AI助力疫情防控，專(zhuān)利為其保駕護航！

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作者：孟杰雄 專(zhuān)利代理師 永新專(zhuān)利商標代理有限公司

原標題：AI助力疫情防控，專(zhuān)利為其保駕護航

面對來(lái)勢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價(jià)系統”，應用于上海公共衛生臨床中心、武漢大學(xué)人民醫院、華中科技大學(xué)同濟醫學(xué)院附屬協(xié)和醫院、武漢大學(xué)中南醫院…等醫院，助力醫生臨床診斷。在此次疫情中，病毒無(wú)情肆虐，但也讓AI技術(shù)力量展現出平時(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(lái)，按照習近平總書(shū)記堅定信心、同舟共濟、科學(xué)防治、精準施策的總要求，機器人、人工智能（AI）、大數據等現代科學(xué)技術(shù)正不斷被開(kāi)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、有效治療及后續治理等各工作環(huán)節。

面對來(lái)勢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價(jià)系統”，應用于上海公共衛生臨床中心、武漢大學(xué)人民醫院、華中科技大學(xué)同濟醫學(xué)院附屬協(xié)和醫院、武漢大學(xué)中南醫院…等醫院，助力醫生臨床診斷。

該系統通過(guò)AI圖像算法，實(shí)現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(jià)，并對局部性病灶、彌漫性病變、全肺受累的各類(lèi)肺炎疾病嚴重程度進(jìn)行分級。相對于醫生需要2-3小時(shí)、甚至更長(cháng)時(shí)間才能準確定量分析，這種AI新冠肺炎診斷系統在2-3秒之內就能完成定量分析——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(shù)應用到更多醫院一線(xiàn)，部署到更廣泛的抗疫防護中。

在此次疫情中，病毒無(wú)情肆虐，但也讓AI技術(shù)力量展現出平時(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。

當患者處在新冠肺炎早期時(shí)，CT影像主要表現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。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、結節與小結節、磨玻璃陰影與空氣潴留并存所引起的“馬賽克”征。

對于進(jìn)展期的患者，CT影像主要表現為兩肺多發(fā)磨玻璃影、或實(shí)變（內有支氣管氣像），結節周?chē)∽冇小皶炚鳌?，病灶內?jiàn)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，還表現為壓斷性肺不張、纖維化形成。

可見(jiàn)，在采用CT影像篩查門(mén)診患者是否患有新冠病毒肺炎時(shí)，對肺結節的確定與分析至關(guān)重要。

依圖科技在肺部分析方面的專(zhuān)利儲備

依圖科技之所以能迅速研發(fā)出多套AI系統投入新冠肺炎疫情的一線(xiàn)戰斗，是因為其最近幾年一直致力于將AI技術(shù)應用于肺部疾病的分析診斷。

依圖科技從2017年開(kāi)始，至今已經(jīng)提交了數十篇有關(guān)肺結節分析的專(zhuān)利申請（參見(jiàn)表1）。

這些專(zhuān)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(jià)系統的基本功能。

例如，依圖科技于2017年11月03日提交的專(zhuān)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(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對肺段和肺葉進(jìn)行血管分割與肺裂分割，將血管樹(shù)和肺裂分割結果結合，并進(jìn)行肺葉段分割。采用這種基于深度學(xué)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(gè)體肺部形態(tài)差異的限制。

2018年04月17日提交的專(zhuān)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(luò )模型（例如，3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型）對患者的三維肺結節圖像進(jìn)行分析，以提取患者的肺結節，并采用預設分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型對提取的患者肺結節進(jìn)行分析。由于以上模型均是通過(guò)對大量數據進(jìn)行訓練得到的，從而使得通過(guò)模型得到的結果較為合理，且具有一定的科學(xué)依據。相比于傳統的醫生診斷的方式而言，能夠降低因醫生水平差異導致的診斷誤差率，從而提高肺結節分析的準確性。另外，同年12月21日提交的專(zhuān)利申請201811570204.3、201811570213.2、201811572275.7、201811574653.5和201811570841.0則是對上述AI技術(shù)的進(jìn)一步深化。

另一項專(zhuān)利申請201811570843.X采用深度殘差網(wǎng)絡(luò )模型對已標記結節區域的結節影像進(jìn)行訓練學(xué)習，提高了結節檢測的效率，并且在檢測出結節后再過(guò)濾掉假陽(yáng)性的結節，從而提高了結節檢測的準確率。

除了對肺結節進(jìn)行分析，依圖科技還將預設特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型和預設分類(lèi)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醫療展望

目前我國醫療服務(wù)結構極不均衡。2311家三級醫院年服務(wù)人次達16.46億人次，而二級醫院數量是三級醫院3.6倍，但“僅僅”服務(wù)了11.78億人次，醫院數量是三級醫院4.2倍的一級醫院，只服務(wù)了1.96億人次。醫療服務(wù)過(guò)度集中，三級醫院人滿(mǎn)為患，低級別醫院資源空置浪費較多，基層醫生收入低，醫學(xué)知識培訓不足。三級醫院日均服務(wù)人次是低級別醫院的30倍以上。

相反，截至2018年底，我國醫院部署人工智能應用并成熟使用的占比僅為33.6%，仍有42%的醫院并未嘗試接入任何人工智能技術(shù)。

隨著(zhù)AI技術(shù)發(fā)展和在醫療領(lǐng)域成功落地項目的增多，醫療行業(yè)人工智能市場(chǎng)規模逐年快速增長(cháng)。2017年市場(chǎng)規模已達135億元，環(huán)比增長(cháng)40%，2018年預計能達到200億元。近幾年環(huán)比增長(cháng)率均在40%以上。

