亚洲丰满少妇无码AV天码_大j8精品视频_东京热HEYZO无码专区_久久97人人超人人超碰超国产

400-883-1990

資訊

了解行業(yè)以及華進(jìn)新聞資訊。

ACIP原創(chuàng)精讀 | 關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利的客體問題淺析

發(fā)布于:

2020-07-31

  The Author :    

作    者:李雅華   華進(jìn)國內(nèi)專利事業(yè)部



隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,人工智能(AI)已經(jīng)獲得了十分強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。目前,AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用眾多的很多方面,AI正逐漸打破傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)診斷模式,例如,用于檢測病灶的圖像分析;用于檢測姿態(tài)的視頻分析;用于監(jiān)測血糖病變的生化檢測;用于情緒識別的語音分析等等。


然而,近兩年來專利審查方面對于客體問題的審查相當(dāng)嚴(yán)格,面對客體問題,醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利不僅需要避免落入“疾病診斷和治療”的范圍,還要避免落入“智力活動的規(guī)則和方法”的范圍。


結(jié)合《審查指南》中有關(guān)“疾病診斷和治療”和“智力活動的規(guī)則和方法”的法條以及審查基準(zhǔn),本文提出了一些關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利的撰寫思路。


關(guān)鍵詞:醫(yī)療 AI 客體問題 算法 數(shù)學(xué)計算規(guī)則 疾病診斷 疾病治療



>>>  常見問題


隨著醫(yī)療領(lǐng)域中AI技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛,近幾年出現(xiàn)了很多有關(guān)醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利,尤其是在2015年之后,醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利的數(shù)量迅速增長,從目前的趨勢來看,未來幾年醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利的數(shù)量仍然會持續(xù)增長。


作為一名專利代理師,在日常工作中的基本功就是撰寫,那么在撰寫醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利時,代理師們又會遇到什么樣的問題呢?


《中華人民共和國專利法》第二十五條中規(guī)定了,對于“智力活動的規(guī)則和方法”以及“疾病的診斷和治療方法”,不授予專利權(quán)。并且,《審查指南》第二部分第九章第2節(jié)指出,如果一項權(quán)利要求僅僅涉及一種算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則,或者計算機(jī)程序本身或者僅僅記錄在載體上的計算機(jī)程序,則該權(quán)利要求屬于智力活動的規(guī)則和方法,不屬于專利保護(hù)的客體。


由于醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利涉及兩個領(lǐng)域,一個是AI領(lǐng)域,另一個是醫(yī)療領(lǐng)域,醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利中涉及AI算法的部分容易被認(rèn)為是抽象的算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則,涉及醫(yī)療領(lǐng)域的方法又容易被認(rèn)為是為疾病的診斷和治療方法。因此,對于醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利需要從“算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則”和“疾病的診斷和治療方法”這兩個方面去克服客體問題。


為了避免被下發(fā)有關(guān)客體問題的審查意見,最好是從源頭上去改善,那么,又回到了撰寫階段,也就是說,在醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利的撰寫階段,代理師們就應(yīng)該多方面考慮,避免各種客體問題。

 


>>>  解決方法

面對醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利申請,該如何克服客體問題?


· Step1:

針對“容易被認(rèn)為是抽象的算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則”這一攔路虎,到底什么樣的方案是僅僅涉及一種算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則,我們先來看看一個案例。



【案例一】一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法


包括:

· 在非瞬態(tài)計算機(jī)可讀媒介上存儲第一子網(wǎng),第二子網(wǎng)和第三子網(wǎng);

· 訓(xùn)練所述第一子網(wǎng),所述第二子網(wǎng)和所述第三子網(wǎng),其訓(xùn)練數(shù)據(jù)屬于所述多個類別的第一類別和第二類別;

· 其中,訓(xùn)練所述第一子網(wǎng)和所述第二子網(wǎng)包括:訓(xùn)練通過將所述第二子網(wǎng)連接到所述第一子網(wǎng)的輸出側(cè)而形成的第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)屬于所述第一類別;

· 訓(xùn)練通過將所述第三子網(wǎng)連接到所述第一子網(wǎng)的輸出側(cè)而形成的第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)屬于所述第二類別;

