夜雨聆风
AI智能体时代，数据贡献、
数据资产收益与责任链如何重构
随着医疗数字化转型加速，可信数据空间与AI Agent正成为释放医疗数据要素价值的重要抓手。国家《可信数据空间发展行动计划（2024—2028）》明确其可信管控、资源交互、价值共创等核心能力，“数据要素×”行动也推动医疗数据市场化配置。进入2026年，AI Agent已从问答工具演进为可调用工具、申请数据、连续执行任务并参与决策的新型主体，应用于病历整理、辅助诊断、科研、医保审核等场景。医疗数据分散于HIS、EMR、LIS、医保及科研平台，传统接口和授权模式难以支撑高频协同。密态计算、隐私计算、区块链等技术为“可用不可见、可控可审”提供路径，但数据贡献计量、收益回流、责任链穿透等制度标准仍待完善。四川具备优质医疗资源基础，亟需探索医疗可信数据空间与AI Agent融合落地路径。
思辨点一：医疗可信数据空间中AI Agent的数据贡献如何重新定义？
贡献主体如何识别
当AI Agent基于医院数据、模型能力、空间规则生成数据产品或辅助决策结果时，应明确原始数据提供方、医院、模型方、平台方、空间运营方分别贡献了什么。
贡献边界如何划分
原始病历、检验检查数据、算法模型、算力资源、数据治理规则、场景运营能力之间，应如何区分基础贡献、加工贡献和增值贡献。
Agent生成结果是否构成新的数据资产
Agent生成的科研线索、风险评分、辅助诊断建议、医保审核结果等，是否应被认定为新的数据产品或数据资产。
贡献如何计量与记录
在可信数据空间中，是否需要建立数据调用次数、模型参与程度、规则约束强度、人工审核比例等可量化指标，用于后续确权、定价和收益分配。
思辨点二：医疗可信数据空间中AI Agent的数据资产收益如何合理分配？
收益归属如何界定
医疗数据安全流通并产生商业价值后，收益应在医院、平台方、模型方、空间运营方之间如何分配。
如何避免单边获益结构
应防止形成“医院供数、平台获益”“数据提供方承担合规压力、技术平台获取主要收益”的不平衡格局。
收益分配依据是什么
可围绕数据质量、数据稀缺性、模型贡献、平台运营投入、场景转化价值、合规治理成本等因素建立分配机制。
公共属性与商业价值如何平衡
医疗数据具有公共健康属性和患者权益属性，收益分配不能只按商业逻辑，还应兼顾医院公益责任、患者权益保护和行业公共价值。
是否需要形成标准化机制
可探索数据资产估值、收益回流、成本分摊、风险补偿等制度，推动医疗数据要素价值可持续释放。
思辨点三：医疗可信数据空间中的责任链如何实现穿透式重构？
责任主体如何穿透识别
当Agent发生越权调用、错误决策、合规违规或安全事故时，需要追溯到数据提供方、模型方、平台方、运营方、使用方等具体主体。
技术责任与业务责任如何区分
应区分数据质量问题、模型能力缺陷、平台权限配置错误、空间规则失效、医院使用不当等不同责任来源。
可信技术如何支撑责任认定
密态计算、隐私计算、区块链、日志审计、智能合约等技术，可为调用记录、权限边界、加工过程和结果流向提供证据基础。
责任如何从技术可信走向治理可信
技术上的“可用不可见、可控可审、可追溯”还需要进一步转化为法律责任、财务责任、标准责任和监管责任。
如何建立闭环治理机制
医疗可信数据空间不仅要解决数据安全流通问题，还要建立事前授权、事中监控、事后审计、责任追偿和风险补偿的完整机制。
论坛主席
张婧
四川明炬律师事务所高级合伙人 DEXC+智库成都发起人
张婧，四川明炬律师事务所高级合伙人，成都市律师协会数据合规与网络安全专委会副主任，CCF YOCSEF成都AC委员、DEXC+智库成都发起人。深耕数字法治与数据要素领域多年，核心研究与执业方向涵盖数据合规、网络安全、个人信息保护、数据要素流通与交易，重点聚焦医疗数据、智能网联汽车数据等新兴场景的合规治理与产业落地。长期致力于构建“技术-制度-市场”三位一体的数据安全治理体系，深耕数据交易合规标准搭建，助力成都本地数据要素合规生态、可信数据空间体系建设与产业规范化发展。
深耕行业实务与学术交流融合领域，主导策划并执行多场行业高端学术与产业论坛，先后担任CCF YOCSEF成都“医疗数据要素流通交易破局之道”“智能网联车可信数据空间构建之道”等重点技术与特别论坛执行主席。同时积极参与产学研协同、乡村公益帮扶等各类品牌活动，持续推动数字合规领域的学术交流、技术落地与行业经验共享。依托律所实务、智库研究与青年计算机学术平台多重优势，打通法律合规、科技创新与产业应用壁垒，为政企单位数据安全治理、数据合规流通、数字化转型提供专业支撑，是西南地区数据合规与网络安全领域兼具实务经验与行业影响力的复合型专业人才。
