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資料驅動和電腦輔助於醫療保健專利正快速激增

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科技產業資訊室 (iKnow) - May 發表於 2021年8月25日
近年來,隨著大數據與AI的興起,電子資訊領域結合AI應用於生物醫療,格外令人期待。從電腦輔助醫療保健(Computer-Assisted Healthcare)專利申請呈現激增態勢,可見將對生命科學和高科技領域產生重大影響。包括:電腦輔助和數據驅動的發明應用於醫療保健領域變得越來越重要,尤其在醫療診斷、監測病患和個人化醫療方面的部署正在增加,人工智慧和機器學習技術也廣泛應用於藥物開發。
 

圖1、六大專利局申請數位醫療保健和生物資訊專利統計(2010-2020)
 
根據Newburn Ellis一項對數位醫療保健和生物資訊學(Bioinformatics)的專利趨勢研究報告。該報告利用了 Espacenet 2010-2020 年期間六大專利體系(美國、中國、日本、韓國、歐洲專利局和專利合作條約)的專利公開數據,關於與生命科學領域電腦實施發明(Computer-Implemented invention)相關的合作專利分類(Cooperative Patent Classification)類別的信息,包括:生物資訊學、醫療保健資訊學(Healthcare Informatics)、計算化學/化學資訊學(Computational chemistry/Chemoinformatics)。深入研究醫療保健資訊學領域,包括:電腦輔助診斷、醫學圖像分析、電腦輔助治療和患者監測。

研究發現:
  • 在涵蓋的時間內,所有研究領域公開專利(申請和授權專利)數量都在增加。
  • 數位醫療領域的專利申請成長非常迅速,醫療保健資訊學的專利數量從2010年的7000篇到2020年的25000多篇。
  • 電腦輔助診斷專利也從2500多篇激增到10000多篇
  • 監測和治療領域也明顯增加
  • 計算化學和生物資訊學的數量緩慢而穩定。

圖2、數位醫療保健和生物資訊專利技術領域統計(2010-2020)

在中國專利局申請方面:
  • 中國成長尤為明顯,所有子領域都呈指數級增長;
  • 在生物資訊學方面,中國從2010年專利數量居倒數第二位,但在近幾年超越美國在2020年成為數量最多的專利機構;
  • 計算化學中也出現了類似的情況,中國現在擁有的專利數量遠多於任何其他地方;
  • 在數位醫療和計算機輔助診斷方面,也在2018到2020年期間超過美國。
  • 美國在醫學圖像分析以及電腦輔助治療和監測方面保持略微領先。
儘管如此,在每個子領域類別中,來自美國的申請人數量持續超過來自其他地方的專利所有者。

該研究表示,從戰略的角度來看,越來越多地人跨入這個領域,這種類型的創新不能再被忽視,因此公司確實需要費心保護該領域的創新,並且保持研究自由度。

還有,該領域的大部分專利技術都是通過合作和授權完成的,因此企業應該掌握智慧財產權來展示他們帶來的成果,如果公司在競爭對手領域擁有令對手困擾的專利佈局就很有利,不僅是為了保護自己也可對競爭對手產生壓力。

專利權人在醫療保健公司、科技巨頭、大學機構和新創公司方面,該研究發現了它們之間具有戰略意義的變化。

傳統而言,以生命科學為重點的組織在生物資訊學領域占有領導地位。2020年,生物技術公司Illumina以70項專利領先,而生物製藥巨頭羅氏(Hoffmann La Roche)也進入前10名。

NantOmics和Grail Inc等生物技術的公司排名也很高,麻省理工學院(MIT)、加州大學(University of California)和香港大學(University of Hong Kong)等學術機構也是如此。但科技巨頭 IBM 是該領域第三多產的專利權人,而健康技術跨國公司飛利浦(Philips)則位居第二。與大多數生命科學領域一樣,沒有任何實體持有超過2%的專利。 
 
