当前，我国数据要素市场建设正加速向垂直细分领域渗透，医药作为数字化转型需求迫切的重点产业，高质量、合规化的垂直类训练数据已成为推动AI技术在产业分析、供应链管理等场景落地的核心支撑。作为国内率先开展数据知识产权登记试点的官方服务载体，浙江省数据知识产权登记平台出具的登记证明具备数据权属认定效力，可为数据资产的流通交易、权益保护、质押融资等场景提供官方依据。
2026年5月29日，火石创造科技有限公司旗下仿制药产业链结构文本训练数据正式在该平台完成数据知识产权登记，成为国内医药产业领域为数不多的具备明确权属、合规可落地的专用训练数据集，可广泛应用于仿制药产业链分析、医药文本分类等领域，为医药产业数字化升级提供核心数据工具支撑。
据了解，本次登记的数据集核心定位为仿制药产业链智能分析、产业图谱构建类AI模型的专用训练语料，从原始数据处理、加工规则到最终输出均严格遵循合规要求与医药产业专业标准。
一、加工前数据说明
本数据集在加工前已完成严格的匿名化与去标识化处理：原始企业名称被统一替换为不可逆的规范标识符，所有个人及商业敏感信息被彻底移除，完全符合《数据安全法》《个人信息保护法》及医药行业数据合规要求，为后续模型训练提供了洁净、可靠的输入基础，规避了数据应用的合规风险。
二、数据处理规则
数据处理严格遵循“体系先行、业务匹配、特征抽取”的核心逻辑，形成了覆盖分类框架构建到标签生成的全流程标准化体系：
1. 分类体系构建：依据国家《药品管理法》《化学药品注册分类》及国内仿制药产业运行共识，预先定义了以“仿制药”为一级节点的四层专业树状分类体系——二级节点按产业链位置划分为“上游：原材料、包材及制药设备”“中游：仿制药研发及制造”，三级节点参照药理治疗领域细分为“心血管系统用药”“系统用抗感染药”“原料药”等类别，四级节点对应具体药物类型，完全贴合国内仿制药产业的实际运行逻辑。
2. 业务匹配校验：采用“自动化规则匹配+人工专业校验”的双重策略，首先依托Spark大数据处理框架对企业简介文本进行分布式清洗、分词与关键词匹配，通过涵盖各类药物通用名、药理分类、GMP认证等内容的预构建医药产业语义规则库，自动计算并推荐初步分类节点；随后由具备药学或生物医药产业背景的专业标注团队进行审核判定，确保企业信息精准归入对应的产业链环节与治疗领域，分类准确率符合产业级应用要求。
3. 特征抽取标注：在完成业务匹配的同时，从企业简介文本中同步抽取与药品研发、生产、原料相关的关键名词与核心业务片段，经组合去重后形成“正向词”特征串，同时归纳对应“产业标签”，作为多级分类节点的语义补充与产业属性标注，进一步丰富数据集的训练价值。
三、加工后数据内容
加工后的数据集为标准化的“文本-标签”结构化数据，每条数据均包含脱敏后的原始企业描述文本，以及经人工校验的完整四级分类标签、业务关键词特征词与产业标签，内容全面覆盖仿制药产业从原料药、药用辅料到各类化学药品制剂研发制造的全核心环节，形成了分类体系专业、产业链条清晰的专用数据集，可直接用于仿制药企业定位、研发动态追踪、供应链分析等多类AI模型的训练与评估。
从应用价值来看，该数据集可覆盖医药产业多方主体的核心需求：在研发管线与竞品分析场景中，可辅助医药企业、投资机构快速追踪特定治疗领域的仿制药研发、原料药生产企业布局，精准分析研发热点与竞争格局，降低研发决策与投资决策的信息差；在供应链寻源与合规管理场景中，可赋能制药企业快速识别上游药用原料的合格供应商，关联匹配其GMP认证等合规资质信息，为供应链安全排查、合规审计提供数据支撑，应对原料药供应波动、合规审查等风险；在产业政策与区域规划场景中，可支持政府、产业园区精准分析区域内仿制药产业上中游环节的集聚情况、技术实力与产业链短板，为产业扶持政策制定、精准招商、产业集群打造提供决策依据。
业内人士指出，本次仿制药产业链结构文本训练数据完成知识产权登记，是医药垂直领域数据要素确权的典型实践，既为后续医药类数据资产的登记、流通提供了可参考的标准化样本，也填补了国内仿制药领域AI训练专用语料的供给空白，将进一步推动AI技术在医药产业分析领域的落地，助力医药产业数字化转型与细分领域数据要素市场的发展。
登记内容：
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