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正文目录
1.全球医学影像专利整体分布情况
据统计,目前医疗数据中超过90%来自医学影像,医学影像数据已经成为医生诊断必不可少的“证据”之一。
其中包括X射线、CT、MRI、PET、超声成像、病理图像等常见影像。
近年来,随着AI技术的高速发展,人工智能技术在放射影像中的辅助诊断功能越来越丰富。
例如人工智能算法中的图像检测、图像识别、模型聚类、模型聚合等,对于病灶的确定、诊断的判别都具有更准确、更快速的效果。
本报告针对医学影像领域进行相关专利检索,并对专利申请情况以及重点发明人进行分析。
1.1.相关专利技术IPC分类
通过对全球专利申请的技术领域分布情况进行统计分析,从IPC分类号可以看出国内外申请人重点关注的技术领域,如表1所示:
医学影像在各技术方向TOP10的专利数量,主要分布在G06T7图像分析、G06K9图形识别、A61B6以及A61B5诊断等领域,分布占比18.95%、16.59%、
15.74%以及14.31%。
表1:
各技术分支数量分布情况
1.2近20年全球医学影像专利申请情况
在2000年前,医学影像领域处于技术萌芽期,专利数量相对较少。
从2000年开始,随着技术突破,医学影像方面的研究也不断增加,年申请量明显增长;
随着2014年AI技术的快速发展,该领域技术开始进入高速发展期,相关专利申请量急速增长。
图1:
全球医学影像专利申请趋势图(受公开滞后影响,2019年专利数据公开不完整)
1.3医学影像专利申请数量国家排名
从2000年至今,美国医学影像专利申请量一直占据第一,截至2019年累计申请3300多件。
中国在2012年之后专利申请量快速增加,由50件/年逐年上升,并在2018年首次超过美国。
这得益于政府对医院影像科发展的大力支持、鼓励影像设备进口替代。
2011年联影医疗成立,并逐渐发展为国内高端医疗影像设备的龙头企业。
2013年,卫生部发布了《关于印发医学影像科等国家临床重点专科建设项目评分标准(试行)的通知》,在全国推进医院影像科的建设工作。
图2:
医学影像专利申请数量国家排名
资料来源:
超凡知识产权,动脉网
与中国形成鲜明对比的是,韩国虽然在2010年后专利申请量有所增加,但在2017/2018年出现断崖式下降。
三星作为韩国最大的跨国企业集团之一,是韩国医学影像专利申请的主要来源。
在2017年
2月,三星掌门人李在镕,因为行贿等罪名被韩国检察机关逮捕后,管理层大调整,公司战略变化,将更聚焦在电子业务板块,减少了医疗板块的投入。
这可能是近年来影像专利申请下降的主要原因之一。
此外,日本在医学影像领域不具备显著优势,专利申请量长期保持稳定。
1.4TOP8申请人专利申请情况
创新实力或影响力的比较,往往最终体现为具体专利申请人的专利申请量和技术分布上,为此,下面对该领域的排名前8的申请人分布状况进行了分析。
排名靠前的GPS(G指GE、P指飞利浦、S指西门子医疗)是国际医疗器械领域的三大巨头。
飞利浦算是GPS中最专注于医疗的企业,在2016年收缩边界,将照明业务剥离,全面聚焦健康科技;
西门子医疗于2018年3月在德国独立上市,由西门子集团控股85%股份;
2018年6月,GE宣布剥离医疗业务部门,将GE医疗拆分为一家独立的公司。
西门子在三家公司中成立最早(1847年),在影像设备领域积累也最多,专利排名第一。
但三星在2010年收购了一家医疗器械公司Medison,专利产权转移后,逐渐超过了GE医疗和飞利浦两大巨头。
图3:
TOP8申请人专利申请排名
此外,专利申请量排名TOP8的还有2家中国企业,联影医疗和腾讯。
受益于高端医疗器械进口替代和政府支持的大浪潮,国内涌现了一批联影医疗、安科、万东等优秀器械公司。
腾讯作为一家互联网公司,从人工智能软件出发,在2017年8月推出腾讯觅影,聚焦AI医学影像领域的食管癌、肺癌等早筛。
不同于传统器械厂商的专利分布,腾讯觅影的专利更集中于影像数据处理、智能决策等方面。
2.重点申请人核心专利解读分析
2.1.三星集团:
创造生物医药领域第二个半导体神话
作为全球领先的电子消费品企业,三星集团在医疗领域版图日益完善。
三星集团不仅与多家医疗机构合作,将原有电子产业的建设、运营经验,巧妙移植到医疗领域,最终形成了独特的“三星转型逻辑”。
