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医药公司-希望通过技术的手段解决数据保护难和数据使用中的计量问题

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「這些難題讓大醫療+大健康+大數據時代似乎遠在天邊,但如果解決好了保護難和定價難這兩大難題,政府和社會就有動力和能力進一步解決標準化和確權難的問題,大數據能夠廣泛應用於醫藥創新和提升人類健康的時代就近在眼前。」李小加說。

對於生物葯企選擇在哪上市,李小加表示這需要看企業本身的追求:「如果一家企業追求的是本土化和接地氣,那麼在內地上市是非常好的選擇;但有些公司覺得自身發展需要高度國際化,想和美國的市場緊密相連,那它可能選擇去美國上市;如果企業既需要接地氣,又需要國際化,那香港市場就是很好的選擇。選擇一多,就會有更多的企業成長起來,三個市場都會得到越來越多的企業。」

「港交所已經在技術環節進行『從未嘗試過』的修改,我們也在不斷地改進市場(機制),目前準備通過技術手段大規模地壓縮間隔期,把T+5的定價機制加速到T+1甚至T+0,把間隔期慢慢降下來,預計明年會迅速地推出改革。」李小加說。

李小加認為,這兩個問題一旦解決,中國在大醫療、大健康、大數據領域有可能迅速超越全球,因為中國有最大規模、最全類別的數據,我們有最有效的數據的集聚方式和能力,同時也能率先決定數據的確權。

明年或改革新股定價機制在上一屆中國醫藥創新與投資大會上,市場上留下了李小加關於生物醫藥「一地雞毛」的說法。對此,李小加向21世紀經濟報道記者指出,赴港上市未盈利生物科技企業並未「一地雞毛」,目前已經找到了市場節奏,港交所對於今天的發展非常滿意。

資本向生命健康服務前移9月21日,在蘇州舉行的第四屆中國醫藥創新與投資大會上,李小加發表了題為《大醫療+大健康+大數據:近在眼前,還是遠在天邊?》的主旨演講。

港交所上市新規以來,共有8家未盈利生物科技公司在香港發行新股,另有10餘家公司遞交IPO申請。不過,「破發潮」卻接踵而至,截至9月23日,8家生物科技上市公司中有4家已經破發,包括歌禮製藥、百濟神州、華領醫藥和邁博葯業。其中,最早上市的歌禮製藥上市當天45分鐘后破發,也是到目前為止跌幅最大的,股價已從上市初的14港元/股跌到3.56港元/股,市值縮水近100億港元。

繼2018年4月港交所新規向未盈利生物企業拋出橄欖枝后,近日,在第四屆中國醫藥(600056,股吧)創新與投資大會上,港交所行政總裁李小加指出,港交所正在推動資本前移,讓資本更早地為生命健康服務。

復宏漢霖CEO劉世高向21世紀經濟報道記者表示,此次在港股上市對企業發展來說是重要的里程碑,「我們希望通過上市來獲得各方對公司合法合規、研發能力等方面的認證。另外,港交所作為一個國際平台,吸引各路資金,也有助於公司吸引國際人才,對於我們日後進行商務拓展會起到事半功倍的作用。」

不過,生物醫藥企業赴港上市后頻繁破發,而內地科創板也為未盈利企業打開大門,使得投資界、葯企等產生了不同的觀點。李小加表示,港交所與科創板不存在競爭,只是意味着企業擁有更多選擇,針對新股上市破發等情況,目前港交所正在嘗試通過技術手段大規模壓縮定價交易時間,擬將T+5壓縮到T+1,甚至有可能T+0,預計明年改革。

李小加介紹說,自港交所從2018年推出生物科技板塊以來,已經有15家生物科技企業在香港上市。而其中8家公司適用於新規則,在尚未盈利的情況下上市,總計融資約230億港元。

「如果能明確確權問題,通過立法、監管、技術等手段,使得數據能夠規模性地使用,醫藥數據孤島的現狀就能夠在中國率先被打破,中國就有可能產生世界上最大規模的AI醫生,使得中國藥物研究加速,實現精準醫療的彎道超車。」李小加指出。

不過,在破發潮的壓力下,仍有生物葯企堅持赴港上市。復星醫藥(600196,股吧)9月18日發佈的公告顯示,復宏漢霖將於9月25日在香港聯交所主板上市,發售股份的最終發售價為每股49.60港元。

對於醫療數據如何定價的問題,則有賴於計量數據使用中的計量技術,明確計量之後,數據就可能產生價格,政府的定價及確權監管規則就可以出台。「數據本身有可能變成一個新的資產類別進行交易。」李小加向21世紀經濟報道記者指出。

同時,李小加還指出,數據的保護不僅僅是簡單的加密,保護病人的隱私。更重要的是,本身有重大的經濟價值的信息數據在被有償使用以後,仍然能夠回到擁有者手中,得以重複、持續且多方使用。

對於破發,李小加說:「首先我們把定價權、上市的節奏和時間點、定價的方式選擇權等都交給市場,但交給市場之後,一定會有起有落;從理論上來說,定價與交易的時間差也可能會產生影響,亞洲的交易所大多實行T+5或T+6機制,而歐美則大多是T+1甚至T+0的機制,如果從定價到交易的間隔期過長,那麼間隔期市場出現大的波動,到了交易日就可能破發。」

據了解,目前港交所正針對保護難和價格難的問題,徵詢業界意見,與各方公司合作,進行廣泛研究,希望通過技術的手段解決數據保護難和數據使用中的計量問題。

李小加指出,當前醫療數據的大規模使用面臨著四大難題,包括標準難,即醫療數據的標準化是整個行業共同的命題;確權難,數據究竟由誰擁有,由誰使用;保護難,不僅是對隱私的保護,還有數據所有權的保護;價格難,醫療數據如何定價,如何受讓。

今日关键词:火星探测器亮相