2026年度阿斯利康合作伙伴学习材料

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案例医生提供讲课/咨询服务背景 A公司系医疗器械企业，主要从事冠脉支架、球囊、导管等产品业务。为维护与客户单位B医院心内科科室主任医师甲某、副主任医师乙某的业务关系，A公司指使供应商C编造会议邀请函、签到表、讲师协议等会议证明材料，以此假借支付“讲课费”“咨询费”名义先后向甲某、乙某支付现金合计6000元。经核实，甲某、乙某实际并未为A公司提供过任何咨询、讲课服务，A公司提供的上述会议证明材料均为虚假证明材料。A公司的上述行为构成商业贿赂。违法/违规行为为维护与客户单位相关医生个人的业务关系，假借"讲课费"、"咨询费"名义向医疗卫生专业人员个人输送不正当利益。根本问题聘请医疗卫生人员提供咨询服务时，应当基于真实、合理、合法的业务需求，以避免触碰法律红线。【缺少答案，请补充】

案例临床研究背景 A公司系医药生产企业，主要从事"B"品牌神经类临床药物的生产、销售及市场推广业务。为谋取竞争优势，A公司指使医药代表与甲某等十余家客户医院的神经内科科室主任达成口头约定：根据对应医院"B"品牌药品临床销售额的增长向量向甲某等科室主任支付个人"顾问费"。嗣后，A公司以开展临床研究为名与甲某等十余家客户医院的神经内科科室主任签订外协劳务协议，再由A公司医药代表编造会议签到表、学术讨论记录、调研文章等凭证报销"顾问费"，以此假借支付"顾问费"名义向甲某等人支付现金合计二十余万元。经核实，甲某等人实际并未与A公司合作开展临床研究项目，A公司提供的签到表、学术讨论记录、调研文章等资料均为虚假证明材料。A公司的上述行为构成商业贿赂。违法/违规行为为不正当提升药品销量，当事人假借开展临床研究名义向医疗卫生人员个人输送利益。根本问题临床研究的开展应基于纯粹的科学目的，是为了探索、评估或验证尚待明确的问题，不是为了实现具体特定目的，更不应与商业目的相联系。【缺少答案，请补充】

