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作者：孟杰雄 專利代理師 永新專利商標(biāo)代理有限公司
原標(biāo)題：AI助力疫情防控，專利為其保駕護(hù)航
面對(duì)來勢(shì)洶洶的新冠肺炎疫情，依圖科技利用AI技術(shù)，在業(yè)界首先推出“胸部CT新型冠狀病毒智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)”，應(yīng)用于上海公共衛(wèi)生臨床中心、武漢大學(xué)人民醫(yī)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院、武漢大學(xué)中南醫(yī)院…等醫(yī)院，助力醫(yī)生臨床診斷。在此次疫情中，病毒無情肆虐，但也讓AI技術(shù)力量展現(xiàn)出平時(shí)鮮被關(guān)注的那一面。
新型冠狀病毒肺炎疫情爆發(fā)以來，按照習(xí)近平總書記堅(jiān)定信心、同舟共濟(jì)、科學(xué)防治、精準(zhǔn)施策的總要求，機(jī)器人、人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)正不斷被開發(fā)利用，深入應(yīng)用于疫情態(tài)勢(shì)研判、傳播路徑分析、精準(zhǔn)防控、有效治療及后續(xù)治理等各工作環(huán)節(jié)。
面對(duì)來勢(shì)洶洶的新冠肺炎疫情，依圖科技利用AI技術(shù)，在業(yè)界首先推出“胸部CT新型冠狀病毒智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)”，應(yīng)用于上海公共衛(wèi)生臨床中心、武漢大學(xué)人民醫(yī)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院、武漢大學(xué)中南醫(yī)院…等醫(yī)院，助力醫(yī)生臨床診斷。
該系統(tǒng)通過AI圖像算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)新型冠狀病毒性肺炎CT影像的智能化診斷與定量評(píng)價(jià)，并對(duì)局部性病灶、彌漫性病變、全肺受累的各類肺炎疾病嚴(yán)重程度進(jìn)行分級(jí)。相對(duì)于醫(yī)生需要2-3小時(shí)、甚至更長(zhǎng)時(shí)間才能準(zhǔn)確定量分析，這種AI新冠肺炎診斷系統(tǒng)在2-3秒之內(nèi)就能完成定量分析——極大提升了精準(zhǔn)定量分析的效率 。
隨后，推想科技等更多科技公司也把AI技術(shù)應(yīng)用到更多醫(yī)院一線，部署到更廣泛的抗疫防護(hù)中。
在此次疫情中，病毒無情肆虐，但也讓AI技術(shù)力量展現(xiàn)出平時(shí)鮮被關(guān)注的那一面。
新冠肺炎影像學(xué)的主要特點(diǎn)
CT是肺炎診斷最重要的檢查，也是篩查新冠病毒肺炎的重要手段。
當(dāng)患者處在新冠肺炎早期時(shí)，CT影像主要表現(xiàn)為單肺或雙肺局灶性單發(fā)、或多發(fā)病灶，以多發(fā)病灶為主，病變主要分布于中外肺、胸膜下區(qū)。病灶呈小斑片、大片磨玻璃影（增粗肺血管影和微血管增多）、實(shí)變、結(jié)節(jié)與小結(jié)節(jié)、磨玻璃陰影與空氣潴留并存所引起的“馬賽克”征。
對(duì)于進(jìn)展期的患者，CT影像主要表現(xiàn)為兩肺多發(fā)磨玻璃影、或?qū)嵶儯▋?nèi)有支氣管氣像），結(jié)節(jié)周圍病變有“暈征”，病灶內(nèi)見細(xì)網(wǎng)格影（細(xì)血管網(wǎng)），有的病變有“反暈征”。新發(fā)病變主要以雙肺中下葉胸膜下分布為主，多較為淡薄的磨玻璃樣陰影，可伴少量胸腔積液。此外，還表現(xiàn)為壓斷性肺不張、纖維化形成。
可見，在采用CT影像篩查門診患者是否患有新冠病毒肺炎時(shí)，對(duì)肺結(jié)節(jié)的確定與分析至關(guān)重要。
依圖科技在肺部分析方面的專利儲(chǔ)備
依圖科技之所以能迅速研發(fā)出多套AI系統(tǒng)投入新冠肺炎疫情的一線戰(zhàn)斗，是因?yàn)槠渥罱鼛啄暌恢敝铝τ趯I技術(shù)應(yīng)用于肺部疾病的分析診斷。
依圖科技從2017年開始，至今已經(jīng)提交了數(shù)十篇有關(guān)肺結(jié)節(jié)分析的專利申請(qǐng)（參見表1）。
這些專利似乎可以描述出依圖科技推出的胸部CT新型冠狀病毒智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)的基本功能。
例如，依圖科技于2017年11月03日提交的專利申請(qǐng)201711070729.6、201811505220.4、201811505228.0和201811506463.X中，給出了如何在CT影像中對(duì)肺葉段進(jìn)行分割，具體地，其采用基于全卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3D U-net對(duì)肺段和肺葉進(jìn)行血管分割與肺裂分割，將血管樹和肺裂分割結(jié)果結(jié)合，并進(jìn)行肺葉段分割。采用這種基于深度學(xué)習(xí)的CT影像的肺葉段分割方法有效地減少了誤差，提高了診斷率和準(zhǔn)確率，且不受個(gè)體肺部形態(tài)差異的限制。
