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ACIP原創(chuàng)精讀 | 關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域的AI類專利的客體問(wèn)題淺析
2020-09-15
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)已獲十分強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。目前,AI已被運(yùn)用于醫(yī)療領(lǐng)域的眾多方面,且正逐漸打破傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)診斷模式,例如:用于檢測(cè)病灶的圖像分析、用于檢測(cè)姿態(tài)的視頻分析、用于監(jiān)測(cè)血糖病變的生化檢測(cè)、用于情緒識(shí)別的語(yǔ)音分析等等。
然而,近兩年來(lái)專利審查方面對(duì)于客體問(wèn)題的審查相當(dāng)嚴(yán)格,面對(duì)客體問(wèn)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(dòng)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(dòng)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AI類專利的撰寫(xiě)思路。
關(guān)鍵詞:醫(yī)療 AI 客體問(wèn)題 算法 數(shù)學(xué)計(jì)算規(guī)則 疾病診斷疾病治療
針對(duì)“容易被認(rèn)為是抽象的算法或數(shù)學(xué)計(jì)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(jì)算規(guī)則,我們先來(lái)看看一個(gè)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(jì)算機(jī)可讀媒介上存儲(chǔ)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(gè)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(guò)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(guò)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(lái)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(jì)算機(jī)可讀媒介中存儲(chǔ)所述第一子網(wǎng)絡(luò)作為所述類別獨(dú)立的子網(wǎng)絡(luò)。
這個(gè)案例是AI領(lǐng)域中的一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法,整個(gè)過(guò)程主要涉及的三個(gè)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(dú)立的子網(wǎng)絡(luò)用途是什么完全沒(méi)有交代,也即對(duì)于這類案件沒(méi)有限定具體的領(lǐng)域和使用場(chǎng)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(jì)算規(guī)則,不屬于專利保護(hù)的客體。
《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(dòng)物體為直接實(shí)施對(duì)象,進(jìn)行識(shí)別、確定或者消除病灶的過(guò)程。
這其中有兩個(gè)重要信息:一個(gè)是生命,另一個(gè)是識(shí)別、確定或者消除病灶。尤其當(dāng)該方案的目的是識(shí)別病灶、病灶診斷或者病灶治療時(shí),就基本不屬于專利權(quán)保護(hù)的客體了。
《審查意見(jiàn)》中還指出,一項(xiàng)與疾病診斷有關(guān)的方法如果同時(shí)滿足以下兩個(gè)條件則屬于疾病的診斷方法,(1)以有生命的人體或動(dòng)物為對(duì)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(xiàng)的申請(qǐng)也不能被授予專利權(quán)。
【案例二】
一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)圖像識(shí)別方法
包括:
獲取待測(cè)肺結(jié)節(jié)圖像,將所述待測(cè)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(cè)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(cè)肺結(jié)節(jié)圖像中每個(gè)肺結(jié)節(jié)的良惡性判別結(jié)果。
這個(gè)案例用于識(shí)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,不屬于專利權(quán)保護(hù)的客體。
如果說(shuō)針對(duì)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(jì)算規(guī)則”的客體問(wèn)題是一個(gè)輕量級(jí)的攔路虎,那么針對(duì)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(wèn)題絕對(duì)是重量級(jí)的攔路虎。這兩類客體問(wèn)題在撰寫(xiě)階段和后期的答復(fù)階段都令代理師十分頭疼。
在撰寫(xiě)權(quán)利要求和說(shuō)明書(shū)時(shí),加入場(chǎng)景特征。以【案例一】為例,審查意見(jiàn)認(rèn)為該整個(gè)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(dòng)的規(guī)則和方法,不屬于保護(hù)客體。然后,申請(qǐng)人對(duì)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(yǔ)音對(duì)象識(shí)別分類到多個(gè)使用類別”,由于加入了“語(yǔ)音”的特征,整個(gè)方案是針對(duì)語(yǔ)音對(duì)象識(shí)別分類,克服了客體問(wèn)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(jì)算規(guī)則”的客體問(wèn)題還是相對(duì)比較容易克服的,因?yàn)榇箢I(lǐng)域已經(jīng)限定到了醫(yī)療領(lǐng)域,我們經(jīng)常遇見(jiàn)的大多是應(yīng)用AI技術(shù)處理醫(yī)療方面的一些圖像、語(yǔ)音、生物特征數(shù)據(jù)等。因此,對(duì)于這類客體問(wèn)題還是比較容易避免的。
一種情況下,如果本方案的目的確實(shí)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(guò)程。
以【案例二】為例,該方法的實(shí)質(zhì)是圖像識(shí)別分類,撰寫(xiě)權(quán)利要求時(shí)可以只體現(xiàn)圖像處理過(guò)程,例如,獨(dú)權(quán)方案可修改為: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(duì)所述待處理圖像中每個(gè)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)置從屬權(quán)利要求限定待處理圖像為待測(cè)肺結(jié)節(jié)圖像,感興趣區(qū)域?yàn)榉谓Y(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(shí)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(yǔ)音信息的語(yǔ)義特征、血流特征、房顫發(fā)生的權(quán)重值矩陣等。這些特征雖然是從醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)或活體檢測(cè)得到的,但是結(jié)合現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)知識(shí),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(guò)訓(xùn)練的解剖結(jié)構(gòu)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)來(lái)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(guò)訓(xùn)練的關(guān)鍵幀標(biāo)識(shí)符神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別所述定位器圖像的一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵幀;
· 通過(guò)訓(xùn)練的圖形成像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成用于對(duì)所述受檢者成像的圖形影像;
· 通過(guò)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(gè)步驟“通過(guò)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(duì)受檢者成像的圖形影像,而根據(jù)目前的醫(yī)學(xué)常識(shí)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。
· Step4:實(shí)施對(duì)象不能是活的人體或動(dòng)物,可以是離體樣本,死亡的人體或動(dòng)物體,或者是植物體之類的。
對(duì)于一些涉及到“疾病的診斷和治療”的方案,在撰寫(xiě)過(guò)程中可以對(duì)作用對(duì)象進(jìn)行擴(kuò)展,如:該方案除了作用在有生命人體、動(dòng)物體之外(是否還可以作用在植物體或者離體樣本上?若可以,則盡量在說(shuō)明書(shū)中對(duì)作用對(duì)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(dòng)圖像和參考圖像;
· 所述浮動(dòng)圖像和所述參考圖像為兩個(gè)不同模態(tài)的圖像;
· 根據(jù)所述浮動(dòng)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(duì)不同模態(tài)的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。
該方案原本是對(duì)人體的CT圖像和MRI圖像進(jìn)行配準(zhǔn),在撰寫(xiě)說(shuō)明書(shū)時(shí),可以考慮該方案是否可以用在對(duì)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(shuō)明書(shū)中擴(kuò)展作用對(duì)象為離體樣本。
· Step5:在說(shuō)明書(shū)中對(duì)應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行擴(kuò)展。
在撰寫(xiě)說(shuō)明書(shū)的過(guò)程中,除了對(duì)作用對(duì)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(gè)可選場(chǎng)景,而不是必備場(chǎng)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(dòng)駕駛領(lǐng)域,該實(shí)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。
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(duì)所述待處理圖像中每個(gè)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(cè)肺結(jié)節(jié)圖像,感興趣區(qū)域?yàn)榉谓Y(jié)節(jié)區(qū)域,其目的為對(duì)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?yàn)榈缆穮^(qū)域,其目的為對(duì)城市道路進(jìn)行分類。
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