中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院/北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所/圖書館,北京100020
隨著近些年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步,人工智能逐步從前沿技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實應(yīng)用。人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不斷融合,醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展迅速。在醫(yī)療健康行業(yè),人工智能的應(yīng)用場景越發(fā)豐富,人工智能技術(shù)也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展、提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要因素[1-2]。人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,包括醫(yī)學(xué)影像、臨床決策支持、語音識別、藥物挖掘、健康管理、病理學(xué)等眾多領(lǐng)域[3-9]。通過人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用,可以提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確率與效率,輔助醫(yī)生進(jìn)行病變檢測,實現(xiàn)疾病早期篩查,大幅提高新藥研發(fā)效率,降低制藥時間與成本等。
專利是技術(shù)創(chuàng)新的重要方式和必要資源,其產(chǎn)出在不少國家/地區(qū)都被作為技術(shù)創(chuàng)新活動的重要標(biāo)志,在不同層面上反映技術(shù)創(chuàng)新活動的狀況與水平[10-12]。專利是技術(shù)信息最有效的載體,囊括了全球90%以上的最新技術(shù)情報,而且70%~80%發(fā)明創(chuàng)造只通過專利文獻(xiàn)公開,專利更具有新穎性、實用性的特征。通過某一領(lǐng)域的專利分析可以客觀反映技術(shù)領(lǐng)域的整體概況和發(fā)展態(tài)勢[13-15]。本研究的三方專利引用經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織的定義,即同時向美國專利及商標(biāo)局、歐洲專利局和日本特許廳提出申請的同一組專利。由于不同國家統(tǒng)計的發(fā)明專利數(shù)據(jù)具有不同程度的“本土優(yōu)勢”,這樣在進(jìn)行國際比較時就存在較大的不可比性,而三方專利很大程度上能消除這種不可比性。三方專利在地理上囊括了美國、日本、歐洲這三個世界上科技水平和創(chuàng)新活力最高的國家/地區(qū),同時在這三個國家/地區(qū)申請專利的費(fèi)用昂貴,因此三方專利通常被認(rèn)為具有較高科技含量和經(jīng)濟(jì)價值。三方專利擁有量的規(guī)模直接反映了一個國家/地區(qū)技術(shù)發(fā)明的整體水平以及在國際市場上的競爭力,因而也是測定國家競爭力的重要指標(biāo)[16-17]。本研究基于智慧芽全球?qū)@麛?shù)據(jù)庫(檢索時間為2020年1月19日),從三方專利申請與公開態(tài)勢、法律狀態(tài)、技術(shù)來源地、專利申請機(jī)構(gòu)、技術(shù)開發(fā)熱點等角度對醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的三方專利進(jìn)行分析,首次從三方專利角度揭示技術(shù)競爭態(tài)勢,期望為我國醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展提供一定的借鑒和參考。
數(shù)據(jù)來源于PatSnap智慧芽全球?qū)@麛?shù)據(jù)庫,檢索時間為2020年1月19日,檢索共得到全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請777組,均為發(fā)明專利。PatSnap智慧芽全球?qū)@麛?shù)據(jù)庫收錄了從1790年起至今的全球116個國家/地區(qū)的1.4億多件專利,8000多萬條文獻(xiàn)、科技、政策等數(shù)據(jù),每周更新數(shù)據(jù),可提供全球?qū)@?、引用?shù)據(jù)、同族信息,獲悉國內(nèi)外技術(shù)及全球布局情況。PatSnap智慧芽全球數(shù)據(jù)庫可為本研究提供全面可靠的數(shù)據(jù)來源。
本研究采用專利計量分析結(jié)合定性分析的方法,從三方專利申請與公開態(tài)勢、法律狀態(tài)、技術(shù)來源地、專利申請機(jī)構(gòu)、技術(shù)開發(fā)熱點等角度,揭示醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)競爭態(tài)勢。專利計量是以專利中的計量信息作為分析研究的基礎(chǔ),通過對專利的計量分析可以洞察行業(yè)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r,判斷行業(yè)的競爭態(tài)勢[18-20]。定性分析法是依據(jù)預(yù)測者的主觀判斷分析能力來推斷事物的性質(zhì)和發(fā)展趨勢的分析方法。通過三方專利申請數(shù)量揭示潛在市場價值成果規(guī)模,通過專利申請人所在區(qū)域揭示技術(shù)發(fā)源地,通過專利地圖分析揭示技術(shù)開發(fā)熱點。受專利申請到公開有18個月滯后期的限制,數(shù)據(jù)分析時,年復(fù)合增長率未納入2018年和2019年的數(shù)據(jù)。
