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來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）
作者：孟杰雄 專利代理師 永新專利商標代理有限公司
原標題：AI助力疫情防控，專利為其保駕護航
面對來勢洶洶的新冠肺炎疫情，依圖科技利用AI技術，在業(yè)界首先推出“胸部CT新型冠狀病毒智能評價系統(tǒng)”，應用于上海公共衛(wèi)生臨床中心、武漢大學人民醫(yī)院、華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院、武漢大學中南醫(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技術力量展現(xiàn)出平時鮮被關注的那一面。
新型冠狀病毒肺炎疫情爆發(fā)以來，按照習近平總書記堅定信心、同舟共濟、科學防治、精準施策的總要求，機器人、人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代科學技術正不斷被開發(fā)利用，深入應用于疫情態(tài)勢研判、傳播路徑分析、精準防控、有效治療及后續(xù)治理等各工作環(huán)節(jié)。
面對來勢洶洶的新冠肺炎疫情，依圖科技利用AI技術，在業(yè)界首先推出“胸部CT新型冠狀病毒智能評價系統(tǒng)”，應用于上海公共衛(wèi)生臨床中心、武漢大學人民醫(yī)院、華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院、武漢大學中南醫(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，實現(xiàn)了對新型冠狀病毒性肺炎CT影像的智能化診斷與定量評價，并對局部性病灶、彌漫性病變、全肺受累的各類肺炎疾病嚴重程度進行分級。相對于醫(yī)生需要2-3小時、甚至更長時間才能準確定量分析，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技術應用到更多醫(yī)院一線，部署到更廣泛的抗疫防護中。
在此次疫情中，病毒無情肆虐，但也讓AI技術力量展現(xiàn)出平時鮮被關注的那一面。
新冠肺炎影像學的主要特點
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。
當患者處在新冠肺炎早期時，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）、實變、結節(jié)與小結節(jié)、磨玻璃陰影與空氣潴留并存所引起的“馬賽克”征。
對于進展期的患者，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），結節(jié)周圍病變有“暈征”，病灶內(nèi)見細網(wǎng)格影（細血管網(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，對肺結節(jié)的確定與分析至關重要。
依圖科技在肺部分析方面的專利儲備
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，是因為其最近幾年一直致力于將AI技術應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)十篇有關肺結節(jié)分析的專利申請（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價系統(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201711070729.6、201811505220.4、201811505228.0和201811506463.X中，給出了如何在CT影像中對肺葉段進行分割，具體地，其采用基于全卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡的3D U-net對肺段和肺葉進行血管分割與肺裂分割，將血管樹和肺裂分割結果結合，并進行肺葉段分割。采用這種基于深度學習的CT影像的肺葉段分割方法有效地減少了誤差，提高了診斷率和準確率，且不受個體肺部形態(tài)差異的限制。
2018年04月17日提交的專利申請201810345483.7、201810345323.2和201810344226.1教導采用預設特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡模型（例如，3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型）對患者的三維肺結節(jié)圖像進行分析，以提取患者的肺結節(jié)，并采用預設分類神經(jīng)網(wǎng)絡模型對提取的患者肺結節(jié)進行分析。由于以上模型均是通過對大量數(shù)據(jù)進行訓練得到的，從而使得通過模型得到的結果較為合理，且具有一定的科學依據(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)生水平差異導致的診斷誤差率，從而提高肺結節(jié)分析的準確性。另外，同年12月21日提交的專利申請201811570204.3、201811570213.2、201811572275.7、201811574653.5和201811570841.0則是對上述AI技術的進一步深化。
另一項專利申請201811570843.X采用深度殘差網(wǎng)絡模型對已標記結節(jié)區(qū)域的結節(jié)影像進行訓練學習，提高了結節(jié)檢測的效率，并且在檢測出結節(jié)后再過濾掉假陽性的結節(jié)，從而提高了結節(jié)檢測的準確率。
除了對肺結節(jié)進行分析，依圖科技還將預設特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡模型和預設分類神經(jīng)網(wǎng)絡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
