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来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）
作者：孟杰雄 专利代理师 永新专利商标代理有限公司
原标题：AI助力疫情防控，专利为其保驾护航
面对来势汹汹的新冠肺炎疫情，依图科技利用AI技术，在业界首先推出“胸部CT新型冠状病毒智能评价系统”，应用于上海公共卫生临床中心、武汉大学人民医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、武汉大学中南医院…等医院，助力医生临床诊断。在此次疫情中，病毒无情肆虐，但也让AI技术力量展现出平时鲜被关注的那一面。
新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来，按照习近平总书记坚定信心、同舟共济、科学防治、精准施策的总要求，机器人、人工智能（AI）、大数据等现代科学技术正不断被开发利用，深入应用于疫情态势研判、传播路径分析、精准防控、有效治疗及后续治理等各工作环节。
面对来势汹汹的新冠肺炎疫情，依图科技利用AI技术，在业界首先推出“胸部CT新型冠状病毒智能评价系统”，应用于上海公共卫生临床中心、武汉大学人民医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、武汉大学中南医院…等医院，助力医生临床诊断。
该系统通过AI图像算法，实现了对新型冠状病毒性肺炎CT影像的智能化诊断与定量评价，并对局部性病灶、弥漫性病变、全肺受累的各类肺炎疾病严重程度进行分级。相对于医生需要2-3小时、甚至更长时间才能准确定量分析，这种AI新冠肺炎诊断系统在2-3秒之内就能完成定量分析——极大提升了精准定量分析的效率 。
随后，推想科技等更多科技公司也把AI技术应用到更多医院一线，部署到更广泛的抗疫防护中。
在此次疫情中，病毒无情肆虐，但也让AI技术力量展现出平时鲜被关注的那一面。
新冠肺炎影像学的主要特点
CT是肺炎诊断最重要的检查，也是筛查新冠病毒肺炎的重要手段。
当患者处在新冠肺炎早期时，CT影像主要表现为单肺或双肺局灶性单发、或多发病灶，以多发病灶为主，病变主要分布于中外肺、胸膜下区。病灶呈小斑片、大片磨玻璃影（增粗肺血管影和微血管增多）、实变、结节与小结节、磨玻璃阴影与空气潴留并存所引起的“马赛克”征。
对于进展期的患者，CT影像主要表现为两肺多发磨玻璃影、或实变（内有支气管气像），结节周围病变有“晕征”，病灶内见细网格影（细血管网），有的病变有“反晕征”。新发病变主要以双肺中下叶胸膜下分布为主，多较为淡薄的磨玻璃样阴影，可伴少量胸腔积液。此外，还表现为压断性肺不张、纤维化形成。
可见，在采用CT影像筛查门诊患者是否患有新冠病毒肺炎时，对肺结节的确定与分析至关重要。
依图科技在肺部分析方面的专利储备
依图科技之所以能迅速研发出多套AI系统投入新冠肺炎疫情的一线战斗，是因为其最近几年一直致力于将AI技术应用于肺部疾病的分析诊断。
依图科技从2017年开始，至今已经提交了数十篇有关肺结节分析的专利申请（参见表1）。
这些专利似乎可以描述出依图科技推出的胸部CT新型冠状病毒智能评价系统的基本功能。
例如，依图科技于2017年11月03日提交的专利申请201711070729.6、201811505220.4、201811505228.0和201811506463.X中，给出了如何在CT影像中对肺叶段进行分割，具体地，其采用基于全卷积深度神经网络的3D U-net对肺段和肺叶进行血管分割与肺裂分割，将血管树和肺裂分割结果结合，并进行肺叶段分割。采用这种基于深度学习的CT影像的肺叶段分割方法有效地减少了误差，提高了诊断率和准确率，且不受个体肺部形态差异的限制。
2018年04月17日提交的专利申请201810345483.7、201810345323.2和201810344226.1教导采用预设特征提取神经网络模型（例如，3D卷积神经网络模型）对患者的三维肺结节图像进行分析，以提取患者的肺结节，并采用预设分类神经网络模型对提取的患者肺结节进行分析。由于以上模型均是通过对大量数据进行训练得到的，从而使得通过模型得到的结果较为合理，且具有一定的科学依据。相比于传统的医生诊断的方式而言，能够降低因医生水平差异导致的诊断误差率，从而提高肺结节分析的准确性。另外，同年12月21日提交的专利申请201811570204.3、201811570213.2、201811572275.7、201811574653.5和201811570841.0则是对上述AI技术的进一步深化。
另一项专利申请201811570843.X采用深度残差网络模型对已标记结节区域的结节影像进行训练学习，提高了结节检测的效率，并且在检测出结节后再过滤掉假阳性的结节，从而提高了结节检测的准确率。
除了对肺结节进行分析，依图科技还将预设特征提取神经网络模型和预设分类神经网络模型用于确定肺炎病原（201810420019.X）、检出肺部胸腔积液（201910667643.4）等方面。
AI医疗展望