全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域已積累一定規(guī)模的三方專利且呈現(xiàn)較好的增長態(tài)勢,創(chuàng)新力持續(xù)提升。截至目前(檢索日期為2020年1月19日),全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域共有三方專利申請777組,均為發(fā)明專利,占該領(lǐng)域全球?qū)@暾埩康?.28%。全球三方專利申請量與公開量的年度分布如圖1所示,三方專利申請呈現(xiàn)較好的增長態(tài)勢,2008-2017年十年復(fù)合增長率為13.60%。近20年(2000-2019年)三方專利申請752組(占96.78%),超過95%的三方專利都是在近20年申請的,近10年(2009-2019年)有486組(占62.55%),超過3/5。
圖1 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請與公開態(tài)勢
從圖1可以看出,醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域1991年開始有三方專利申請,最初幾年處于緩慢的發(fā)展期,1991-1999年間的三方專利申請量都在10組以下。從2000年開始三方專利申請突破10組,進(jìn)入第一個快速發(fā)展時期,于2005年達(dá)到第一個峰值47組,此后稍有回落。2008年后開始進(jìn)入第二個快速發(fā)展時期,由2008年的20組躍升至2014年的峰值71組,2015年回落至57組,于2016年再次達(dá)到峰值71組。從公開態(tài)勢來看,2000年后三方專利的公開態(tài)勢呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢,尤其是近10年公開數(shù)量迅猛增長,2019年公開數(shù)量達(dá)到132組,近3年公開數(shù)量的復(fù)合增長率為39.33%,表明近幾年三方專利申請持續(xù)活躍。
從全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請的法律狀態(tài)來看(圖2),目前依然處于有效狀態(tài)的有281組,占三方專利申請總量的36.16%,表明超過1/3的三方專利還處于法定保護(hù)期限內(nèi),且按規(guī)定繳納了年費(fèi)。失效三方專利有352組,占比為45.30%,表明超過2/5的三方專利不再有法律約束力,其中駁回182組,撤回103組,未繳年費(fèi)57組,期限屆滿5組,放棄專利權(quán)5組。有142組三方專利處于審中狀態(tài),即目前處于審查和審批過程中,還處于不穩(wěn)定狀態(tài),其中處于實質(zhì)審查的有92組,公開的有50組,此外,還有2組法律狀態(tài)還處于未確認(rèn)的狀態(tài)。
圖2 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利的法律狀態(tài)
通過對專利申請人所在國家/地區(qū)分析可以在一定程度上反映技術(shù)來源地[10-21]。全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請主要技術(shù)來源地(三方專利申請量≥4組)如圖3所示。美國是三方專利申請最多的國家,共有176組,處于領(lǐng)先地位,是全球最主要的技術(shù)來源地,全球占比超過1/5(22.65%)。日本排在第二位,三方專利申請量116組,全球占比14.93%。荷蘭排在第三位,共91組,全球占比超過1/10(11.71%)。哥倫比亞位列第四位,三方專利申請量37組,全球占比4.76%。此外,澳大利亞7組,瑞士和德國各6組,韓國5組,中國、法國和英國各有4組,其他國家/地區(qū)三方專利申請量均不足4組。從三方專利申請量來看,醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)來源地以美國、日本和荷蘭為主,美日荷三國引領(lǐng)全球發(fā)展。從有效三方專利數(shù)量來看,依然是美日荷三國處于絕對的優(yōu)勢地位,其中有效三方專利數(shù)量最多的是日本,有71組,占其三方專利申請量的61.21%,即超過3/5的三方專利依然受到保護(hù)。美國的有效三方專利數(shù)量為50組,荷蘭為46組,其他國家/地區(qū)都在10組以下。
從圖3可以看出,中國在醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的三方專利申請有4組,且4組均處于有效狀態(tài),其詳細(xì)信息如表1所示。中國申請的三方專利主要聚焦于醫(yī)學(xué)診斷、醫(yī)學(xué)圖像以及生物標(biāo)記物三個方向。這四組三方專利對應(yīng)5件中國專利,包括授權(quán)發(fā)明2件,其中1件是中國科學(xué)院國家空間科學(xué)中心于2011年申請(2014年拿到授權(quán))的發(fā)明專利(CN102353449B),該發(fā)明是一種極弱光多光譜成像方法及其系統(tǒng),可廣泛應(yīng)用于生物自發(fā)光檢測、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。另外1件授權(quán)發(fā)明是貝泰福醫(yī)療科技成都有限公司于2013年申請(2015年拿到授權(quán))的專利(CN103549961B),該專利是基于無線移動通訊平臺的互動式聽力診療系統(tǒng),該發(fā)明公開了一種基于無線移動通訊平臺的互動式聽力診療系統(tǒng)。包括患者用智能聽力診療儀、專家用智能聽力診療儀以及云端數(shù)據(jù)中心,可以遠(yuǎn)程聽力診斷和治療,實現(xiàn)了不用出門就能讓專家?guī)椭颊哌M(jìn)行診斷和治療,尤其適合推廣應(yīng)用于偏遠(yuǎn)地區(qū)不便就醫(yī)的患者。這兩件授權(quán)發(fā)明都是涉及醫(yī)學(xué)診斷的專利。