目前我國醫(yī)療服務結構極不均衡。2311家三級醫(yī)院年服務人次達16.46億人次，而二級醫(yī)院數(shù)量是三級醫(yī)院3.6倍，但“僅僅”服務了11.78億人次，醫(yī)院數(shù)量是三級醫(yī)院4.2倍的一級醫(yī)院，只服務了1.96億人次。醫(yī)療服務過度集中，三級醫(yī)院人滿為患，低級別醫(yī)院資源空置浪費較多，基層醫(yī)生收入低，醫(yī)學知識培訓不足。三級醫(yī)院日均服務人次是低級別醫(yī)院的30倍以上。
相反，截至2018年底，我國醫(yī)院部署人工智能應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。
隨著AI技術發(fā)展和在醫(yī)療領域成功落地項目的增多，醫(yī)療行業(yè)人工智能市場規(guī)模逐年快速增長。2017年市場規(guī)模已達135億元，環(huán)比增長40%，2018年預計能達到200億元。近幾年環(huán)比增長率均在40%以上。
患者在醫(yī)院就醫(yī)一般按如下流程：掛號-候診-診斷-處方-支付-配藥，AI輔助診斷可以在上述各個環(huán)節(jié)切入，提高醫(yī)生診斷速度和質(zhì)量，降低醫(yī)院運營成本。
而隨著AI 技術的發(fā)展與落地，AI算法可以更準確的識別復雜模式，構建多參數(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，增加可治療的時間。尤其是AI新冠診斷系統(tǒng)、AI新冠自測、AI智能測溫、AI智能回訪和信息收集等AI技術在此次疫情中發(fā)揮的作用，相信人工智能會加速提升診療標準化程度、擴大中基層醫(yī)療供給，不斷提升醫(yī)療機構的臨床服務和科研能力，最終建設成為智能醫(yī)院。
AI技術的專利保護
從近二十年的發(fā)展情況看，AI領域每年的專利申請量總體呈平穩(wěn)上升趨勢，其中2016年，AI領域專利申請總量達到52000多件。
在AI領域技術起源國家/地區(qū)中，中國、美國、日本在全球位列前三位，三個國家占總體專利公開數(shù)量的74%。
為進一步明確涉及人工智能等新領域專利申請審查規(guī)則，國家知識產(chǎn)權局于2019年12月31日第三四三號公告發(fā)布《國家知識產(chǎn)權局關于修改〈專利審查指南〉的決定》。新修改的《指南》已于2020年2月1日實施。
涉及人工智能等的發(fā)明專利申請，權利要求中往往包含算法、商業(yè)規(guī)則和方法等智力活動的規(guī)則和方法特征。本次修改明確了在審查中，不應當簡單割裂技術特征與算法特征或商業(yè)規(guī)則和方法特征，而應將權利要求記載的所有內(nèi)容作為一個整體考慮。如果直接忽略這些特征或者將其與技術特征機械割裂，則無法客觀評價發(fā)明的實質(zhì)貢獻，不利于保護真正的發(fā)明創(chuàng)造。
本次修改還明確了只要權利要求包含技術特征，該權利要求就整體而言并不是一種智力活動的規(guī)則和方法，不應當依據(jù)專利法第25條第1款第(2)項排除其獲得專利權的可能性；然后，通過對其中涉及的技術手段、解決的技術問題和獲得的技術效果進行分析，來判斷一項權利要求是否是技術方案。如上所述，采用神經(jīng)網(wǎng)絡從患者肺部圖像中提取肺結節(jié)并對其進行分析，不屬于智力活動的規(guī)則和方法，反而具有技術貢獻。
新修改的《指南》統(tǒng)一了審查標準，同時給出如何更好地撰寫這類申請的明確指引。例如，對人工智能發(fā)明專利申請而言，由于其內(nèi)部運行的特殊性，在發(fā)明包含算法特征時，應當將抽象的算法與具體的技術領域結合，至少一個輸入?yún)?shù)及其相關輸出結果的定義應當與技術領域中的具體數(shù)據(jù)對應關聯(lián)起來，此處的“與具體的技術領域結合”并非簡單提及應用于哪個技術領域，而是應描述其結合過程，使得本領域技術人員能夠確認。另外，在說明書中應當寫明有益效果，例如質(zhì)量、精度或效率的提高、系統(tǒng)內(nèi)部性能的改善，必要的時候予以細化解釋或證明。相應地，權利要求應當記載技術特征以及與技術特征功能上彼此相互支持、存在相互作用關系的算法特征（例如，訓練模型）和方法特征。也就是說，AI專利的說明書和權利要求書必須側重于技術方面的描寫（例如，必須詳細描寫AI，尤其是描述模型訓練方法和訓練數(shù)據(jù)集的細節(jié)），同時闡明人工智能對除計算機以外的物理實體的影響或潛在影響。
當然，AI專利常常用在分布式系統(tǒng)中，因而存在侵權證明方面的困難，有時，AI專利的保護范圍也難以確定。針對難以通過專利得到保護的技術方案，可以采用商業(yè)秘密保護。對于技術秘密信息中較為上位的內(nèi)容及其必要外圍技術，可以考慮通過專利方式進行保護；對于其中較為細節(jié)的、核心的技術信息則采取嚴格的保密措施予以保護。
參考文獻：
① “AI醫(yī)療迎來中國時代”，經(jīng)濟觀察報，2018.6.11.
② “3秒內(nèi)完成新冠肺炎定量篩查！全國首個抗疫AI影像系統(tǒng)是怎樣煉成的？”，量子位，2020.02.21
③ “新冠肺炎影像學的13種特點，這篇文章為你總結全了”，醫(yī)學界呼吸頻道，2020.02.29
④ “2020年《專利審查指南》第二部分第九章修改解讀”，國家知識產(chǎn)權局，2020.1.22
⑤ “AI醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀市場掃描，應該如何對癥“下藥”？”，鈦媒體，2019.8.29
⑥ “中國人工智能發(fā)展報告2018”，清華大學中國科技政策研究中心，2018.7
來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）
作者：孟杰雄 專利代理師 永新專利商標代理有限公司
編輯：IPRdaily王穎 校對：IPRdaily縱橫君
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