基于專利計(jì)量的全球人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢(shì)分析

陳欣然，李國(guó)正，崔一迪，夏秋芳，王明強(qiáng)

（1.中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院，北京 100700；2.中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院眼科醫(yī)院，北京 100400）

1 研究背景

專利是科技創(chuàng)新的源泉，而專利指標(biāo)是反應(yīng)創(chuàng)新過(guò)程的重要指標(biāo)［1］。隨著專利申請(qǐng)量、優(yōu)先權(quán)量的增長(zhǎng)加速，掌握前沿領(lǐng)域及關(guān)鍵技術(shù)的專利權(quán)成為世界各國(guó)（地區(qū)）相互競(jìng)爭(zhēng)的熱點(diǎn)，專利已經(jīng)成為國(guó)際上處理國(guó)與國(guó)之間政治、經(jīng)濟(jì)、科技、貿(mào)易競(jìng)爭(zhēng)的重要手段之一［2-3］。

目前醫(yī)療衛(wèi)生健康服務(wù)是當(dāng)今世界發(fā)展最快的行業(yè)之一［4］。人工智能（artificial intelligence,以下簡(jiǎn)稱AI）已經(jīng)成為諸多行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的重要來(lái)源之一［5］。在國(guó)際創(chuàng)新政策環(huán)境不斷優(yōu)化、科研投入持續(xù)加大的背景下，AI與醫(yī)療的結(jié)合,滿足了醫(yī)療行業(yè)的價(jià)值鏈多方面需求點(diǎn)，使精準(zhǔn)化智能服務(wù)更加豐富多樣，在各個(gè)環(huán)節(jié)演化出豐富的應(yīng)用場(chǎng)景［6］。因此，基于全球?qū)＠畔⑦M(jìn)行國(guó)內(nèi)外醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的AI創(chuàng)新應(yīng)用分析，不僅能幫助了解相關(guān)領(lǐng)域申請(qǐng)專利的發(fā)展歷程，掌握AI作為創(chuàng)新醫(yī)療健康領(lǐng)域技術(shù)熱點(diǎn)和關(guān)鍵點(diǎn)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)，也有利于相關(guān)決策者調(diào)整醫(yī)療衛(wèi)生健康服務(wù)科技發(fā)展戰(zhàn)略與政策，提高資源配置效率。

2 數(shù)據(jù)獲取與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取

本文以德溫特專利數(shù)據(jù)庫(kù)（derwent innovations index，以下簡(jiǎn)稱DII）為數(shù)據(jù)來(lái)源。德溫特專利數(shù)據(jù)庫(kù)是由Thomson Derwent與Thomson ISI公司共同推出的基于Web專利信息數(shù)據(jù)庫(kù)，整合了Derwent World Patents Index（德溫特世界專利索引）與Patents Citation Index（專利引文索引），共收錄了始于1963年來(lái)自全球40多個(gè)專利機(jī)構(gòu)（涵蓋100多個(gè)國(guó)家）的3 000多萬(wàn)條專利信息［7-8］，其專利情報(bào)和科技情報(bào)具有非常高的權(quán)威性。因此，本文使用DII作為數(shù)據(jù)來(lái)源，可保證結(jié)論分析的充分性、可靠性。

2.2 研究方法

2.2.1 數(shù)據(jù)分析工具

本文專利數(shù)據(jù)分析工具依托于中國(guó)工程科技知識(shí)中心，由中國(guó)工程院戰(zhàn)略咨詢中心、清華大學(xué)、華中科技大學(xué)、浪潮集團(tuán)共同建設(shè)的戰(zhàn)略咨詢智能支持系統(tǒng)（intelligent Support System，以下簡(jiǎn)稱ISS系統(tǒng)）及其CDA可視化分析軟件和Microsoft Excel。通過(guò)ISS系統(tǒng)對(duì)專利數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，提取專利信息分析中所需字段，如摘要、完整IPC報(bào)告、DWPI記錄等。

2.2.2 檢索策略及分析方法

根據(jù)本文研究的范圍和主要內(nèi)容，結(jié)合中國(guó)專利保護(hù)協(xié)會(huì)發(fā)布的《AI技術(shù)專利深度分析報(bào)告》中列舉的AI的主要技術(shù)關(guān)鍵詞以及新興技術(shù)行業(yè)研究公司Venture Scanner對(duì)AI領(lǐng)域的分類［9-10］，通過(guò)調(diào)研關(guān)鍵詞在德溫特世界專利索引的檢索測(cè)試的結(jié)果，提煉出相應(yīng)的關(guān)鍵詞及其英文，本文用于界定此次專利分析的檢索式如下：

ALLD=（（artificial intelligence or AI or machine learning or Depth learning or natural language processing or Speech Recognition or Computer vision or Gesture control or smart robot or Video recognition or Voice translation or Image Recognition or Basic algorithm or Smart search or Smart recommendation）and（healthcare or Clinical or medical or health or telemedicine or Diagnosis or health or hospital or Doctor-patient or medicine））;

