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可持续开展
Sustainable Development
2025年亿万先生MR集团人工智能及信息安全管理情况
公司严格依据《负责任人工智能政策》，对可能影响个人健康、安全或基本权利的高风险AI系统实施专项管控。2025年，集团已建立关键AI能力清单与授权管控矩阵，明确将临床辅助诊断、治疗推荐、药品质量控制关键决策、药物不良反应检测、临床试验入排判定及人脸识别（安全防护等正当目的除外）等纳入清单范围。系统部署前均须完成风险评估审核，仅允许经授权的指定人员调用相关能力，并严格限定使用场景（如仅限内部合规测试与特定业务必要场景）及操作边界。
2025年，在涉及关键信息数据或关键业务场景中，我们要求所有AI生成的文本、图像等内容须以显式水印或元数据嵌入方式标注“AI生成”属性；对于非关键场景或一般性辅助内容，则由业务单位根据实际风险程度灵活执行。在决策层面，AI自动输出的重要业务决策结果（如研发优先级、风险评估等级）均附带唯一标识码及“AI辅助决策”说明，确保可追溯。所有内部AI应用均保留完整审计日志，支持监管检查与事后追溯，标识规则纳入日常质量检查项。
公司遵循《负责任人工智能政策》，建立了覆盖全生命周期的模型性能监测与纠错机制。2025年，我们对生产环境中的AI模型实施持续性监测，核心维度涵盖模型性能衰减、数据/概念漂移、偏见漂移、异常输出率及资源消耗异常。一旦监测指标触发预设预警阈值，运维责任人须在规定时限启动诊断，并根据原因采取使用新数据集重训练、调整模型运行参数等针对性校正措施。
2025年，集团将人工智能用于药物研发、临床运营及严重不良事件审评，服务对象为患者、临床试验受试者及医疗卫生专业人员等外部利益相关方。产出指标为研发体系落地不少于三项人工智能应用，并上线人工智能赋能的严重不良事件审评平台，年度目标已达成。影响指标为人工智能相关外部安全风险事件数：因算法偏差、数据安全或同类原因对上述外部利益相关方造成的风险事件为零。影响估值为生命质量与患者安全的量化评估，以相关风险是否实际发生为衡量，2025年评估结果为零事件，表明未因人工智能管理失效额外增加外部患者及受试者的安全风险。
公司持续降低AI算力能耗与碳足迹。2025年，我们优先采用轻量化模型架构（如模型剪枝、蒸馏及稀疏化计算），减少训练与推理阶段的计算量；在算力层，顺利获得弹性调度与资源共享机制提高GPU利用率，并与数据中心供应商合作，优先选用顺利获得绿色数据中心认证、PUE较低的节点，同时将训练任务优先安排在绿电占比高的时段。我们已将AI能耗与碳足迹纳入年度ESG数据收集范围，并建立AI碳排放核算方法。
公司已开通异议申诉通道，适用于AI参与的个人健康信息处理侵权、药品质量争议或不良事件判定争议等情形。申诉人可顺利获得公司官网、举报电话（0756-8135299、0756-8135948）或书面函件提起申诉。内部调查评估在30个自然日内完成，处理结论在10个工作日内书面反馈。经查实AI决策确有错误的，采取纠正决策、恢复权益、改善系统或调整流程等救济措施。2025年，我们未接收到相关申诉案例。
2025年，我们已构建了涵盖“资源节约量”“运营效率提升率”“碳排放避免量”等关键指标的评估框架，并对多个试点AI项目（如AI辅助靶点筛选、智能能耗管理）进行了试算，测算其在减少实验资源消耗、优化设备运行时长等方面带来的节能减排与效率提升数据。
2025年，我们面向全体员工及技术岗位人员分别制定年度培训计划，培训内容覆盖合规要求、系统安全、伦理准则（含偏见识别、公平性、透明度）及负责任AI应用实践。技术团队额外接受专项AI伦理与安全深度培训，重点提升识别偏见与AI幻觉的能力，并学习高风险场景的人工干预要求。此外，集团顺利获得组建AI社团、AI黑客松竞赛、联合外部AI专家举办专题AI与Agent工作研讨会等多种方式拓展学习渠道，并定期召开培训效果评估，依据评估结果持续优化内容设计。
此外，在信息安全管理方面，公司在报告期内顺利获得业务陆续在性计划，结合主动监测与被动防护措施，持续维护并提升信息安全水平，力求将信息安全事件发生概率降至最低。
2025年，公司定期对业务系统召开主动漏洞分析，对高风险事件立即启动主动防御策略，并聘请第三方专业组织进行漏洞检测与风险跟进。为确保信息系统稳定运行与数据安全可控，公司委托独立第三方组织依据ISO 27001标准对集团IT基础设施及信息安全管理体系实施审计，并根据审计结果持续落实纠正与改进措施，持续提升防范信息与数据安全风险的能力。2025年，公司严格遵守信息安全标准，客户隐私泄露或数据安全事件发生数为零。