根据AZ相关政策要求，临床研究的开展需遵循哪些核心原则？

以下哪些属于采购货物或服务的贿赂及腐败风险行为？

供应商在与AZ的合作中，需遵守哪些合规及风险管理体系要求？

当发现违法、违规或疑似违法、违规行为时，可通过哪些渠道向AZ进行反馈举报？

请解释什么是不良事件（AE）

请解释什么是特殊情况

以下属于阿斯利康需要报告的特殊情况的有（）

报告阿斯利康产品的不良事件及特殊情况，遵循“可疑即报”的原则，需在多长时间内完成报告？

报告阿斯利康产品的不良事件及特殊情况，优先选择的报告方式是？

报告不良事件及特殊情况时，在无法获得全面信息时，至少需要提供四要素，分别是：可识别的患者(患者信息)、______、______、______

供应商及其员工须在获知的3个工作日内收集相关信息并按照阿斯利康的政策、流程及培训要求向阿斯利康报告不良事件及特殊情况。（）

对于未发生不良事件的AZ产品的超说明书使用情况，需要进行报告。（）

企业如何采购绿色电力？

如何降低采购成本？

绿色电力采购为何重要？

遵循AI的相关法规要求尽管《欧盟人工智能法案》被认为是最具影响力的人工智能法规，但它并非唯一。全球范围内，许多国家和地区也在积极推动人工智能的治理与规范。中国中国的目标是到2030年成为全球人工智能领域的领导者，并且毫不掩饰其在全球技术领域的雄心。为了实现这一目标，中国已出台了多项人工智能治理法规，尤其在数量上可能超过任何其他国家。虽然中国尚未出台像《欧盟人工智能法案》那样全面的人工智能法规，但已发布了三项重要法律: -《生成人工智能服务管理暂行办法》（2023年8月生效） -《深度合成互联网信息技术管理规定》（2023年1月生效） -《互联网信息服务算法推荐管理规定》（2022年3月生效）对于跨国公司而言，《生成人工智能服务管理暂行办法》尤为关键。该法案主要针对"面向公众"的生成人工智能服务提供商，要求这些服务必须遵循"社会主义核心价值观"，并使用合法来源的数据和模型。此外，该法律要求发布新模型前必须进行严格的安全评估。值得注意的是，不面向公众的人工智能服务和模型（如仅限公司内部使用的模型）不在此法律的适用范围内。阿斯利康AI管理规范 •AZ如何定义"AI"? AstraZeneca将"人工智能（AI）"定义为任何使用计算机化技术在某种程度上模拟和/或替代人类智能的过程、任务或决策。该范围包括但不限于机器学习（Machine Learning，ML）及其子集深度学习（Deep Learning，DL）技术。通过流程化要求支撑管理创新与风险缓释，规范AI的开发、采购、部署、使用、维护、再训练与复用。 •可解释且透明: 关键决策必须能够被理解与追溯，确保过程清晰、结果可解释; •公平公正: 杜绝偏见，避免人工智能做出对任何群体不公的判断或决策; •负责任: 明确人工智能系统的责任归属，确保有人对其运行和输出结果负责; •以人为本、造福社会: 人工智能的使用应确保安全，并服务于人类与地球的长远利益; •保障隐私与安全: 有效保护数据、人工智能生成内容、知识产权及商业机密。阿斯利康AI管理规范 -保障隐私与安全 •定义与承诺: 阿斯利康在处理数据时始终将隐私与安全置于优先位置; 在涉及AI的场景中同样如此。阿斯利康确保尊重同意与隐私权，并确保阿斯利康的AI系统及合作伙伴的AI系统安全可靠。 •行为准则: 阿斯利康尊重隐私与数据控制, 并以与既定数据使用目的相一致的方式行事; 阿斯利康尊重所有相关方的隐私与权利, 并遵循相关法律与法规。 •保护措施: 阿斯利康采取适当的保护措施, 保障由AstraZeneca的AI系统持有或生成的所有信息安全; 阿斯利康采用在设计上即具备安全性的数据与AI系统（Data & AI Systems）。 •风险缓解与全生命周期管理: 阿斯利康致力于保护AI系统免受信息泄露与非预期用途的影响, 并建立相应的风险缓解流程; 阿斯利康在AI系统的整个生命周期内进行管理, 包括所使用与生成的信息。 •第三方一致性与合规: 阿斯利康审查第三方AI提供商的数据保护标准以寻求一致, 并遵守适用法律。阿斯利康AI管理规范 -以人为本、造福社会定义与承诺: 无论是助力为患者研发改变生命的药物, 还是提供个性化培训, 阿斯利康都力求确保AstraZeneca及其合作伙伴的AI系统能惠及员工、患者与社区。 •在涉及数据与AI的场景中, 由人类对系统进行监督, 并对为个人与社会带来清晰、可预期的利益承担责任。 1) 阿斯利康应用AI以促进可持续的员工队伍、业务与地球环境, 帮助打造AstraZeneca成为优秀的工作场所, 并加速阿斯利康对社会的贡献。 2) 在决策具有实质性影响之处, 阿斯利康在适当时纳入人的参与, 以负责地部署AI。阿斯利康利用AI的能力, 加速把正确的、能改变生命的药物, 以适当的商业潜力, 交付给合适的患者。 3) 阿斯利康对AI系统实行以人为主导的治理。阿斯利康尊重人的尊严与自主性, 并努力在阿斯利康的AI系统中予以体现。 4) 阿斯利康在使用数据与AI系统时, 推动审慎且可持续的能源消耗。 •阿斯利康认识到, 保护环境是确保AI系统具有社会收益的内在组成部分。阿斯利康致力于按照"Ambition Zero Carbon（零碳雄心）"目标, 降低AI系统的能耗。阿斯利康AI管理规范 -公平公正定义与承诺: AI工具的算法、训练数据或应用可能受到有害偏见影响, 这是一项真实且合理的担忧。AstraZeneca尽最大努力确保阿斯利康的AI系统在整个生命周期内不含不期望的偏见——包括那些从外部合作方获取或与之共同开发的系统。 • 阿斯利康努力在数据与AI系统中使用稳健且包容性强的数据集。 1) 阿斯利康致力于确保AI的使用对社会、社会地理与社会经济问题保持敏感, 并尽最大能力防止歧视或负面偏见。 2) 阿斯利康将持续调整与改进AI系统及训练方法, 以推动包容性。 • 阿斯利康在AI系统的设计、流程与结果分配中, 公平且公正地对待个人与社区。 1) 阿斯利康充分认知AI系统的边界, 力求在正确的情境下、以非歧视的方式应用其输出。 2) 阿斯利康对AI系统进行监测, 以在其生命周期内保持公平。 3) 在保护知识产权的同时, 阿斯利康对数据与AI系统中使用的所有数据来源与人力付出予以承认; 阿斯利康力求采用符合伦理来源的AI工具与合作伙伴。【缺少答案，请补充】

针对上述数据访问权限及患者个人隐私数据管理缺失的问题，给出正确做法。

针对上述供应商质控管理不到位的问题，给出正确做法。

供应商质控管理不到位，包括质量管理、质控报告交付问题要点：供应商未按照合同约定建立并执行质量管理与质控交付要求（包括质控计划、质控记录与报告等），质控环节缺失，存在数据质量不达标、合规审计不通过与项目里程碑延误的风险。具体案例：某项目合同中约定，项目执行过程中供应商需抽查5%的项目原数据进行内部检查并留存书面记录，达到质控要求后方可进行费用结算。经审阅发现供应商无法提供相应质控记录或报告。经后续沟通，供应商在项目执行过程中未对项目数据进行质控检查即递交结算。（含图）

费用超出政策和合同规定限额问题要点：供应商人员在执行服务中产生的费用时，没有遵循政策和合同限额规定，导致报销的相关费用（例如车费、餐费等）超出政策和合同限额规定。具体案例：在某临床研究项目中，一位供应商工作人员产生了自驾车费。经审阅供应商提供的车费明细发现，该笔车费超出合同限额规定，超出部分涉及200元。经沟通了解，供应商确认该笔车费结算错误，将扣除超出限额的部分。（含图）（含图）

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