使用高級(jí)檢索途徑在DII中檢索，得到國(guó)內(nèi)外專利6957項(xiàng)以確保查全率和查準(zhǔn)率又對(duì)重要申請(qǐng)人的申請(qǐng)進(jìn)行了補(bǔ)充檢索，然后從結(jié)果中人工剔除明顯不符合研究范疇的文獻(xiàn)，最終確定全球相關(guān)領(lǐng)域?qū)＠?807項(xiàng)。

需明確的是有關(guān)本次數(shù)據(jù)分析的圖表數(shù)據(jù)約定:數(shù)據(jù)檢索日期截至2020年2月11日，由于專利申請(qǐng)滿18個(gè)月方可公開，因此導(dǎo)致在與年份有關(guān)的分析中并未完全展示全部量集，前瞻性可參考前兩年數(shù)值。

2.2.3 專利信息分析法

專利信息分析法又稱專利分析法，本文綜合運(yùn)用實(shí)證分析、比較分析、系統(tǒng)分析、文字論述與圖表描述等研究方法，對(duì)收集整理的專利文獻(xiàn)中國(guó)家信息、申請(qǐng)人信息、技術(shù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，旨在明晰AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢(shì)［11］。

3 結(jié)果

3.1 專利申請(qǐng)概況分析

3.1.1 申請(qǐng)量時(shí)間趨勢(shì)

AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域全球?qū)＠暾?qǐng)總量如圖1所示。

圖1 人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域全球?qū)＠暾?qǐng)總量

首先對(duì)所采集的數(shù)據(jù)按照時(shí)間序列進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。從發(fā)展趨勢(shì)看，由于數(shù)據(jù)發(fā)布滯后，目前2019年專利數(shù)據(jù)未收錄全，但根據(jù)趨勢(shì)可以斷定隨著AI新技術(shù)浪潮的興起，其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用己勢(shì)不可擋，行業(yè)發(fā)展?jié)摿^大。

圖1中全球申請(qǐng)量總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)大致可分為3個(gè)階段：約從1973-2010年為萌芽階段，2010年開始有所發(fā)展，相較于前一個(gè)階段，專利數(shù)量增幅較大，說(shuō)明AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)明創(chuàng)造活動(dòng)和專利申請(qǐng)近年來(lái)開始活躍，但仍未有實(shí)質(zhì)性突破，可將這段時(shí)間視為初步發(fā)展階段；2012年開始專利數(shù)量增幅攀升，特別是2016年的專利數(shù)量是2012年專利數(shù)量的2.96倍。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，行業(yè)需求使得AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)進(jìn)入快速增長(zhǎng)階段，顯示出醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)I技術(shù)的融合發(fā)展迎來(lái)新的發(fā)展趨勢(shì)，這與此時(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)、醫(yī)療需求及供給以及AI技術(shù)發(fā)展密切相關(guān)，人們對(duì)醫(yī)療健康服務(wù)的效果、品質(zhì)、體驗(yàn)等提出了更高的要求，醫(yī)療健康服務(wù)將更加注重個(gè)性化、人性化；優(yōu)化就醫(yī)流程、增加便捷性、改善候診就診及病房條件、提升醫(yī)護(hù)人員服務(wù)意識(shí)、提供精準(zhǔn)醫(yī)療將是大勢(shì)所趨。盡管醫(yī)療行業(yè)通過(guò)AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)提質(zhì)增效的需求迫切，然而，醫(yī)療與AI依然需要不斷融合，圍繞醫(yī)療健康核心業(yè)務(wù)流程，AI技術(shù)在提高效率節(jié)約成本的目標(biāo)下，明確技術(shù)創(chuàng)新突破攻堅(jiān)方向。對(duì)于以上重點(diǎn)問(wèn)題，下文將采用比較分析法從重點(diǎn)申請(qǐng)人、技術(shù)構(gòu)成方面進(jìn)行對(duì)比分析。2010-2019年年AI醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)數(shù)量如表1所示。

表1 2010-2019年人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)情況

3.1.2 申請(qǐng)國(guó)家/地區(qū)分析

對(duì)3 807件專利進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得出，中國(guó)申請(qǐng)專利數(shù)量最多為1 391，其次是美國(guó)1 072件、世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織611件，及日本、韓國(guó)、歐洲專利局等，詳見圖2所示。中國(guó)和美國(guó)的專利申請(qǐng)量占全球相關(guān)領(lǐng)域所有專利申請(qǐng)總量的36.53%和28.15%，發(fā)展態(tài)勢(shì)比較突出。作為創(chuàng)新領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)和關(guān)鍵點(diǎn)，AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的融合應(yīng)用不僅創(chuàng)造了開發(fā)新技術(shù)和知識(shí)的機(jī)會(huì)［12］，成為科技發(fā)展新的增長(zhǎng)點(diǎn)，還成為改變一個(gè)地區(qū)乃至國(guó)家定位醫(yī)療產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重要驅(qū)動(dòng)力［13-14］。