论坛嘉宾
吴行伟
四川省医学科学院 副研究员，副教授、高级工程师。
嘉宾简介：吴行伟，副研究员，副教授，高级工程师（人工智能专业），硕士生导师，新加坡国立大学数据科学院访问学者（2025.07-2026.07），四川省 "卫生健康英才计划" 中青年骨干人才。兼任国际药物经济学与结果研究协会（ISPOR）华西分会委员，国家卫健委医院管理研究所药学信息青年专家委会委员，中国人体健康科技促进会智慧药学专委会委员，四川省医药数字化科技应用研究会智慧医疗专委会常委，四川省药学会药物经济学专委会青委会秘书。主要从事医学数据处理、医药学人工智能方向的研究与应用。主持国家自然科学基金、四川省科技厅基金、四川省卫健委基金、中华医学会吴阶平基金、中国药学会医院药学专委会科研专项基金、个体化药物治疗四川省重点实验室基金等多项科研项目，参研国家重点研发计划项目等国家级课题。以第一作者或通讯作者发表学术论文 30 余篇，获得软件著作权 5 项，授权专利 6 项。
报告题目：医学数据处理与医药学人工智能的可信应用路径
医学数据处理与医药学人工智能是医疗数据从“被动存储”走向“临床可用、科研可用、管理可用”的重要环节。本报告将结合医学数据处理、医药学人工智能、药物经济学评价和个体化药物治疗等研究方向，围绕医疗数据质量控制、结构化处理、特征提取、模型训练、临床场景验证与应用评价展开讨论。报告重点关注医药学AI在合理用药、疗效评估、患者分层、费用效果分析和医院药学管理中的应用价值，分析数据质量、模型可解释性、临床可验证性和结果可追溯性对医疗可信数据空间建设的意义。在此基础上，进一步探讨医学数据和医药学AI成果如何形成可评价、可复用、可转化的数据产品，为后续数据贡献计量、价值评估和收益分配提供医学应用侧参考。
殷晋
四川大学华西医院技术专家，四川省五一劳动奖章得主。
嘉宾简介：殷晋，博士，四川大学华西医院生物医学大数据中心技术专家，"四川省五一劳动奖章" 获得者。长期从事多源异构大数据治理、数据工程与知识工程、人工智能算法及产业化应用、数据要素市场化配置改革等研究。承担国家级项目 8 项、省部级项目 11 项，发表高质量论文 25 篇，获批各类知识产权 17 项（专利 / 软著 / 外观），制定发布国家标准 2 部、团体标准 2 部，主编专著 1 部。兼任 IEEE HPCC TCP Member，全国信标委员会大数据标准专家组成员 (TC28/WG22)，国家卫生健康委健康医疗大数据发展咨询专家，四川省科技厅项目指南编制专家，四川省经信厅省级工业发展资金项目评审专家，四川省司法厅司法信息化专家库成员，四川省应急厅特聘应急管理专家，四川省大数据中心四川天府大数据研究院特聘专家等。在数据科学理论与应用研究、医学人工智能诊疗产品研发及评估等方面具有丰富的研究经验与实践积累。
报告题目：医疗可信数据空间的工程底座：多源异构数据治理、知识工程与标准化实践
医疗可信数据空间的建设首先依赖扎实的数据工程底座。面对医院内部HIS、EMR、LIS、影像、科研、运营管理等多源异构数据，仅有数据汇聚并不能直接支撑智能应用，必须经过数据治理、语义对齐、质量评价、知识建模、标准接口和全流程审计等系统化处理。本报告将结合生物医学大数据中心建设、数据工程与知识工程、医学人工智能诊疗产品研发及评估等实践，分析医疗数据从资源化、标准化到产品化的关键路径。报告将重点讨论数据血缘、质量标签、知识图谱、标准规范和审计记录在可信数据空间中的基础作用，并进一步说明这些工程能力如何支撑数据贡献识别、数据要素市场化配置、应用效果评价和责任边界划分。
李婷婷
蚂蚁密算密天技术负责人，蚂蚁集团资深安全专家。
嘉宾简介：李婷婷，蚂蚁密算密天技术负责人，清华大学高等研究院 - 蚂蚁集团 "隐私计算与区块链联合研究中心" 管委会成员。长期专注于隐私计算、密态计算、安全架构等领域的技术研发与工程化落地工作，在密码工程、安全平行切面、零信任等方向拥有深厚的技术积累。作为核心技术骨干参与了蚂蚁集团可信隐私计算技术体系的构建，主导了多项密态计算关键技术的突破与规模化应用。与韦韬等人合著《可信隐私计算：破解数据密态时代 "技术困局"》学术论文，参与编写《密态计算白皮书 (1.0.2 版)》等行业重要技术文献。拥有安全和隐私计算领域相关专利 20 余项，为金融、医疗等多个行业的数据安全可信流通提供了技术支撑。
