做
transcript.whisperx[24].start 550.307
transcript.whisperx[24].end 554.088
transcript.whisperx[24].text 接下來我要問的是食安的問題因為今天這個我們經貿談判辦公室我們的代表是沒有到今天派的是執行秘書經貿談判辦公室來這個徐執密也請上台
transcript.whisperx[25].start 569.432
transcript.whisperx[25].end 586.143
transcript.whisperx[25].text 這一次的ART的談判我們可以看到在食安的部分我們做了非常大的退讓我自己的觀察你的源頭把關已經被破防了食安五環也破功了食安防線棄守我們一個一個來看這一次你們談的成果基本上我們跟美國的經貿談判你可以談但是食品安全為什麼我們對於食品的把關我們要棄守這一點是我非常不能接受的
transcript.whisperx[26].start 599.392
transcript.whisperx[26].end 606.696
transcript.whisperx[26].text 第一個我們過去在管理這個豬肉美豬進口的時候當時的蘇貞昌院長他說我們會有很好的一套的管理措施大家不用怕這個就是我們對於食安的保證第一個最重要的是產地的茶廠從源頭去管理
transcript.whisperx[27].start 617.982
transcript.whisperx[27].end 645.374
transcript.whisperx[27].text 結果這次的談判我要問經貿辦你們的談判怎麼會去同意就是我們可以不用事先這個去茶廠然後就可以進來就可以長驅直入更為人說明這個茶廠這個我們源頭管理還是有的有嗎我們有系統性茶盒跟茶廠那這個部分沒有讓步沒有沒有沒有讓步那為什麼這個出來的報告是這樣子寫就是說美方要求就是沒有茶廠這件事情
transcript.whisperx[28].start 645.914
transcript.whisperx[28].end 672.085
transcript.whisperx[28].text 有有有 查場可以查場我要確定這件事我們去年才去查過啊所以ART簽了之後還是可以查場可以可以可以另外一個我們這兩塊一個叫系統性查核就是整個制度的review第二個就是查場查場非常重要所以我要問的是這個絕對是不能放掉沒有問題的這個沒有改變另外一個是那個秦出肉品的管制措施就是說美方現在說他提供名單我們就要照單全售
transcript.whisperx[29].start 672.825
transcript.whisperx[29].end 695.22
transcript.whisperx[29].text 就是我們不再由防檢署來認定是不是這樣這個系統性查核的概念就是這樣就是用一個國家的它的這個品質管控制度去認可那我們就會就像GMP廠的沒有 過去我們的防檢署還要再認可一遍我們是主權國家怎麼可以是美方開端我們就照單全收
transcript.whisperx[30].start 696.901
transcript.whisperx[30].end 723.661
transcript.whisperx[30].text 所以這個沒有改變嗎對世界各國裡面我們系統性查核確定這個制度對接所以它制度裡面允許的就像我們也希望是我們允許的我們制度裡面允許一樣可以得到但是當對方要求他其實就是要我們的許可的時候我們還是有許可的功能現在是不是沒有了透過系統性查核才能夠有這樣的制度我們跟其他國家也是這樣我們現在是不是沒有許可權了
transcript.whisperx[31].start 724.975
transcript.whisperx[31].end 739.047
transcript.whisperx[31].text 有有有還有最終許可權還是有對不對這一個源頭的管理我覺得非常重要如果是這個棄守我覺得我們的食安源頭就是破防沒有沒有這個還是要經過系統性查核那另外一個就是邊境的逐批查驗
transcript.whisperx[32].start 740.308
transcript.whisperx[32].end 760.146
transcript.whisperx[32].text 我們還可以做到百分之百的逐批查驗嗎美方是不是要求我們要放棄百分之百逐批查驗應該是這樣子講就是說我們現在只有針對美方這個國家做逐批查驗是啊 因為他們還有萊克多巴胺啊但是我們查了這麼多批之後呢都是合格的
transcript.whisperx[33].start 760.566
transcript.whisperx[33].end 778.771
transcript.whisperx[33].text 都是合格所以才會回到常態你的常態是幾%就是它有這個來那個說明一下它是查到有問題的時候才會再增加查核的所以你就不百分之百逐批查驗了嗎我們回到我們常態性的
transcript.whisperx[34].start 780.572
transcript.whisperx[34].end 796.518
transcript.whisperx[34].text 常態性的查驗的話其實是2到10%的查驗因為過去的經驗裡面我們已經查數萬批裡面都是正常人我知道 各位跟委員報告去年我們有萊克多巴胺澳洲的豬腳嘛我親自去看了一趟澳洲的豬腳