圖2 人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)國(guó)家/地區(qū)

繼而采用氣泡圖來(lái)展示申請(qǐng)國(guó)家-申請(qǐng)時(shí)間二維分析，進(jìn)一步了解各個(gè)國(guó)家發(fā)展趨勢(shì)，見圖3所示。從圖3中可以看出，該領(lǐng)域的主要申請(qǐng)國(guó)家發(fā)展趨勢(shì)形成了該領(lǐng)域整體發(fā)展趨勢(shì)。

圖3 人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)國(guó)家/地區(qū)-申請(qǐng)時(shí)間二維分析

如圖3所示，我國(guó)2004年之前相關(guān)專利零星分布，這一階段屬于探索階段。從2004年開始重視申請(qǐng)專利，致力于相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，開啟初步發(fā)展階段。尤其是對(duì)比中美的申請(qǐng)情況，我們可以發(fā)現(xiàn)從2016年開始中國(guó)申請(qǐng)數(shù)量突破百項(xiàng)，可將這段時(shí)間視為快速發(fā)展模式。由此可見，我國(guó)AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用專利申請(qǐng)雖然起步晚，探索階段比較短。

值得注意的是，美國(guó)、日本和歐洲專利局雖然總數(shù)上低于我國(guó)，但都屬于行業(yè)開始較早的領(lǐng)先國(guó)家；尤其是目前美國(guó)和中國(guó)的專利優(yōu)先權(quán)申請(qǐng)數(shù)量增長(zhǎng)迅速，領(lǐng)先其他國(guó)家地區(qū)，但中國(guó)只2018年才首次超過(guò)美國(guó)。這與我國(guó)相關(guān)醫(yī)療創(chuàng)新政策環(huán)境不斷優(yōu)化、科研投入持續(xù)加大密切相關(guān)。我國(guó)首次正式在AI領(lǐng)域進(jìn)行系統(tǒng)部署的規(guī)劃文件，是2017年7月8日，國(guó)務(wù)院發(fā)布的《新一代AI發(fā)展規(guī)劃》［15］?！兑?guī)劃》指出到2030年，中國(guó)AI理論、技術(shù)與應(yīng)用總體上要達(dá)到世界領(lǐng)先水平。在《規(guī)劃》提出的六大重點(diǎn)任務(wù)中，醫(yī)療作為其中一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域受到了極高的重視，明確了發(fā)展智能醫(yī)療方向：“推廣應(yīng)用AI治療新模式新手段，建立快速精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系。探索智慧醫(yī)院建設(shè)，開發(fā)人機(jī)協(xié)同的手術(shù)機(jī)器人、智能診療助手，研發(fā)柔性可穿戴、生物兼容的生理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，研發(fā)人機(jī)協(xié)同臨床智能診療方案，實(shí)現(xiàn)智能影像識(shí)別、病理分型和智能多學(xué)科會(huì)診?；贏I開展大規(guī)模基因組識(shí)別、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)等研究和新藥研發(fā)，推進(jìn)醫(yī)藥監(jiān)管智能化。加強(qiáng)流行病智能監(jiān)測(cè)和防控”。

對(duì)比其他國(guó)家拓展AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用，2016年美國(guó)白宮公布的兩份報(bào)告——《白宮為未來(lái)人工智能做好準(zhǔn)備的報(bào)告》和《美國(guó)國(guó)家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》［16］，分別明確強(qiáng)調(diào)AI為醫(yī)療帶來(lái)的社會(huì)意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，使AI醫(yī)療領(lǐng)域具有非常樂(lè)觀的前景，并要在醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域開發(fā)有效的人類與AI協(xié)作的方法，當(dāng)人類需要幫助時(shí)，AI系統(tǒng)能夠自動(dòng)執(zhí)行決策和進(jìn)行醫(yī)療診斷。2017年3月［17］，法國(guó)《法國(guó)人工智能戰(zhàn)略》中指出“在國(guó)家健康數(shù)據(jù)研究所的基礎(chǔ)上，法國(guó)優(yōu)先發(fā)展衛(wèi)生健康領(lǐng)域，并將成立真正意義上的‘衛(wèi)生健康數(shù)據(jù)中心’，該數(shù)據(jù)中心包括醫(yī)保報(bào)銷數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)和科研數(shù)據(jù)等，并最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開放?！?017年3月，日本發(fā)布《人工智能技術(shù)戰(zhàn)略》，文中日本將醫(yī)療健康及護(hù)理作為AI的突破口［18］。為應(yīng)對(duì)快速老齡化社會(huì)的到來(lái)，日本基于醫(yī)療、護(hù)理系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)化，將建成以AI為依托、世界一流的醫(yī)療與護(hù)理先進(jìn)國(guó)家。2019年12月17日，韓國(guó)政府公布“人工智能（AI）國(guó)家戰(zhàn)略”，以推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展。該戰(zhàn)略旨在推動(dòng)韓國(guó)從“IT強(qiáng)國(guó)”發(fā)展為“AI強(qiáng)國(guó)”［19］，從2020年起在高校增設(shè)AI專業(yè)。