· 在完成第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練之后,分離來自其他子網(wǎng)絡(luò)的所述第一子網(wǎng)絡(luò)并且在所述非瞬態(tài)計算機(jī)可讀媒介中存儲所述第一子網(wǎng)絡(luò)作為所述類別獨立的子網(wǎng)絡(luò)。


這個案例是AI領(lǐng)域中的一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法,整個過程主要涉及的三個子網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法,至于訓(xùn)練數(shù)據(jù)具體是什么領(lǐng)域的數(shù)據(jù),第一子網(wǎng)、第二子網(wǎng)、第三子網(wǎng)以及后面得到的類別獨立的子網(wǎng)絡(luò)用途是什么完全沒有交代,也即對于這類案件沒有限定具體的領(lǐng)域和使用場景,是純算法類的案件,可以認(rèn)為是僅僅涉及一種算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則。


對于案例一,審查意見認(rèn)為該整個方案僅僅涉及一種純數(shù)學(xué)算法,該權(quán)利要求屬于智力活動的規(guī)則和方法,不屬于保護(hù)客體。然后,申請人對該權(quán)利要求進(jìn)行了修改,在權(quán)利要求中增加了“所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的各子網(wǎng)絡(luò)用于將語音對象識別分類到多個使用類別”,由于加入了“語音”的特征,整個方案是針對語音對象識別分類,克服了客體問題。


在醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利中關(guān)于“被認(rèn)為是抽象的算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則”的客體問題還是相對比較容易客服的,因為,大領(lǐng)域已經(jīng)限定到了醫(yī)療領(lǐng)域,我們經(jīng)常遇見的大多是應(yīng)用AI技術(shù)處理醫(yī)療方面的一些圖像、語音、生物特征數(shù)據(jù)等,因此,對于這類客體問題還是比較容易避免的。


· Step2:

如果說針對醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利中關(guān)于“被認(rèn)為是抽象的算法或數(shù)學(xué)計算規(guī)則”的客體問題,這是一個輕量級的攔路虎,那么,針對醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利中關(guān)于“被認(rèn)為是疾病的診斷和治療方法”的客體問題,絕對是重量級的攔路虎。這類客體問題在撰寫階段和后期的答復(fù)階段都令代理師十分頭疼。


《審查指南》第二部分第一章第4節(jié)中指出,疾病的診斷和治療方法,是指以有生命的人體或動物體為直接實施對象,進(jìn)行識別、確定或消除病因或病灶的過程。這其中有兩個重要信息,一個是生命,另一個是識別、確定或者消除病灶,尤其是,如果該方案的目的是識別病灶、病灶診斷或者病灶治療,那么基本不屬于專利權(quán)保護(hù)的客體了。


并且,《審查意見》中還指出,一項與疾病診斷有關(guān)的方法如果同時滿足以下兩個條件則屬于疾病的診斷方法,(1)以有生命的人體或動物為對象;(2)以獲得疾病診斷結(jié)果或健康狀況為直接目的,滿足這兩項的申請也不能被授予專利權(quán)。


鑒于此,在撰寫階段,代理師可以從以下幾個方面去規(guī)避此類的客體問題:


1、避免技術(shù)問題為診療問題。


對于可能涉及“疾病的診斷和治療”的案件,撰寫時應(yīng)當(dāng)從背景技術(shù)就開始進(jìn)行規(guī)避。在解讀方案時,不要一直關(guān)注現(xiàn)有技術(shù)最終的結(jié)果是什么,而需要重視現(xiàn)有技術(shù)在數(shù)據(jù)處理過程中存在的技術(shù)問題。


例如,處理的數(shù)據(jù)為CT圖像、MR圖像等時,可以將技術(shù)問題定位到圖像處理效率低、圖像識別精度不高等;當(dāng)處理的數(shù)據(jù)為人體的生理特征數(shù)據(jù)時,可以將技術(shù)問題定位到數(shù)據(jù)處理效率低、提取的特征不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度高等;當(dāng)處理的數(shù)據(jù)為醫(yī)學(xué)文本時,可以將技術(shù)問題定位到文本處理復(fù)雜度高、文本處理過程操作復(fù)雜、文本識別難度大、精度低等。