2018年04月17日提交的專利申請(qǐng)201810345483.7、201810345323.2和201810344226.1教導(dǎo)采用預(yù)設(shè)特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（例如，3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）對(duì)患者的三維肺結(jié)節(jié)圖像進(jìn)行分析，以提取患者的肺結(jié)節(jié)，并采用預(yù)設(shè)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)提取的患者肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分析。由于以上模型均是通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的，從而使得通過模型得到的結(jié)果較為合理，且具有一定的科學(xué)依據(jù)。相比于傳統(tǒng)的醫(yī)生診斷的方式而言，能夠降低因醫(yī)生水平差異導(dǎo)致的診斷誤差率，從而提高肺結(jié)節(jié)分析的準(zhǔn)確性。另外，同年12月21日提交的專利申請(qǐng)201811570204.3、201811570213.2、201811572275.7、201811574653.5和201811570841.0則是對(duì)上述AI技術(shù)的進(jìn)一步深化。
另一項(xiàng)專利申請(qǐng)201811570843.X采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)已標(biāo)記結(jié)節(jié)區(qū)域的結(jié)節(jié)影像進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，提高了結(jié)節(jié)檢測(cè)的效率，并且在檢測(cè)出結(jié)節(jié)后再過濾掉假陽性的結(jié)節(jié)，從而提高了結(jié)節(jié)檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
除了對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分析，依圖科技還將預(yù)設(shè)特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和預(yù)設(shè)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于確定肺炎病原（201810420019.X）、檢出肺部胸腔積液（201910667643.4）等方面。
AI醫(yī)療展望
目前我國(guó)醫(yī)療服務(wù)結(jié)構(gòu)極不均衡。2311家三級(jí)醫(yī)院年服務(wù)人次達(dá)16.46億人次，而二級(jí)醫(yī)院數(shù)量是三級(jí)醫(yī)院3.6倍，但“僅僅”服務(wù)了11.78億人次，醫(yī)院數(shù)量是三級(jí)醫(yī)院4.2倍的一級(jí)醫(yī)院，只服務(wù)了1.96億人次。醫(yī)療服務(wù)過度集中，三級(jí)醫(yī)院人滿為患，低級(jí)別醫(yī)院資源空置浪費(fèi)較多，基層醫(yī)生收入低，醫(yī)學(xué)知識(shí)培訓(xùn)不足。三級(jí)醫(yī)院日均服務(wù)人次是低級(jí)別醫(yī)院的30倍以上。
相反，截至2018年底，我國(guó)醫(yī)院部署人工智能應(yīng)用并成熟使用的占比僅為33.6%，仍有42%的醫(yī)院并未嘗試接入任何人工智能技術(shù)。
隨著AI技術(shù)發(fā)展和在醫(yī)療領(lǐng)域成功落地項(xiàng)目的增多，醫(yī)療行業(yè)人工智能市場(chǎng)規(guī)模逐年快速增長(zhǎng)。2017年市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)135億元，環(huán)比增長(zhǎng)40%，2018年預(yù)計(jì)能達(dá)到200億元。近幾年環(huán)比增長(zhǎng)率均在40%以上。
患者在醫(yī)院就醫(yī)一般按如下流程：掛號(hào)-候診-診斷-處方-支付-配藥，AI輔助診斷可以在上述各個(gè)環(huán)節(jié)切入，提高醫(yī)生診斷速度和質(zhì)量，降低醫(yī)院運(yùn)營(yíng)成本。
而隨著AI 技術(shù)的發(fā)展與落地，AI算法可以更準(zhǔn)確的識(shí)別復(fù)雜模式，構(gòu)建多參數(shù)模型，發(fā)現(xiàn)處于早期階段的病灶特征，從而提早發(fā)現(xiàn)疾病，增加可治療的時(shí)間。尤其是AI新冠診斷系統(tǒng)、AI新冠自測(cè)、AI智能測(cè)溫、AI智能回訪和信息收集等AI技術(shù)在此次疫情中發(fā)揮的作用，相信人工智能會(huì)加速提升診療標(biāo)準(zhǔn)化程度、擴(kuò)大中基層醫(yī)療供給，不斷提升醫(yī)療機(jī)構(gòu)的臨床服務(wù)和科研能力，最終建設(shè)成為智能醫(yī)院。
AI技術(shù)的專利保護(hù)
從近二十年的發(fā)展情況看，AI領(lǐng)域每年的專利申請(qǐng)量總體呈平穩(wěn)上升趨勢(shì)，其中2016年，AI領(lǐng)域專利申請(qǐng)總量達(dá)到52000多件。
在AI領(lǐng)域技術(shù)起源國(guó)家/地區(qū)中，中國(guó)、美國(guó)、日本在全球位列前三位，三個(gè)國(guó)家占總體專利公開數(shù)量的74%。
為進(jìn)一步明確涉及人工智能等新領(lǐng)域專利申請(qǐng)審查規(guī)則，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局于2019年12月31日第三四三號(hào)公告發(fā)布《國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局關(guān)于修改〈專利審查指南〉的決定》。新修改的《指南》已于2020年2月1日實(shí)施。