縱觀世界各國(guó)在AI上的一系列戰(zhàn)略政策布局，不難發(fā)現(xiàn)擁有AI技術(shù)或在應(yīng)用領(lǐng)域具有優(yōu)勢(shì)的國(guó)家均快速作出反應(yīng)，并基于自身國(guó)情制定出一系列相關(guān)醫(yī)療領(lǐng)域的AI應(yīng)用戰(zhàn)略［20］。激發(fā)近年來(lái)全球多國(guó)AI在醫(yī)療領(lǐng)域申請(qǐng)專利數(shù)量增長(zhǎng)迅速態(tài)勢(shì)。另一方面，這也與AI技術(shù)屬性相關(guān)，大量AI深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的出現(xiàn)和框架開源，促使AI技術(shù)能夠迅速在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中融合研發(fā)，足見未來(lái)全球在醫(yī)療領(lǐng)域AI是重要的應(yīng)用發(fā)展方向。

3.2 主要專利申請(qǐng)人分析

主要專利申請(qǐng)人的專利申請(qǐng)量可以反映出一個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)程度、投入程度，對(duì)專利申請(qǐng)人的分析更能真實(shí)反映國(guó)內(nèi)外技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)格局。通常認(rèn)為擁有的專利申請(qǐng)數(shù)量較多的申請(qǐng)人的創(chuàng)新能力相對(duì)較強(qiáng)，或具備相當(dāng)?shù)募夹g(shù)優(yōu)勢(shì)。圖4分析專利申請(qǐng)人的專利數(shù)量排名情況，即每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)代表該申請(qǐng)人總共申請(qǐng)了多少件專利。

圖4 人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域主要專利申請(qǐng)人

由圖4可以發(fā)現(xiàn)申請(qǐng)人有科技巨頭、行業(yè)巨頭、醫(yī)療信息化企業(yè)和AI技術(shù)企業(yè)，這反映出AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用以滿足核心人群和主體參與者的價(jià)值需求點(diǎn)為中心，不再集中于醫(yī)療背書的行業(yè)結(jié)構(gòu)參與為主體，這些申請(qǐng)人為醫(yī)療體系的改革突破以及創(chuàng)新發(fā)展注入了新的活力。從圖4可以看出，SIEMENS Inc.（西門子）、International Business Machines Corporation（國(guó)際商業(yè)機(jī)器）、PHILIPS Inc.（飛利浦）申請(qǐng)的專利數(shù)量最多，分別為:141件、120件、68件。其中企業(yè)專利申請(qǐng)人為9個(gè)，4個(gè)為美國(guó)公司，歐美國(guó)家公司具有顯著優(yōu)勢(shì)；中國(guó)申請(qǐng)人為2個(gè)，其中1個(gè)為企業(yè)、1個(gè)自然人，回顧上一節(jié)分析我國(guó)AI技術(shù)在醫(yī)療應(yīng)用專利申請(qǐng)領(lǐng)域總數(shù)多，對(duì)比排位差距，說(shuō)明中國(guó)專利申請(qǐng)人構(gòu)成相比國(guó)外較為分散，單位申請(qǐng)人能力與國(guó)際前沿水平相差較大，其中值得肯定的是平安集團(tuán)走在我國(guó)申請(qǐng)人的前列。

圖5 人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)人-申請(qǐng)時(shí)間二維分析

繼續(xù)分析前20排名的重點(diǎn)專利申請(qǐng)人-申請(qǐng)時(shí)間二維分析，如上圖5氣泡圖中可以看出，排名第1的SIEMENS Inc.（西門子）和排名第3的PHILIPS Inc.（飛利浦）雖然總數(shù)差距較大，但專利申請(qǐng)創(chuàng)新性的時(shí)序性，一直常年保持較為持續(xù)和高產(chǎn)的發(fā)展；而在整體趨勢(shì)分析中第5位的平安集團(tuán)及其他后序中國(guó)申請(qǐng)人整體集中于近兩年開始申請(qǐng)專利，其中浙江工業(yè)大學(xué)起步較早；排名第8位的HITACHI Inc.（日本日立)雖然是最早開始相關(guān)領(lǐng)域的專利申請(qǐng)，但自2007年至2015年及2018年的申請(qǐng)數(shù)據(jù)為零，創(chuàng)新性相比其早期階段相差甚遠(yuǎn)，說(shuō)明該公司這段時(shí)期失去相關(guān)研發(fā)能力，進(jìn)一步論證了該公司在重點(diǎn)專利申請(qǐng)人和重點(diǎn)專利權(quán)人排名差異較大的原因。