舉一個例子,一些專利的背景技術(shù)部分直接寫了“現(xiàn)有技術(shù)中的醫(yī)學(xué)圖像識別方法,無法準(zhǔn)確識別出患者的XXX疾病屬于那種程度”,這種寫法直接給出了一種啟示,本方案的目的就是為了診斷XXX疾病的嚴(yán)重程度??梢試L試對技術(shù)問題進(jìn)行優(yōu)化,描述非診療問題,例如,目前的醫(yī)學(xué)圖像識別方法在識別感興趣區(qū)域時,存在識別精確度較低的問題,該技術(shù)問題屬于圖像處理領(lǐng)域的技術(shù)問題,不涉及疾病診斷或治療,則在審查過程中會被認(rèn)為是技術(shù)問題。


2、避免發(fā)明目的是診斷病灶或者恢復(fù)健康。


一種情況下,如果本方案的目的確實涉及到診斷病灶或者恢復(fù)健康,可以嘗試提煉出關(guān)于疾病的診斷和治療方法的方案邏輯,將其上升到相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,體現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的過程。


【案例二】一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)圖像識別方法


包括:獲取待測肺結(jié)節(jié)圖像,將所述待測肺結(jié)節(jié)圖像輸入所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述待測肺結(jié)節(jié)圖像不同維度的圖像特征,根據(jù)所述不同維度的圖像特征獲得所述待測肺結(jié)節(jié)圖像中每個肺結(jié)節(jié)的良惡性判別結(jié)果。


這個案例用于識別肺結(jié)節(jié)的良惡性判別結(jié)果,肺結(jié)節(jié)屬于良性或者惡性,已經(jīng)屬于診斷結(jié)果,因此,這種撰寫方式不可取。


其實,該方法的實質(zhì)是圖像識別分類,撰寫權(quán)利要求時可以只體現(xiàn)圖像處理過程,例如,獨權(quán)方案可以修改為:獲取待處理圖像,將所述待處理圖像輸入所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述待處理圖像不同維度的圖像特征,根據(jù)所述不同維度的圖像特征對所述待處理圖像中每個的感興趣區(qū)域進(jìn)行分類。修改后的權(quán)利要求將最終結(jié)果定位在了圖像分類上,從而避免以疾病診斷結(jié)果為目的。為了結(jié)合方案本身,可以設(shè)置從權(quán)限定待處理圖像為待測肺結(jié)節(jié)圖像,感興趣區(qū)域為肺結(jié)節(jié)區(qū)域。


另一種情況下,可以將發(fā)明目的修改為獲取作為中間結(jié)果的信息,或者處理該信息的方法。該中間結(jié)果指的是結(jié)合現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)知識不能直接得到診斷結(jié)果或者獲取健康狀態(tài)的信息。比如,該中間結(jié)果可以是圖像特征、圖像的分類結(jié)果、圖像中感興趣區(qū)域的位置信息、語音信息的語義特征、血流特征、房顫發(fā)生的權(quán)重值矩陣,等等,這些特征雖然是從醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)得到的,有些也是從活體檢測得到的,但是結(jié)合現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)知識根據(jù)這些數(shù)據(jù)并不能直接得到診斷結(jié)果或者獲取健康狀態(tài)。


【案例三】一種用于醫(yī)療成像系統(tǒng)的方法


包括:

· 通過訓(xùn)練的解剖結(jié)構(gòu)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對來自受檢者的定位器圖像的解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類;

· 確定所述分類的解剖結(jié)構(gòu)是否是期望的解剖結(jié)構(gòu);

· 響應(yīng)于確定所述分類的解剖結(jié)構(gòu)是所述期望的解剖結(jié)構(gòu),通過訓(xùn)練的關(guān)鍵幀標(biāo)識符神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別所述定位器圖像的一個或多個關(guān)鍵幀;

· 通過訓(xùn)練的圖形成像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成用于對所述受檢者成像的圖形影像;

· 通過所述醫(yī)療成像系統(tǒng)根據(jù)所述圖形影像執(zhí)行所述受檢者的掃描。


在該方案中,其最終目的是為了執(zhí)行所述受檢者的掃描,屬于一種疾病診斷方法,那么可以將最后一個步驟“通過所述醫(yī)療成像系統(tǒng)根據(jù)所述圖形影像執(zhí)行所述受檢者的掃描”刪掉,使其最終目的變?yōu)榈玫揭环N對受檢者成像的圖形影像,而根據(jù)目前的醫(yī)學(xué)常識并不能直接根據(jù)該圖形影像得到受檢者的病情,因此,該圖像影像屬于一種中間結(jié)果。


