专栏名称: 自主品牌
自主品牌包括上层建筑(自主)和现实基础(品牌)。上层建筑包括品牌故事(愿景)、品牌文化(使命)和品牌情感(价值观)。品质是内在本质,牌(标识)是外在表现,二者构成现实基础,知识产权是保证品质的技术手段。数据资产入表是实现自主品牌价值的渠道。
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新闻|陈福律师受邀参加“生物医药产业投融资与监管法律实务”研讨会并发表演讲

自主品牌  · 公众号  · 互联网安全 科技自媒体  · 2025-06-16 18:55

主要观点总结

本文报道了由武汉国家生物产业基地建设服务中心等联合主办的“生物医药产业投融资与监管法律实务”研讨会。陈福律师作为嘉宾,以“医药数据资产的合规与价值转化”为主题进行了分享。文章介绍了陈福律师关于医药数据资产化的观点,包括行业趋势、挑战、法律法规背景、数据确权、数据合规以及实践应用方面的内容,并给出了企业数据资产合规管理体系的建议。

关键观点总结

关键观点1: 医药数据资产化成为行业发展大势所趋

多家生物医药上市公司已将数据资产入表,总金额达到4869.13万元。陈福律师指出,医药数据资产化过程中面临挑战,但挖掘和利用数据资产对于企业在市场竞争中抢占先机至关重要。

关键观点2: 医药数据资产特殊属性及合规挑战

医药数据涉及个人隐私、国家安全等敏感信息,企业在将数据资产化的过程中必须遵循严格的法律法规要求。陈福律师强调了合规使用的重要性,并介绍了相关的法律法规背景。

关键观点3: 陈福律师分享数据确权和数据合规解决方案

陈福律师提出了“三维定位”数据确权法,并强调了数据分类分级和全生命周期的合规要求。他还分享了九州通和金域医学的典型案例,展示了医药数据资产的巨大价值。

关键观点4: 企业数据资产合规管理体系的建议

陈福律师指出部分企业存在数据合规组织架构不完善、数据合规制度体系不完善等问题,并提出建立涵盖“建、管、用”三个环节的数据资产合规管理体系的建议,包括建立智能管理平台、全面管理数据资产的安全性、合规性和经济价值等。


正文

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图 / 陈福律师在研讨会展开分享

陈福律师首先回顾了 2024 年生物医药上市公司数据资产化的整体情况。九州通、华大基因、美年健康等多家企业已将数据资产入表,入表金额总计达到 4869.13万元。这一现象充分表明,医药数据资产化已成为行业发展的大势所趋,越来越多的企业开始重视并积极探索数据资产的挖掘与利用,以在激烈的市场竞争中抢占先机。


然而,医药数据资产的特殊属性使其在数据资产化的过程中充满挑战。陈福律师指出,医疗健康数据涉及个人隐私信息,涵盖生理机能、遗传信息、疾病诊断、治疗方案等多方面内容,同时还与国家安全、公共利益紧密相连。医疗机构在将个人信息转化为企业数据并创造商业价值的过程中,必须遵循严格的法律法规要求,确保数据的合规使用。


在法律法规背景方面,陈福律师详细介绍了《民法典》《反不正当竞争法》等法律条文以及“数据二十条”等重要政策文件。这些法律法规为医药数据资产的合规管理提供了坚实的制度基础,明确了数据资产的法律属性和管理要求。


针对数据资产化过程中的难点问题,陈福律师重点阐述了数据确权和数据合规两大方面。在数据确权方面,他提出了 “三维定位” 数据确权法,从场景性、阶段性、身份性三个维度进行定位。一是确定数据的用途,明确是对内应用还是对外应用;二是要明确数据的类型;三是确定数据主体及其权利,从而有效解决数据确权难题。在数据合规方面,陈福律师强调了数据分类分级的重要性,并详细介绍了数据全生命周期的合规要求,包括采集、加工、存储、使用、提供、删除等各个环节的具体规范。此外,他还提到了数据资产入表路径,通过标准引领、规范数据资产入表活动,借助 DAC 法律意见书确保数据资产入表合法合规,律师事务所通过出具 DAC 法律意见书,对企业数据资产入表的合法性和合规性进行审查,为企业在数据资产化过程中提供法律支持和保障。


在医药数据资产化的实践应用方面,陈福律师分享了九州通和金域医学的典型案例。九州通通过一系列合规处理,将数据资产成功入表,实现了数据的商业价值转化。而金域医学的多项数据资产,如神免疾病相关抗体送检情况及阳性率分析报告、宫颈癌筛查大数据分析报告等,均是基于其在生产过程中产生的匿名化数据,经过数据清洗、统计分析等一系列合规处理后形成的数据产品。不仅为企业自身创造了价值,也为政府决策、医疗机构方案制定、药企研发等提供了有力的数据支持,充分展现了医药数据资产的巨大价值。


最后,陈福律师针对企业数据资产合规管理体系提出了相关建议。他认为,当前部分企业存在数据合规组织架构不完善、数据合规制度体系不完善等问题。为此,企业应依据相关标准和法规,建立涵盖 “建、管、用” 三个环节的数据资产合规管理体系。一是建立利用AI和大数据技术建立智能管理平台,实现数据资产的自动化采集、存储、处理和评估;二是全面管理数据资产的安全性、合规性和经济价值;三是充分挖掘数据资产的潜力,推动业务创新和资本化运作,实现数据资产的商业化利用和价值最大化。







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