报告题目：密态计算与隐私计算支撑医疗数据安全可信流通
医疗数据具有高度敏感性和强监管属性，如何在不暴露原始数据的前提下实现跨机构协同分析、联合建模和价值释放，是可信数据空间建设必须解决的核心问题。本报告将围绕密态计算、隐私计算、密码工程、零信任安全架构和可信隐私计算体系展开，介绍数据在“可用不可见、可控可审”状态下实现安全流通和协同计算的技术路径。报告重点讨论医疗场景中细粒度授权、密态数据处理、跨域协同计算、权限隔离、过程审计与结果追溯等关键机制，并分析这些技术如何为数据调用记录、贡献证明、合规审计、风险控制和责任认定提供可信基础。该报告可为本论坛关于医疗可信数据空间权责利重构中的“技术可信”部分提供支撑。
郑飞
中国政法大学教授，国家万人计划青年拔尖人才。
嘉宾简介：郑飞，法学博士，中国政法大学证据科学教育部重点实验室教授、博士生导师。本科毕业于西南大学法学院，于中国政法大学先后获得法学硕士、博士学位，曾作为访问学者赴美国西北大学法学院进行学术交流。曾任北京交通大学法学院副院长、副教授，2025 年正式调入中国政法大学。长期致力于证据法学、诉讼法学及新技术法学的交叉研究，提出了 "数字空间层级理论"" 阶梯式分类审查机制 ""证据属性层次论" 等原创性理论观点，领衔构建了 "一体两翼六大方向" 的新技术法学学科体系。主持国家社会科学基金、国家自然科学基金等多项国家级和省部级课题，出版《证据法的理论反思》《人工智能法学》等多部独著与主编著作。兼任北京策略律师事务所兼职律师，专注于刑民交叉案件与企业刑事法律风险防控。同时担任《证据科学》编辑部副主任、最高人民检察院刑事检察研究基地（证据分析）副主任等学术职务，先后入选北京市高层次人才项目青年英才、首批北京市 "百名法学英才" 等荣誉称号。
报告题目：数据流通中的数字证据、责任认定与治理规则重构
行业可信数据空间不仅是技术基础设施，也是多主体协作、权利配置和责任认定的新型数字治理场景。当医疗数据在医院、平台、模型服务方、科研机构和运营主体之间流通并产生应用结果时，如何证明数据来源、调用权限、处理过程、结果流向和损害后果，将直接影响法律责任的划分。本报告将从证据法学、诉讼法学和新技术法学交叉视角出发，围绕医疗数据流通中的数字证据形成、证据属性判断、证明责任配置和责任链重构展开讨论。报告重点分析日志审计、区块链存证、权限记录、智能合约和数据处理轨迹在法律证明中的作用，并进一步探讨如何将技术上的“可追溯”转化为法律上的“可证明”、监管上的“可核查”和治理上的“可问责”。
王东松
中科院深圳先进院研究员，温州医疗大数据负责人。
嘉宾简介：王东松，博士，教授级研究员，中国科学院深圳先进技术研究院研究员，温州医疗大数据运营负责人。2017-2018 年在美国埃默里大学从事心血管疾病风险评估工作，2018 年由中科院深圳先进院从美国全职引进，2023 年负责筹建温州医学人工智能实验室。专攻生物医学信息、慢病管理、癌症治疗和癌症影像学等交叉学科研究，目前致力于开发基于 7500 万例临床数据的人工智能辅助诊断系统，以及基于生物医学穿戴设备的大数据心脑血管疾病检测与控制技术。已在 Advanced Materials、PNAS、Nano Letters 等重要学术期刊发表多篇论文，申请国际专利 2 项，论文引用超过两千次，担任 ACS Nano、IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 等多个国际期刊审稿人。
报告题目：大规模临床数据驱动的医学人工智能辅助诊断与慢病管理实践
大规模临床数据、医学影像数据和可穿戴设备数据正在推动医学人工智能从单点模型走向疾病筛查、辅助诊断、慢病管理和健康风险预测等连续性服务场景。本报告将结合生物医学信息学、慢病管理、癌症治疗与癌症影像学等交叉研究方向，介绍大规模临床数据在人工智能辅助诊断系统、心脑血管疾病检测与控制、患者风险评估和临床科研发现中的应用路径。报告重点讨论临床数据规模、数据质量、标注体系、模型验证、场景落地和临床有效性评价之间的关系，并进一步分析大规模医疗数据如何在可信数据空间框架下实现安全汇聚、合规使用和价值转化，为医疗数据资产化、医院收益回流和公共健康价值释放提供实践参考。
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