目前我国医疗服务结构极不均衡。2311家三级医院年服务人次达16.46亿人次，而二级医院数量是三级医院3.6倍，但“仅仅”服务了11.78亿人次，医院数量是三级医院4.2倍的一级医院，只服务了1.96亿人次。医疗服务过度集中，三级医院人满为患，低级别医院资源空置浪费较多，基层医生收入低，医学知识培训不足。三级医院日均服务人次是低级别医院的30倍以上。
相反，截至2018年底，我国医院部署人工智能应用并成熟使用的占比仅为33.6%，仍有42%的医院并未尝试接入任何人工智能技术。
随着AI技术发展和在医疗领域成功落地项目的增多，医疗行业人工智能市场规模逐年快速增长。2017年市场规模已达135亿元，环比增长40%，2018年预计能达到200亿元。近几年环比增长率均在40%以上。
患者在医院就医一般按如下流程：挂号-候诊-诊断-处方-支付-配药，AI辅助诊断可以在上述各个环节切入，提高医生诊断速度和质量，降低医院运营成本。
而随着AI 技术的发展与落地，AI算法可以更准确的识别复杂模式，构建多参数模型，发现处于早期阶段的病灶特征，从而提早发现疾病，增加可治疗的时间。尤其是AI新冠诊断系统、AI新冠自测、AI智能测温、AI智能回访和信息收集等AI技术在此次疫情中发挥的作用，相信人工智能会加速提升诊疗标准化程度、扩大中基层医疗供给，不断提升医疗机构的临床服务和科研能力，最终建设成为智能医院。
AI技术的专利保护
从近二十年的发展情况看，AI领域每年的专利申请量总体呈平稳上升趋势，其中2016年，AI领域专利申请总量达到52000多件。
在AI领域技术起源国家/地区中，中国、美国、日本在全球位列前三位，三个国家占总体专利公开数量的74%。
为进一步明确涉及人工智能等新领域专利申请审查规则，国家知识产权局于2019年12月31日第三四三号公告发布《国家知识产权局关于修改〈专利审查指南〉的决定》。新修改的《指南》已于2020年2月1日实施。
涉及人工智能等的发明专利申请，权利要求中往往包含算法、商业规则和方法等智力活动的规则和方法特征。本次修改明确了在审查中，不应当简单割裂技术特征与算法特征或商业规则和方法特征，而应将权利要求记载的所有内容作为一个整体考虑。如果直接忽略这些特征或者将其与技术特征机械割裂，则无法客观评价发明的实质贡献，不利于保护真正的发明创造。
本次修改还明确了只要权利要求包含技术特征，该权利要求就整体而言并不是一种智力活动的规则和方法，不应当依据专利法第25条第1款第(2)项排除其获得专利权的可能性；然后，通过对其中涉及的技术手段、解决的技术问题和获得的技术效果进行分析，来判断一项权利要求是否是技术方案。如上所述，采用神经网络从患者肺部图像中提取肺结节并对其进行分析，不属于智力活动的规则和方法，反而具有技术贡献。
新修改的《指南》统一了审查标准，同时给出如何更好地撰写这类申请的明确指引。例如，对人工智能发明专利申请而言，由于其内部运行的特殊性，在发明包含算法特征时，应当将抽象的算法与具体的技术领域结合，至少一个输入参数及其相关输出结果的定义应当与技术领域中的具体数据对应关联起来，此处的“与具体的技术领域结合”并非简单提及应用于哪个技术领域，而是应描述其结合过程，使得本领域技术人员能够确认。另外，在说明书中应当写明有益效果，例如质量、精度或效率的提高、系统内部性能的改善，必要的时候予以细化解释或证明。相应地，权利要求应当记载技术特征以及与技术特征功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征（例如，训练模型）和方法特征。也就是说，AI专利的说明书和权利要求书必须侧重于技术方面的描写（例如，必须详细描写AI，尤其是描述模型训练方法和训练数据集的细节），同时阐明人工智能对除计算机以外的物理实体的影响或潜在影响。
当然，AI专利常常用在分布式系统中，因而存在侵权证明方面的困难，有时，AI专利的保护范围也难以确定。针对难以通过专利得到保护的技术方案，可以采用商业秘密保护。对于技术秘密信息中较为上位的内容及其必要外围技术，可以考虑通过专利方式进行保护；对于其中较为细节的、核心的技术信息则采取严格的保密措施予以保护。
参考文献：
① “AI医疗迎来中国时代”，经济观察报，2018.6.11.
② “3秒内完成新冠肺炎定量筛查！全国首个抗疫AI影像系统是怎样炼成的？”，量子位，2020.02.21
③ “新冠肺炎影像学的13种特点，这篇文章为你总结全了”，医学界呼吸频道，2020.02.29
④ “2020年《专利审查指南》第二部分第九章修改解读”，国家知识产权局，2020.1.22
⑤ “AI医疗发展现状市场扫描，应该如何对症“下药”？”，钛媒体，2019.8.29
⑥ “中国人工智能发展报告2018”，清华大学中国科技政策研究中心，2018.7
来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）
作者：孟杰雄 专利代理师 永新专利商标代理有限公司
编辑：IPRdaily王颖 校对：IPRdaily纵横君
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