transcript.whisperx[35].start 798.759
transcript.whisperx[35].end 822.43
transcript.whisperx[35].text 養豬場 屠宰場等等那個是我在委員會要求的我親自去了 去看了結果我看到有三分之一的台灣整個場面有三分之一台灣的孩子在那邊為這個豬場在努力所謂打工換宿那我們看到他的整個制度化裡面在做這件事情也了解他們的實際上的狀況所以上次也是房檢署跟食藥署共同前去對於這個所以這個是
transcript.whisperx[36].start 823.91
transcript.whisperx[36].end 835.64
transcript.whisperx[36].text 邊境外去除非查驗去查場之後系統性查核到我們邊境就要按照所謂的風險我們現在叫border protection intelligence是會來去判斷的你暫時先不用講我們之所以對於美國的豬肉採取更嚴格的把關是因為我們開放了讓他允許有萊克多巴胺的美豬可以進到台灣來
transcript.whisperx[37].start 847.37
transcript.whisperx[37].end 852.912
transcript.whisperx[37].text 所以當時蘇貞昌院長才說大家放心我會百分之百逐批的查驗我的百分之百逐批的查驗是讓我不會有高過這個比例的收入金混到市場來因為你這個就是開放了你不要把它跟其他國家又混為一談我今天要問的這個就是我們放棄了百分之百逐批查驗這個就是事實嘛
transcript.whisperx[38].start 871.178
transcript.whisperx[38].end 885.631
transcript.whisperx[38].text 是回到我們的風險查核方式啦 按照我們對所有國家進來的我知道 但當時蘇貞昌院長承諾不是這樣子嘛你們現在不要把一般性的查驗又拿回來談我要講的是 你這個已經放鬆但是你的來季的標準 又放寬我們看一下下一張你的這個來季的標準 你的租雜稅 你知道嗎日本是0.04ppm
transcript.whisperx[39].start 899.343
transcript.whisperx[39].end 924.377
transcript.whisperx[39].text 韓國基本上是不得檢出個案是0.01我們這次ART之後你要放寬到0.09ppm這是不是事實我們找到的數據是不是事實那你就是比原來的你的這個是暴增9倍喔那這樣的情況底下你邊境你還不逐批抽那你怎麼知道他有沒有超過這個標準
transcript.whisperx[40].start 925.698
transcript.whisperx[40].end 943.976
transcript.whisperx[40].text 先跟委員報告一下,因為ART裡面的內容其實針對是我們採取的是以國際的標準,以Codex標準,如果Codex沒有訂,才會有另外一部分的一個思考。那我就問你,租雜稅你到底訂多少?我們對於相關的一個規定是以國際對接的一個方式來去計算。那有什麼國際標準?日本0.04ppm,韓國是0.01啊?
transcript.whisperx[41].start 945.998
transcript.whisperx[41].end 968.585
transcript.whisperx[41].text 我們這邊是提到跟CODEX的對接所以就是0.09ppm嘛對,跟CODEX的對接那我要問你的就是你現在豬雜你的來地容許量是暴增9倍你跟原來的是暴增9倍在這樣的情況底下你邊境又不採取百分之百主批查驗然後讓你看一個數字就是美國的豬內臟進到台灣現在如果跟110年比較起來114年已經來到7681公噸
transcript.whisperx[42].start 976.007
transcript.whisperx[42].end 990.551
transcript.whisperx[42].text 我就問你 這一些豬雜 豬內臟 它的流向都流到哪裡去未來ART之後 它是成長的九倍 它的含量是九倍你要不要管制 它是不是流向小吃攤我們還有縣市 就是說鼓勵大家這個台灣豬還舉辦了小吃大賽 還有黑白切今天的這一些豬雜 其實就是黑白切裡面
transcript.whisperx[43].start 1003.934
transcript.whisperx[43].end 1030.667
transcript.whisperx[43].text 我跟委員說明澄清一下這些資訊在這個豬肝豬腎的部分日本韓國新加坡的標準都是跟Codex一致那我們現在也是跟Codex一致也就是說在肝的部分是0.04腎的部分是0.09其他的可食用部分是採取其中較低者我們大概這個標準都會跟Codex是一致
transcript.whisperx[44].start 1031.325
transcript.whisperx[44].end 1046.357
transcript.whisperx[44].text 你的較低者是多少?就是0.09ppm嗎?不不不,我們是肝腎好,那我就問你豬大腸是多少?豬大腸,其他的話我們如果沒有特別去的話就是採肝腎比較低的,就是0.04你豬大腸現在是0.04?對然後那個豬的肝臉呢?豬的肝臉,他是算肌肉啊
