治理体系

Governance Model

多层次治理架构

中心建立理事咨询、学术委员会、伦理与合规委员会、数据治理委员会和项目管理办公室协同运行的治理机制。

治理
合规
质量

Structure

治理单元

01

战略咨询委员会

为中心发展方向、重大项目布局、国际合作和产业协同提供战略建议。

02

学术委员会

审议研究方向、重大课题、学术规范、方法学质量和研究成果评价。

03

伦理与合规委员会

关注受试者保护、知情同意、个人信息使用、数据安全和利益冲突管理。

04

数据治理委员会

制定数据标准、访问权限、质量控制、脱敏要求、审计流程和数据共享规则。

05

项目管理办公室

负责项目立项、进度管理、文件归档、风险控制、成果管理和合作协调。

06

外部专家网络

邀请临床、公共卫生、统计、法律、伦理、数据科学和产业专家参与评议与咨询。

治理原则

中心坚持依法合规、伦理先行、数据最小必要、风险分级管理、研究透明和社会价值导向。

全过程管理要求

项目立项前完成科学性、必要性和合规性评估。
涉及个人信息和敏感数据的研究执行分级审批。
研究数据访问、处理、分析和导出均保留审计记录。
研究方案、数据字典、分析代码和报告版本统一管理。
对外传播成果需说明研究限制、不确定性和适用边界。

Policies

治理制度框架

制度类别	核心内容	适用对象
伦理审查制度	研究风险分级、知情同意、受试者权益保护和伦理持续审查。	所有涉及人的健康研究项目。
数据安全制度	数据分类分级、脱敏、授权访问、最小必要使用和操作审计。	数据治理、分析和平台使用人员。
研究质量制度	方案审阅、数据质量控制、统计计划审查、报告复核和文件归档。	研究团队、合作机构和项目管理人员。
利益冲突管理制度	利益关系披露、回避机制、独立评议和结果发布透明要求。	研究者、专家委员和合作伙伴。
成果管理制度	论文、报告、白皮书、标准建议和知识产权的归属、审核与发布。	中心及所有项目合作方。

数据安全承诺

中心将优先采用去标识化、分级授权、访问控制、日志审计和安全评估等方式，保障研究过程中个人信息和敏感数据的合法、正当、必要使用。

研究透明承诺

中心鼓励研究方案预注册、分析流程可复核、结果解释审慎透明，并在报告中充分披露方法限制、适用边界和潜在不确定性。