圖3 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請主要技術(shù)發(fā)源地(三方專利申請量≥4組)
表1 中國申請人的三方專利
還有3件處于審中狀態(tài)的發(fā)明專利,其中1件是北京推想科技有限公司于2016年申請的專利(CN107025369A),該發(fā)明專利申請是一種對醫(yī)療圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)的方法和裝置,該方法可以提高基于少量醫(yī)療圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)所得到模型的準(zhǔn)確率,該發(fā)明還包括一種對醫(yī)療圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換的裝置。其包括:數(shù)據(jù)處理模塊、轉(zhuǎn)換學(xué)習(xí)模塊和應(yīng)用模塊,主要是關(guān)于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)模型參數(shù)優(yōu)化,使模型更加符合醫(yī)學(xué)應(yīng)用場景。另外2件審中的專利均是深圳華大基因科技有限公司于2015年申請的專利(CN108064263A,CN108064272A),都是關(guān)于“用于類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎的生物標(biāo)記物及其用途”。CN108064263A提供了用于預(yù)測疾?。ㄌ貏e是類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎)風(fēng)險的生物標(biāo)記物和方法,基于DNA的序列計算生物標(biāo)記物的相對豐度,基于所述相對豐度獲得受試者患有疾病的概率。CN108064272A涉及類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎的生物標(biāo)記物,特別是與類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎相關(guān)的宏基因組連鎖群,以及相關(guān)的方法、系統(tǒng)和產(chǎn)品。這3件處于審中的發(fā)明專利是關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像、生物標(biāo)記物的相關(guān)技術(shù)。
醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利主要申請機(jī)構(gòu)(三方專利申請量≥6組)如圖4所示,共有14家,其中美國的機(jī)構(gòu)最多,有8家(包括5家企業(yè)和3所高校),此外,荷蘭1家、德國1家、日本1家、韓國1家、瑞士2家,均是企業(yè)。荷蘭飛利浦(90組)、德國西門子(29組)和美國通用電氣(15組)三大跨國醫(yī)療器械公司占據(jù)主導(dǎo)地位,尤其是飛利浦公司的領(lǐng)先優(yōu)勢明顯。三方專利申請主要機(jī)構(gòu)(三方專利申請量≥6組)以企業(yè)為主,只有三家高校,均是美國的大學(xué),分別是哈佛大學(xué)、加州大學(xué)、約翰霍普金斯大學(xué)。醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)開發(fā)的主體是企業(yè),由企業(yè)引領(lǐng)該領(lǐng)域的發(fā)展。
圖4 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利主要申請機(jī)構(gòu)(三方專利申請量≥6組)
通過智慧芽專利數(shù)據(jù)庫的3D專利地圖分析功能來生成醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)熱點分布圖。采用文本聚類方法,基于醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利的IPC分類號、標(biāo)題、摘要等生成專利地圖,展現(xiàn)該領(lǐng)域的專利布局情況。內(nèi)容相近的專利在圖中距離相近,最終形成峰,最高峰的高點區(qū)域包含的專利最多,低點區(qū)域包含的專利相對較少。白色表示最高峰,即專利最密集部分,說明涉及該技術(shù)主題的專利申請量最多[21]。基于專利地圖的聚類結(jié)果,再結(jié)合定性分析對聚類結(jié)果進(jìn)行歸納總結(jié)和內(nèi)容分析,醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)開發(fā)熱點主要聚焦在4個方向(圖5):醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)(419組)、用于健康管理的信息技術(shù)(157組)、用于疾病診療的信息技術(shù)(116組)、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(85組)。