3、實施對象不能是活的人體或動物,可以是離體樣本,死亡的人體或動物體,或者是植物體之類的。


對于一些涉及到“疾病的診斷和治療”的方案中,在撰寫過程中,可以對作用對象進(jìn)行擴(kuò)展,比如,該方案除了作用在有生命人體、動物體之外,是否還可以作用在植物體或者離體樣本上,如果可以,盡量在說明書中盡量對作用對象進(jìn)行擴(kuò)展。


【案例四】一種圖像配準(zhǔn)方法


其特征在于,所述方法包括:

· 獲取待配準(zhǔn)的浮動圖像和參考圖像;所述浮動圖像和所述參考圖像為兩個不同模態(tài)的圖像;

· 根據(jù)所述浮動圖像、所述參考圖像和預(yù)先訓(xùn)練的配準(zhǔn)模型,獲取配準(zhǔn)結(jié)果;

· 所述配準(zhǔn)模型用于對不同模態(tài)的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。


該方案原本是對人體的CT圖像和MRI圖像進(jìn)行配準(zhǔn),在撰寫說明書時,可以考慮該方案是否可以用在對離體樣本的不同模態(tài)的圖像進(jìn)行配準(zhǔn),如果可以,在說明書中擴(kuò)展作用對象為離體樣本。


4、在說明書中對應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行擴(kuò)展。


在撰寫說明書的過程中,除了如第3點中所述,可以對作用對象進(jìn)行擴(kuò)展之外,還可以擴(kuò)展除了醫(yī)療領(lǐng)域之外的其它應(yīng)用領(lǐng)域,從而使得醫(yī)療領(lǐng)域僅成為一個可選場景,而不是必備場景。例如,本方案除了應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域之外,還可以應(yīng)用在自動駕駛領(lǐng)域,該實施例中的感興趣區(qū)域可以是病灶區(qū)域,還可以是待跟蹤目標(biāo)的所在區(qū)域,等等。


比如,上述案例三修改后的權(quán)利要求為獲取待處理圖像,將所述待處理圖像輸入所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用所述三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述待處理圖像不同維度的圖像特征,根據(jù)所述不同維度的圖像特征對所述待處理圖像中每個的感興趣區(qū)域進(jìn)行分類。該方案可以應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,待處理圖像為待測肺結(jié)節(jié)圖像,感興趣區(qū)域為肺結(jié)節(jié)區(qū)域,其目的為對肺結(jié)節(jié)區(qū)域進(jìn)行分類;該方案還可以應(yīng)用在交通領(lǐng)域,待處理圖像可以為城市交通圖像,感興趣區(qū)域為道路區(qū)域,其目的為對城市道路進(jìn)行分類。



>>>  結(jié) 語


基于上述分析,在醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利的撰寫過程中,需賦予AI算法具體的使用場景,并且,應(yīng)該提煉出關(guān)于疾病的診斷和治療方法的方案邏輯,避免發(fā)明目的是診斷病灶或者恢復(fù)健康,使其不僅可以應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域,還可以應(yīng)用在非醫(yī)療領(lǐng)域,可以適當(dāng)?shù)娜趸卺t(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,使得醫(yī)療領(lǐng)域僅作為該方案的一個可選應(yīng)用場景,從而避免出現(xiàn)不符合專利法保護(hù)客體的問題。


以上內(nèi)容僅供大家參考,如有不足之處,歡迎指正。


7年從業(yè)經(jīng)驗,主要從事計算機(jī)軟件、互聯(lián)網(wǎng)、通信、電子等領(lǐng)域?qū)@募淖珜?、答?fù)、復(fù)審、檢索以及專利挖掘等業(yè)務(wù),擅長SEP通信標(biāo)準(zhǔn)案件、醫(yī)療AI、智能終端、GUI專利等方向的撰寫,具有豐富的實務(wù)經(jīng)驗以及團(tuán)隊培養(yǎng)和管理經(jīng)驗。


歡迎留言或與作者交流

華進(jìn)官方微信公眾號

Copyright ? 2021 華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司.All Rights Reserved.粵ICP備12081038號