以上申請(qǐng)人中International Business Machines Corporation（國(guó)際商業(yè)機(jī)器）作為科技巨頭資金雄厚、能長(zhǎng)期布局和投資，AI技術(shù)和人才實(shí)力有積累，并能結(jié)合云平臺(tái)提供服務(wù)，最容易形成全疾病范圍、多區(qū)域覆蓋、平臺(tái)式的產(chǎn)品服務(wù)。而SIEMENS Inc.（西門子）與PHILIPS Inc.（飛利浦）、General Electric Company（通用公司）、上海聯(lián)影等影像設(shè)備企業(yè)通過(guò)依靠現(xiàn)有的影像設(shè)備加入AI算法切入醫(yī)療機(jī)構(gòu)，易在自有體系內(nèi)形成一致性的標(biāo)準(zhǔn)和連接。HeartFlow、騰訊、平安等AI創(chuàng)企對(duì)市場(chǎng)反應(yīng)靈活，部分企業(yè)在某些醫(yī)療健康領(lǐng)域布局較早，通過(guò)與醫(yī)院進(jìn)行科研合作、集成進(jìn)醫(yī)院信息化廠商軟件等形式，形成了一定數(shù)據(jù)和算法壁壘。足見在新一波技術(shù)發(fā)展浪潮中，以AI技術(shù)為代表的“技術(shù)簇”正在為各行各業(yè)帶來(lái)新的技術(shù)架構(gòu)、新的商業(yè)模式和新的發(fā)展理念。AI技術(shù)發(fā)展催生的醫(yī)療健康行業(yè)智能化正在推動(dòng)各行各業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

但是由于AI不同于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)，其具有自學(xué)習(xí)和快速迭代的特性，推理過(guò)程也不完全透明［21］，上述研究多從宏觀層面進(jìn)行融合應(yīng)用的整體跨領(lǐng)域研究，而從微觀層面即具體技術(shù)視角明確其是否能與醫(yī)療健康發(fā)展創(chuàng)新，產(chǎn)生持久的、穩(wěn)健的、可靠的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，這為本文提供了新的研究思考。

3.3 技術(shù)分析

國(guó)際專利分類（IPC）完善的專利技術(shù)分類體系，是目前國(guó)際通用的比較完善的專利技術(shù)分類體系。IPC分類號(hào)為5個(gè)不同等級(jí)：部（Section）、大類（Class）、小類（Subclass）、大組（Main Group）、小組（Group），可以進(jìn)行技術(shù)領(lǐng)域的區(qū)分。

3.3.1 IPC3級(jí)分類技術(shù)分布趨勢(shì)分析

一般情況下，具有普通意義的可視化能夠展示分析結(jié)果?？墒遣扇〗换ナ娇梢暬姆绞剑軌?qū)M(jìn)行探究式的詢問(wèn)，從而讓分析有新的線索，從而形成分析迭代以及可視化。當(dāng)前，該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，包括以大規(guī)模數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的實(shí)時(shí)交互可視化分析，以及該過(guò)程引入的、自動(dòng)化相關(guān)的要素。

IPC能及時(shí)得到滿足分析需求的專利數(shù)據(jù)和信息。通常來(lái)說(shuō)，公開專利申請(qǐng)數(shù)量較多的IPC，申請(qǐng)人在該技術(shù)分支中創(chuàng)新相對(duì)較為活躍?？蛇M(jìn)一步揭示不同類型技術(shù)領(lǐng)域比較優(yōu)勢(shì)持續(xù)時(shí)間特征的差異。具體而言，本文借鑒已有研究從以下 4個(gè)方面對(duì) IPC大類進(jìn)行分組分析。通過(guò)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)醫(yī)學(xué)AI領(lǐng)域的專利技術(shù)主要分布在G16H（包含專門用于處置或處理醫(yī)療或健康數(shù)據(jù)的信息和通信技術(shù)）、G06F（電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理）、A61B（診斷；外科）等小類。其中醫(yī)療專業(yè)性相關(guān)的專利數(shù)最多。

表2 人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)IPC3級(jí)分類

在信息處理方面，G16H、G06F、G06N、G06K這與算法與數(shù)據(jù)作為AI基礎(chǔ)有直接關(guān)系。目前通用算法和開放數(shù)據(jù)集訓(xùn)練構(gòu)成AI醫(yī)療健康產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)精雕、滿足泛化醫(yī)療健康應(yīng)用需求和有針對(duì)性優(yōu)化算法的專利申請(qǐng)，為增強(qiáng)算法的魯棒性、安全性、易用性，獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注進(jìn)一步優(yōu)化，增強(qiáng)對(duì)不同醫(yī)療屬性的數(shù)據(jù)良好適應(yīng)性，以及在算法和技術(shù)層面針對(duì)小樣本、多模態(tài)、分布式樣本進(jìn)行優(yōu)化。