涉及人工智能等的發(fā)明專利申請(qǐng)，權(quán)利要求中往往包含算法、商業(yè)規(guī)則和方法等智力活動(dòng)的規(guī)則和方法特征。本次修改明確了在審查中，不應(yīng)當(dāng)簡(jiǎn)單割裂技術(shù)特征與算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征，而應(yīng)將權(quán)利要求記載的所有內(nèi)容作為一個(gè)整體考慮。如果直接忽略這些特征或者將其與技術(shù)特征機(jī)械割裂，則無法客觀評(píng)價(jià)發(fā)明的實(shí)質(zhì)貢獻(xiàn)，不利于保護(hù)真正的發(fā)明創(chuàng)造。
本次修改還明確了只要權(quán)利要求包含技術(shù)特征，該權(quán)利要求就整體而言并不是一種智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，不應(yīng)當(dāng)依據(jù)專利法第25條第1款第(2)項(xiàng)排除其獲得專利權(quán)的可能性；然后，通過對(duì)其中涉及的技術(shù)手段、解決的技術(shù)問題和獲得的技術(shù)效果進(jìn)行分析，來判斷一項(xiàng)權(quán)利要求是否是技術(shù)方案。如上所述，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從患者肺部圖像中提取肺結(jié)節(jié)并對(duì)其進(jìn)行分析，不屬于智力活動(dòng)的規(guī)則和方法，反而具有技術(shù)貢獻(xiàn)。
新修改的《指南》統(tǒng)一了審查標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)給出如何更好地撰寫這類申請(qǐng)的明確指引。例如，對(duì)人工智能發(fā)明專利申請(qǐng)而言，由于其內(nèi)部運(yùn)行的特殊性，在發(fā)明包含算法特征時(shí)，應(yīng)當(dāng)將抽象的算法與具體的技術(shù)領(lǐng)域結(jié)合，至少一個(gè)輸入?yún)?shù)及其相關(guān)輸出結(jié)果的定義應(yīng)當(dāng)與技術(shù)領(lǐng)域中的具體數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)起來，此處的“與具體的技術(shù)領(lǐng)域結(jié)合”并非簡(jiǎn)單提及應(yīng)用于哪個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，而是應(yīng)描述其結(jié)合過程，使得本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠確認(rèn)。另外，在說明書中應(yīng)當(dāng)寫明有益效果，例如質(zhì)量、精度或效率的提高、系統(tǒng)內(nèi)部性能的改善，必要的時(shí)候予以細(xì)化解釋或證明。相應(yīng)地，權(quán)利要求應(yīng)當(dāng)記載技術(shù)特征以及與技術(shù)特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關(guān)系的算法特征（例如，訓(xùn)練模型）和方法特征。也就是說，AI專利的說明書和權(quán)利要求書必須側(cè)重于技術(shù)方面的描寫（例如，必須詳細(xì)描寫AI，尤其是描述模型訓(xùn)練方法和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的細(xì)節(jié)），同時(shí)闡明人工智能對(duì)除計(jì)算機(jī)以外的物理實(shí)體的影響或潛在影響。
當(dāng)然，AI專利常常用在分布式系統(tǒng)中，因而存在侵權(quán)證明方面的困難，有時(shí)，AI專利的保護(hù)范圍也難以確定。針對(duì)難以通過專利得到保護(hù)的技術(shù)方案，可以采用商業(yè)秘密保護(hù)。對(duì)于技術(shù)秘密信息中較為上位的內(nèi)容及其必要外圍技術(shù)，可以考慮通過專利方式進(jìn)行保護(hù)；對(duì)于其中較為細(xì)節(jié)的、核心的技術(shù)信息則采取嚴(yán)格的保密措施予以保護(hù)。
參考文獻(xiàn)：
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② “3秒內(nèi)完成新冠肺炎定量篩查！全國(guó)首個(gè)抗疫AI影像系統(tǒng)是怎樣煉成的？”，量子位，2020.02.21
③ “新冠肺炎影像學(xué)的13種特點(diǎn)，這篇文章為你總結(jié)全了”，醫(yī)學(xué)界呼吸頻道，2020.02.29
④ “2020年《專利審查指南》第二部分第九章修改解讀”，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局，2020.1.22
⑤ “AI醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀市場(chǎng)掃描，應(yīng)該如何對(duì)癥“下藥”？”，鈦媒體，2019.8.29
⑥ “中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告2018”，清華大學(xué)中國(guó)科技政策研究中心，2018.7
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編輯：IPRdaily王穎 校對(duì)：IPRdaily縱橫君
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