患者在醫院就醫一般按如下流程：掛號-候診-診斷-處方-支付-配藥，AI輔助診斷可以在上述各個(gè)環(huán)節切入，提高醫生診斷速度和質(zhì)量，降低醫院運營(yíng)成本。

而隨著(zhù)AI 技術(shù)的發(fā)展與落地，AI算法可以更準確的識別復雜模式，構建多參數模型，發(fā)現處于早期階段的病灶特征，從而提早發(fā)現疾病，增加可治療的時(shí)間。尤其是AI新冠診斷系統、AI新冠自測、AI智能測溫、AI智能回訪(fǎng)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 )加速提升診療標準化程度、擴大中基層醫療供給，不斷提升醫療機構的臨床服務(wù)和科研能力，最終建設成為智能醫院。

AI技術(shù)的專(zhuān)利保護

從近二十年的發(fā)展情況看，AI領(lǐng)域每年的專(zhuān)利申請量總體呈平穩上升趨勢，其中2016年，AI領(lǐng)域專(zhuān)利申請總量達到52000多件。

在A(yíng)I領(lǐng)域技術(shù)起源國家/地區中，中國、美國、日本在全球位列前三位，三個(gè)國家占總體專(zhuān)利公開(kāi)數量的74%。

為進(jìn)一步明確涉及人工智能等新領(lǐng)域專(zhuān)利申請審查規則，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(guān)于修改〈專(zhuān)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(zhuān)利申請，權利要求中往往包含算法、商業(yè)規則和方法等智力活動(dòng)的規則和方法特征。本次修改明確了在審查中，不應當簡(jiǎn)單割裂技術(shù)特征與算法特征或商業(yè)規則和方法特征，而應將權利要求記載的所有內容作為一個(gè)整體考慮。如果直接忽略這些特征或者將其與技術(shù)特征機械割裂，則無(wú)法客觀(guān)評價(jià)發(fā)明的實(shí)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(shù)特征，該權利要求就整體而言并不是一種智力活動(dòng)的規則和方法，不應當依據專(zhuān)利法第25條第1款第(2)項排除其獲得專(zhuān)利權的可能性；然后，通過(guò)對其中涉及的技術(shù)手段、解決的技術(shù)問(wèn)題和獲得的技術(shù)效果進(jìn)行分析，來(lái)判斷一項權利要求是否是技術(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節并對其進(jìn)行分析，不屬于智力活動(dòng)的規則和方法，反而具有技術(shù)貢獻。

新修改的《指南》統一了審查標準，同時(shí)給出如何更好地撰寫(xiě)這類(lèi)申請的明確指引。例如，對人工智能發(fā)明專(zhuān)利申請而言，由于其內部運行的特殊性，在發(fā)明包含算法特征時(shí)，應當將抽象的算法與具體的技術(shù)領(lǐng)域結合，至少一個(gè)輸入參數及其相關(guān)輸出結果的定義應當與技術(shù)領(lǐng)域中的具體數據對應關(guān)聯(lián)起來(lái)，此處的“與具體的技術(shù)領(lǐng)域結合”并非簡(jiǎn)單提及應用于哪個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，而是應描述其結合過(guò)程，使得本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠確認。另外，在說(shuō)明書(shū)中應當寫(xiě)明有益效果，例如質(zhì)量、精度或效率的提高、系統內部性能的改善，必要的時(shí)候予以細化解釋或證明。相應地，權利要求應當記載技術(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，訓練模型）和方法特征。也就是說(shuō)，AI專(zhuān)利的說(shuō)明書(shū)和權利要求書(shū)必須側重于技術(shù)方面的描寫(xiě)（例如，必須詳細描寫(xiě)AI，尤其是描述模型訓練方法和訓練數據集的細節），同時(shí)闡明人工智能對除計算機以外的物理實(shí)體的影響或潛在影響。

當然，AI專(zhuān)利常常用在分布式系統中，因而存在侵權證明方面的困難，有時(shí)，AI專(zhuān)利的保護范圍也難以確定。針對難以通過(guò)專(zhuān)利得到保護的技術(shù)方案，可以采用商業(yè)秘密保護。對于技術(shù)秘密信息中較為上位的內容及其必要外圍技術(shù)，可以考慮通過(guò)專(zhuān)利方式進(jìn)行保護；對于其中較為細節的、核心的技術(shù)信息則采取嚴格的保密措施予以保護。

參考文獻：

① “AI醫療迎來(lái)中國時(shí)代”，經(jīng)濟觀(guān)察報，2018.6.11.

② “3秒內完成新冠肺炎定量篩查！全國首個(gè)抗疫AI影像系統是怎樣煉成的？”，量子位，2020.02.21

③ “新冠肺炎影像學(xué)的13種特點(diǎn)，這篇文章為你總結全了”，醫學(xué)界呼吸頻道，2020.02.29

④ “2020年《專(zhuān)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醫療發(fā)展現狀市場(chǎng)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(xué)中國科技政策研究中心，2018.7

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作者：孟杰雄 專(zhuān)利代理師 永新專(zhuān)利商標代理有限公司

編輯：IPRdaily王穎          校對：IPRdaily縱橫君

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