在醫(yī)療診斷及其圖像和語(yǔ)音處理方面，A61B、G06T、G10L的大量專利申請(qǐng)，與AI極大提升醫(yī)學(xué)用于疾病篩查和臨床診斷的能力有關(guān)。AI算法可接入醫(yī)院信息系統(tǒng)或醫(yī)療設(shè)備，表現(xiàn)為篩查系統(tǒng)、分析軟件、檢測(cè)診斷平臺(tái)等，也可將算法軟件集成到專業(yè)設(shè)備中，直接生成分析報(bào)告，例如輔助診療一體化解決方案。尤其是醫(yī)學(xué)影像已成為重要的臨床診斷方法，AI可大批量、快速處理圖像數(shù)據(jù)，提供疾病篩查和輔助診斷功能，有效解決臨床醫(yī)生讀片速度、時(shí)間長(zhǎng)、工作量大，減少誤診、漏診率等問(wèn)題。基于語(yǔ)音識(shí)別的AI技術(shù)醫(yī)療產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)深入發(fā)展醫(yī)療場(chǎng)景語(yǔ)言溝通模型的理論和應(yīng)用，滿足無(wú)人在線語(yǔ)音溝通智能化、精準(zhǔn)化提供技術(shù)支撐，達(dá)到適用于自然語(yǔ)言溝通的語(yǔ)音問(wèn)答，滿足患者醫(yī)療知識(shí)需求，緩解醫(yī)療資源緊張。

圍繞醫(yī)療健康生態(tài)體系，醫(yī)療體制改革越來(lái)越重視以人為本的全生命周期精準(zhǔn)醫(yī)療。G06Q作為適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測(cè)目的專利應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)利用AI技術(shù)滿足醫(yī)療機(jī)構(gòu)資源智能化管理，能對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合處理，不僅為醫(yī)療健康服務(wù)質(zhì)量管理提供核心算法與技術(shù)，還可進(jìn)行適用于醫(yī)療資源利用效率最大化并行信息處理，達(dá)到符合醫(yī)療健康行業(yè)結(jié)構(gòu)特征和運(yùn)營(yíng)特征的績(jī)效評(píng)價(jià)和資源配置方法，滿足對(duì)資源配置與調(diào)度智能管理，推動(dòng)醫(yī)療體系各方的變革和提升。

在醫(yī)療健康藥物及材料方面的專利集中于A61K、G01N的申請(qǐng)。專利分類中定義為醫(yī)用的配制品、借助于測(cè)定材料的化學(xué)或物理性質(zhì)來(lái)測(cè)試或分析材料。當(dāng)前，盡管醫(yī)療行業(yè)通過(guò)人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)提質(zhì)增效的需求迫切。然而，AI應(yīng)用能夠帶來(lái)縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本、提高研發(fā)成功率、加速臨床進(jìn)程、提質(zhì)增效、邁向精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)等多方面價(jià)值。尤其在藥物研發(fā)階段，成熟的AI技術(shù)協(xié)助，找到與原研藥相似的化學(xué)結(jié)構(gòu)并優(yōu)化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)近似或更好的診療效果，則能夠在加速國(guó)內(nèi)藥品上市的同時(shí)，幫助藥企控制研發(fā)成本。

3.3.2 IPC4級(jí)分類技術(shù)分布趨勢(shì)分析

圖5中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)代表已公開的專利申請(qǐng)IPC4級(jí)分類情況。可以了解AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)中的具體應(yīng)用情況。反映國(guó)內(nèi)和國(guó)外在醫(yī)療健康領(lǐng)域技術(shù)能力的累積程度，也可剖析國(guó)內(nèi)外在哪些技術(shù)領(lǐng)域從事創(chuàng)新活動(dòng)的積極性。

圖6 人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)IPC4級(jí)分類專利數(shù)

根據(jù)IPC4級(jí)分類數(shù)值趨勢(shì)來(lái)看，從圖6可知“用于診斷目的的測(cè)量；人的辨識(shí)”“專門適用于醫(yī)療診斷，醫(yī)學(xué)模擬或醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的ICT；專門適用于檢測(cè)、監(jiān)測(cè)或建模流行病或傳染病”“專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計(jì)算或數(shù)據(jù)處理的設(shè)備或方法”這3個(gè)IPC四級(jí)分類號(hào)在專利中的數(shù)量最多，數(shù)量分別為:754項(xiàng)、679項(xiàng)、652項(xiàng)，可見AI在醫(yī)療信息的獲取、處理上應(yīng)用廣泛，醫(yī)療信息化是醫(yī)療AI融合創(chuàng)新的重點(diǎn)領(lǐng)域,而數(shù)據(jù)是醫(yī)療AI發(fā)展的基礎(chǔ)。對(duì)于病歷結(jié)構(gòu)化、實(shí)現(xiàn)虛擬助理和輔助診斷、挖掘文獻(xiàn)和臨床等證據(jù)中藥物與疾病的關(guān)系等應(yīng)用至關(guān)重要。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)絕大部分醫(yī)院的病歷以自然語(yǔ)言記錄，這些非結(jié)構(gòu)化的病歷無(wú)法直接被機(jī)器使用，需要通過(guò)AI技術(shù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化信息，以便機(jī)器進(jìn)一步挖掘利用。