專注於醫療保健的公司在電腦輔助治療和監測領域的智慧財產權中也佔有重要地位。不出所料,領先的醫療器材創新公司,如Ethicon、Becton Dickinson、美敦力(Medtronic)、歐姆龍健康事業(Omron Healthcare)和羅氏都名列前10。但飛利浦、IBM和索尼(Sony)也榜上有名。 
  • 生命科學相關企業,大力投資這些領域以應變不斷變化的智慧財產權需求,需要擁有正確的專業知識來處理這些類型的發明。企業正在努力招募合適的技術人員來完成這項工作,更不用說為發明申請專利。這是目前的一個瓶頸:尋找擁有正確技術專長、真正了解這些發明的人。
  • 醫學圖像分析技術方面,由飛利浦、IBM、佳能(Canon)、索尼、富士軟片(Fujifilm)、奇異公司(General Electric)和騰訊(Tencent)主導。
  • 電腦輔助診斷領域方面,專利申請者包括許多與醫學圖像分析技術相同的公司,以及松下(Panasonic)、西門子醫療(Siemens Healthcare)、平安科技(Ping An Technology)和三星(Samsung)。
  • 計算化學領域,科技巨頭與中國石油和中國石化等化學工程公司並肩而立。
傳統的大型製藥公司幾乎完全沒有出現在所有子領域領先的專利申請者名單上,只有羅氏躋身於最大的專利權人之列。

從以上研究證實,人工智慧醫療保健專利主要由大型高科技公司主導。而專利代理人需要了解多種技術語言,與分子生物學家和機器學習專家等人員溝通,以滿足客戶需求。

 
表1、分析標的技術與CPC分類
分析標的技術 合作專利分類碼
CPC  (Cooperative Patent Classification)
涵蓋技術領域
Bioinformatics 生物資訊學 G16B 透過計算機實現的 "傳統" 生物資訊學相關發明, 例如:基因調控網絡分析、代謝網絡、系統發育樹、功能基因組學、序列分析、生物信息學數據庫 (analysis of gene-regulatory networks, metabolic networks, phylogenetic trees, functional genomics, sequence analysis, bioinformatics databases)
Healthcare Informatics 保健資訊學,通稱  Digital Health 數位保健技術 (G16H) Computer-assisted Diagnosis 電腦輔助診斷 G16H50 運用保健數據資料,對疾病進行醫學診斷、模擬、建模和監測 (medical diagnosis, simulation, but also modelling and monitoring of epidemics using health data)
Medical Image Analysis 醫學影像分析 G16H30 醫學影像分析
Computer- assisted Therapy Delivery, Patient Monitoring 電腦輔助治療、病情監視 G16H10, G16H20 確保正確給藥、控制治療(如雷射強弱位置)、提供心理治療、共同運作以完成診斷、治療或健康監測的解決方案。(solutions for ensuring correct administration, for steering therapies such as laser therapy, for delivering mental therapies, for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring)
Computational Chemistry/Chemoinformatics
計算化學/化學資訊學
G16C10, G16C20 分子力學, 動力學, 及化學資訊學(物理化學或結構數據分析). (molecular mechanics and dynamics, and chemoinformatics (analysis of physicochemical or structural data))
 
表2、對照標的技術​與CPC分類
對照標的技術 合作專利分類碼 CPC  (Cooperative Patent  lassification)
傳統醫藥創新中的 Medical, Dental and Sanitary Preparations 的醫療、牙科和衛生製劑 A61K
數位電路領域中的 Digital Communications 數位通訊 H04L, H04N21, H04W

雖然,高科技公司有一套不同的經驗需要學習,在建立跨領域團隊時需要克服的生物知識障礙略低,因為他們已經習慣於為電腦實施的發明申請專利。但現在,電腦輔助軟體正在被應用於生命科學領域,他們需要瞭解這些應用的好處,才能正確地保護自己智慧財產。(2020字;圖1)
 
 
參考資料:
Mewburn Ellis - Patent Landscape in Bioinformatics and Digital Health: a data-driven analysis

New study shows surge in data-driven and computer-assisted healthcare patents. IAM, 2021/8/17.


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