transcript.whisperx[45].start 1058.615
transcript.whisperx[45].end 1067.786
transcript.whisperx[45].text 他沒有算在豬雜裡面沒有啊眼頰肉也是肌肉所以0.01肉的是0.01啊所以大腸小腸你現在是0.04但是肝腎是0.09不是肝是0.04腎是0.09這個都是Cortex的標準
transcript.whisperx[46].start 1074.246
transcript.whisperx[46].end 1090.358
transcript.whisperx[46].text 所以你其他沒有比日韓高日韓新加坡都一致你提供一個數據給我沒有問題我們把這國際對照我現在最關切的是我們跟澳洲在澳洲日本韓國新加坡都是一致的甘0.04剩0.09
transcript.whisperx[47].start 1093.16
transcript.whisperx[47].end 1109.085
transcript.whisperx[47].text 好 你這個數據你要確定你是正確的然後你要提供給我因為我們辦公室找到的資料是我們現在是比日韓還要高沒有沒有沒有 我們跟日韓一樣我們是按照Codex的標準他們也是Codex的標準他們兩個的標準也不一樣
transcript.whisperx[48].start 1109.485
transcript.whisperx[48].end 1133.171
transcript.whisperx[48].text 沒有 他們兩個的就是Codex的標準 我們這邊看到的就是好 你把資料提供給我 我會再去核對喔那我要問你的就是 我們現在顯然是放寬然後放寬了之後 我要問你的是我們這一些冷凍的豬雜 你的流向到底流去哪裡我們現在市面上其實都看不到然後它未來的這個含量是變高的 請問它是流向哪裡你們有掌握嗎
transcript.whisperx[49].start 1135.457
transcript.whisperx[49].end 1156.088
transcript.whisperx[49].text 這如果以114年來講7681公噸的豬雜流向流去了哪裡做了什麼食品流到了小吃攤嗎你們到底整個食藥署有沒有掌握流向跟委員報告一下我們其他可食部位的數字與美國的部分那以今年度進來的是有1746
transcript.whisperx[50].start 1159.39
transcript.whisperx[50].end 1174.362
transcript.whisperx[50].text 頓目前今年的數字是這樣那其中我們特別看一下有沒有所謂的豬腎啊的進來其實是都沒有進來對今年度最新的那我們整體的看起來那進口豬是佔百分之八
transcript.whisperx[51].start 1175.163
transcript.whisperx[51].end 1196.491
transcript.whisperx[51].text 我知道 我要知道他的旅遊箱到底去了哪裡因為市面上大家都不知道 你們標示也沒有在做 也沒有人看到跟委員講 我們現在的原料原產地 包裝食品 散裝食品 或者職工場所我們都有去稽查 像今年對不對 去年度我們整個稽查九千多件有兩件沒有標示好的 這兩件都是台灣豬沒有標好
transcript.whisperx[52].start 1197.671
transcript.whisperx[52].end 1202.097
transcript.whisperx[52].text 不管是哪裡不管台灣豬還是國外豬我們通通都會來好那你給我一個報告你要告訴我以114年為例進口的這些雜碎就是豬雜它的流向它的體向它的流向然後那個比例佔多少你們都有掌握對都有掌握把報告提供給我
transcript.whisperx[53].start 1217.655
transcript.whisperx[53].end 1243.65
transcript.whisperx[53].text 因為民眾都不知道那因為這是食安的問題喔你們這一開放之後事實上我們吃的比例就會高我們國人的食用習慣習慣去吃這些內臟所以這個是你們食安要把關好的我覺得民眾有選擇權啦基本上我是反對在這個食安裡面去做讓步的我們台美的經貿經貿的一些交換有很多可以交換但是食品安全不能交換還有最後提醒一個
transcript.whisperx[54].start 1244.19
transcript.whisperx[54].end 1265.276
transcript.whisperx[54].text 基改食品絕對不能進校園絕對不能進校園部長你可以承諾嗎跟委員說明我的立場跟您一樣健康不能退讓所以我們所有的調整跟國際的接軌也都是經過健康風險評估我們來把關的那基改的所有的管理作為沒有任何改變
transcript.whisperx[55].start 1266.069
transcript.whisperx[55].end 1279.36
transcript.whisperx[55].text 不會 不會進校園 我要你承諾不會嘛 這個是很多家長很擔心的怕我們一讓再讓之後 孩子的健康都出賣了這個是絕對不允許的 好 謝謝好 謝謝委員 謝謝王一鳴委員的諮詢