在引入技術(shù)領(lǐng)域的時(shí)間特征，從時(shí)間維度上拓展深化技術(shù)比較優(yōu)勢(shì)的動(dòng)態(tài)研究，進(jìn)一步分析技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，該趨勢(shì)用來(lái)反映某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)機(jī)會(huì)空間。

圖7 人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)＠鸌PC4級(jí)分類-申請(qǐng)時(shí)間二維分析

從年度申請(qǐng)趨勢(shì)上來(lái)看，第1位的“用于診斷目的的測(cè)量；人的辨識(shí)”申請(qǐng)數(shù)量最多且應(yīng)用較早，近5年增長(zhǎng)最快；第3位的“專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計(jì)算或數(shù)據(jù)處理的設(shè)備或方法”早期發(fā)展略有波動(dòng)，2016年之前一直是申請(qǐng)數(shù)量最多的，而2016年后發(fā)展較差，證明在該技術(shù)分支中創(chuàng)新活力相對(duì)下降；而第4位的“用于閱讀或識(shí)別印刷或書寫字符或者用于識(shí)別圖形”持續(xù)時(shí)間相對(duì)較久，且申請(qǐng)量始終保持前列，創(chuàng)新保持相對(duì)較為活躍；相比較“圖像分析”和“語(yǔ)音識(shí)別”技術(shù)平穩(wěn)發(fā)展，始終保持專利申請(qǐng)且態(tài)勢(shì)起伏較小，說(shuō)明在語(yǔ)音和圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)方面的研究持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，是AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用中重要的一部分。

值得注意的是第2位的“專門適用于醫(yī)療診斷，醫(yī)學(xué)模擬或醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘的ICT；專門適用于檢測(cè)、監(jiān)測(cè)或建模流行病或傳染病”、第7位的“專門用于加工或處理患者相關(guān)醫(yī)療或保健數(shù)據(jù)的ICT”、第10位的“專門用于處理或加工醫(yī)學(xué)圖像的ICT”、第17位的“特別適用于治療或健康改善計(jì)劃的ICT”及第20位的“專門適用于促進(jìn)醫(yī)師或患者之間的溝通的ICT”從2008年陸續(xù)開始出現(xiàn)，且近三年來(lái)增長(zhǎng)最快，目前國(guó)內(nèi)外技術(shù)累積及競(jìng)爭(zhēng)程度還處于中等水平，目前大部分醫(yī)院仍處于數(shù)字化的初級(jí)階段，AI應(yīng)用于醫(yī)院管理的條件尚未完全成熟。AI技術(shù)的應(yīng)用需要大量、標(biāo)準(zhǔn)、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集，目前醫(yī)院在信息化發(fā)展、院內(nèi)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面尚不能滿足AI應(yīng)用的條件，而且大部分醫(yī)院未形成一致性的臨床規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，也為智慧醫(yī)院管理增加難度。未來(lái)，醫(yī)院應(yīng)持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化進(jìn)程，在整體業(yè)務(wù)和數(shù)字化發(fā)展策略的基礎(chǔ)上，規(guī)劃醫(yī)療AI發(fā)展舉措，建立一致性的、互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化的管理原則，在高度數(shù)字化的基礎(chǔ)上，將AI等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)院管理中，從而提升醫(yī)院管理質(zhì)量和效率。

4 結(jié)論

本文采用國(guó)內(nèi)外申請(qǐng)的發(fā)明專利數(shù)據(jù)，從整體和分領(lǐng)域?qū)用嫦到y(tǒng)分析了AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢(shì)?？梢钥闯鯝I與醫(yī)療的結(jié)合,滿足了醫(yī)療行業(yè)的價(jià)值鏈多方面需求點(diǎn)，使精準(zhǔn)化智能服務(wù)更加豐富多樣，在各個(gè)環(huán)節(jié)演化出豐富的應(yīng)用場(chǎng)景［22］。