圖5 醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)熱點
“醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)”是三方專利申請量最多的技術(shù)點,有419組。人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像的診斷上應(yīng)用最多,主要分為兩部分:一是圖像識別,將影像進(jìn)行分析,獲取一些有意義的信息;二是深度學(xué)習(xí),通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù),促使其掌握診斷能力。其次是“用于健康管理的信息技術(shù)”,三方專利申請157組,是人工智能技術(shù)應(yīng)用到健康管理的具體場景中,利用醫(yī)療傳感器監(jiān)測個人健康狀況,目前主要集中在風(fēng)險識別、在線問診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理等方面,正在成為預(yù)防醫(yī)學(xué)的主流?!坝糜诩膊≡\療的信息技術(shù)”三方專利申請量116組,是讓計算機(jī)“學(xué)習(xí)”醫(yī)生的醫(yī)療知識,模擬醫(yī)生的思維和診斷推理,從而給出可靠診斷和治療方案?!搬t(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)”三方專利申請量85組,主要涉及深度學(xué)習(xí)算法,算法作為人工智能技術(shù)的引擎,主要用于計算、數(shù)據(jù)分析和自動推理。算法通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷完善,使得人工智能在語音和視覺識別上取得重大進(jìn)展。
本研究基于智慧芽全球?qū)@麛?shù)據(jù)庫對醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的三方專利進(jìn)行分析,從三方專利申請與公開態(tài)勢、法律狀態(tài)、技術(shù)來源地、專利申請機(jī)構(gòu)、技術(shù)開發(fā)熱點角度揭示技術(shù)競爭態(tài)勢,可以得出以下結(jié)論:①全球醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域三方專利申請持續(xù)活躍,已積累了一定規(guī)模的潛在市場價值成果,超過1/3的三方專利處于有效狀態(tài),技術(shù)創(chuàng)新能力持續(xù)提升;②美日荷三國引領(lǐng)全球發(fā)展,是醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域主要技術(shù)來源地,中國三方專利申請只有4組,均是有效專利,聚焦于醫(yī)學(xué)診斷、醫(yī)學(xué)圖像以及生物標(biāo)記物三個方向;③醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)開發(fā)領(lǐng)先機(jī)構(gòu)為國際醫(yī)療器械行業(yè)巨頭荷蘭飛利浦、德國西門子和美國通用電氣三大跨國公司,技術(shù)開發(fā)的主體是企業(yè),由企業(yè)引領(lǐng)該領(lǐng)域的發(fā)展;④醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域技術(shù)開發(fā)熱點主要集中在4個方向:醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)、用于健康管理的信息技術(shù)、用于疾病診療的信息技術(shù)、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
隨著醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展,將在優(yōu)化醫(yī)療資源、改善醫(yī)療技術(shù)等多個方面為人類提供更好的解決方案。從市場需求來看,由于中國醫(yī)療資源的短缺和分配不均,更加開放和高效的醫(yī)療解決方案成為了市場急迫的訴求。中國人工智能發(fā)展起步較晚,與美國等發(fā)達(dá)國家相比還有一定差距。近年來,中國政府高度重視人工智能的發(fā)展,相繼出臺多項戰(zhàn)略規(guī)劃,鼓勵指引人工智能的發(fā)展。在多層次戰(zhàn)略規(guī)劃的指導(dǎo)下,中國人工智能領(lǐng)域進(jìn)入快速發(fā)展階段,但基礎(chǔ)層技術(shù)的薄弱仍然是中國人工智能發(fā)展的關(guān)鍵制約因素,同時還面臨標(biāo)準(zhǔn)落地難、法律法規(guī)不完善以及人才缺乏的挑戰(zhàn)?;诰薮蟮氖袌鲂枨笈c多元化的業(yè)務(wù)方向,醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域發(fā)展前景良好,除了從根本上解決醫(yī)療產(chǎn)業(yè)供給短缺,同時還創(chuàng)造并延伸出新的市場需求,人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域必將帶來新的突破和發(fā)展機(jī)遇。