（1）在專利申請(qǐng)整體概況可知，目前，AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用處于快速成長(zhǎng)期，還有非常廣闊的發(fā)展空間，我國(guó)目前也處于快速發(fā)展期，國(guó)家或企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)該專利領(lǐng)域的研發(fā)投入［23-24］。雖然在國(guó)家分析中，主要申請(qǐng)人國(guó)家集中產(chǎn)生于中國(guó)和美國(guó)，其他國(guó)家專利數(shù)量相對(duì)較少，但在優(yōu)先權(quán)趨勢(shì)上，近5年諸多國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)加強(qiáng)，如澳大利亞的優(yōu)先權(quán)遠(yuǎn)高于申請(qǐng)數(shù)量，開始布局AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的專利申請(qǐng)，保護(hù)核心競(jìng)爭(zhēng)力。尤其是在全球主要專利申請(qǐng)人分析中，中國(guó)公司/高校數(shù)量相較于醫(yī)學(xué)科技發(fā)達(dá)地區(qū)的公司，專利數(shù)量較少，國(guó)際化程度相對(duì)不高。雖然國(guó)內(nèi)在穩(wěn)步提升自主創(chuàng)新能力，涌現(xiàn)出了平安、高校等擁有全球競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)，但該領(lǐng)域由于初始劣勢(shì)和早期積累不足，仍然受到跨國(guó)公司的嚴(yán)重掣肘。因此，我國(guó)未來(lái)應(yīng)該以AI技術(shù)在智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展為契機(jī)，拓展實(shí)施國(guó)家重大科技項(xiàng)目，通過(guò)資金支持加強(qiáng)高校和科研院所在該領(lǐng)域的基礎(chǔ)研發(fā)和應(yīng)用拓展，同時(shí)通過(guò)政策引導(dǎo)促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，培養(yǎng)具有競(jìng)爭(zhēng)力的跨領(lǐng)域?qū)I(yè)人才，為我國(guó)“人工智能+”戰(zhàn)略的充分實(shí)施提供人才支撐。

（2）從專利IPC分類和技術(shù)點(diǎn)二維分析可以看出，用于處置或處理醫(yī)療或健康數(shù)據(jù)的信息和通信技術(shù)是專利申請(qǐng)的熱點(diǎn)；電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)識(shí)別、數(shù)據(jù)表示等是專利申請(qǐng)中關(guān)注度較高的基礎(chǔ)技術(shù)。此外，醫(yī)學(xué)AI領(lǐng)域還比較關(guān)注醫(yī)療信息相關(guān)設(shè)備、通信工程及材料裝置等，更多服務(wù)于醫(yī)療信息采集。長(zhǎng)期積累的海量歷史數(shù)據(jù)如何發(fā)揮其作用、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)如何標(biāo)準(zhǔn)化、如何實(shí)現(xiàn)以人為本的數(shù)據(jù)全生命周期記錄、如何打通不同醫(yī)療參與方的數(shù)據(jù)，都是AI與醫(yī)療健康參與方需要長(zhǎng)期關(guān)注并解決的問(wèn)題。只有持續(xù)擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，醫(yī)療AI才擁有真正發(fā)揮作用的基礎(chǔ)。

綜上所述，目前以醫(yī)學(xué)、AI學(xué)科為支撐，借助于大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)、移動(dòng)互聯(lián)、物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)發(fā)展［25-26］，專利技術(shù)已經(jīng)不僅僅是醫(yī)學(xué)與AI的技術(shù)融合，已經(jīng)滲透到了其他領(lǐng)域，很有可能促進(jìn)突破性創(chuàng)新的發(fā)展事態(tài)。然而，面臨外國(guó)大企業(yè)激烈的市場(chǎng)壟斷競(jìng)爭(zhēng)，我國(guó)必須努力在目前處于早期、累積技術(shù)能力相對(duì)較低以及新興高技術(shù)領(lǐng)域迎頭趕上，避免被鎖定在不利的國(guó)際技術(shù)分工格局之中。如根據(jù)不同醫(yī)療健康模式行業(yè)特征，適時(shí)調(diào)整AI的支持重點(diǎn)和方向，加強(qiáng)對(duì)目前處于比較劣勢(shì)或者比較優(yōu)勢(shì)如中醫(yī)藥的新興技術(shù)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)布局。中國(guó)作為科研新興國(guó)家，需要拓展相關(guān)多學(xué)科交叉融合，多學(xué)科協(xié)調(diào)發(fā)展，通過(guò)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、合作創(chuàng)新，深入聯(lián)合開展基礎(chǔ)與應(yīng)用研究［27］，對(duì)接信息化促進(jìn)醫(yī)療健康事業(yè)發(fā)展的國(guó)家重大戰(zhàn)略，從而提高醫(yī)療健康質(zhì)量和效率的水平。

需要注意的是，隨著研究的不斷深入，領(lǐng)域出現(xiàn)越來(lái)越多相關(guān)的研究點(diǎn)，可以形成龐大的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)，后續(xù)相關(guān)進(jìn)一步醫(yī)學(xué)AI領(lǐng)域的專利技術(shù)分析可以結(jié)合分析與IPC高相關(guān)的詞云，從而提高領(lǐng)域前沿識(shí)別的準(zhǔn)確度［28］，準(zhǔn)確把握醫(yī)學(xué)研究前沿與AI開發(fā)前沿技術(shù)結(jié)合發(fā)展方向，不斷探索提高實(shí)踐技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，引領(lǐng)醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。