早在2010年,韩国三星集团就宣布未来十年将投资2100亿美元在可再生能源和医疗健康领
域。
稍后其确定了其未来的五个增长点,其中就包含生物制药和医疗设备。
并在2010年收购一家韩国医疗器械公司Medison,方便其进军医疗领域以此实现电子产品多元化战略。
通过结合移动设备和移动业务打造全球领先的移动医疗公司,在医疗成像和诊断、医疗云等方面,业务不断增长。
2017年,三星旗下的医疗影像公司NeuroLogica联手以色列的人工智能公司MedyMatch为
“移动卒中救护单元”做了一个人工智能平台。
并在该设备加上三星CereTomCT扫描仪功能,让施救医师使用这种移动扫描工具的时候很快就能诊断出患者是脑出血还是血栓。
作为医疗成像技术的领导者,三星集团在超声影像、数字X线摄影、计算机断层扫描、磁共振成像(MRI)等方面进行创新以及深入研究,在2018年北美放射学年会(RSNA2018)上展示了各种类型的诊断成像软件,其已经把AI算法应用于成像设备以辅助医生诊断。
S-Detect
™是基于人工智能,使用超声图像分析乳房病变,有助于对可疑乳腺病变进行标准化分析归类的技术。
其研发的基于数字x线摄影的AI软件-SimGrid™,可清晰地显示出胸部X光片中被骨遮挡的肺组织;
ALND解决方案是一种基于AI技术的CAD解决方案,用于肺结节自动检测;
在磁共振成像方面,利用人工智能技术,三星开发一种可以显示膝盖软骨厚度等信息的新软件,为膝盖关节炎患者提供患处图像。
2.1.1.三星集团的医学影像专利在2010后快速增加
针对三星集团医学影像领域近20年的专利进行了全球范围的检索,通过对专利申请号进行合并,具体分析如下:
图4:
三星集团医学影像领域专利申请趋势
三星公司在医学影像领域近20年的专利申请量整体呈上升趋势。
在2010年之前,其专利申请数量处于缓慢增长状态;
随着对医疗领域关注的增高,三集团专利申请量,其年均申请量相较于2010年之前出现了明显增长;
特别是自2013年之后其专利申请量呈现快速增长状态,呈爆发式增长。
2.1.2.在东亚和美国的专利分布占据86.4%
图5为三星集团在医学影像领域专利布局分析,不同的区域颜色的深浅表示该国家/地区智能手环技术主题的专利布局数量。
图5:
三星集团在医学影像领域专利全球布局分布
可以看出,专利申请地域主要为亚洲地区的国家、欧美地区的国家;
其中,美国布局的专利数量最多,占全球申请量的43.2%,其次为韩国、中国,专利占比分别为30.3%、12.9%;
并且三星集团在欧洲专利局、世界知识产权组织、印度、日本、俄罗斯等国家、地区或组织都有布局专利,从一定程度上,也反映出三星集团对医学影像领域的重视程度。
2.1.3.三星在影像处理领域专利数量最多
通过对全球专利申请的技术领域分布情况进行统计分析,可以看出国内外申请人重点关注的技术领域,具体技术布局分析如图6所示。
图6:
三星集团医学影像领域技术布局情况
三星集团在影像处理技术布局专利数量最多,占比56.8%,涉及图像分割、图像配准、图像识别、图像融合、图像重建、图像显示6个技术分支,其中图像显示、图像识别以及图像重建占比相对较多;
数据底层技术主要涉及图像获取以及影像设备技术,分别占比7.3%、14.4%;
在智能决策方面,包括电子报告、辅助诊断、疾病预测以及健康管理4个技术分支,其中辅助诊断技术专利占比最多(9%)。
2.1.4.三星医学影像核心专利分析
核心专利是指在某一技术领域中处于关键地位,对技术发展具有突出贡献,对其他专利或者技术具有重大影响且具有重要经济价值的专利。
表2:
三星集团医学影像领域核心专利表
下面对部分核心专利,从技术问题、技术效果等维度进行解读分析。
1.标题:
测量对象的生物特征的方法及装置
公开(公告)号:
KR1020130080312A
首项权利要求:
一种测量对象的生物特征的方法,该方法包含:
接收该对象的图像;
模拟该对象以便标识该对象的至少一部分;
以及根据模拟该对象的结果测量该对象的生物特征。
技术问题:
像CRL、NT和IT那样的生物特征是分别测量和输出的,但将NT或IT与CRL之间的相对差异,即,根据至少两种生物特征计算的数值用于诊断胎儿的状态。
因此,需要自动向用户提供根据综合像CRL、NT和IT那样的生物特征的结果计算的数值和根据计算的数值诊断胎儿的结果,以便用户可以早期诊断和确定胎儿的状态。
技术效果:
提供了一种测量对象的生物特征的方法和装置,实现了通过使用对象的超声图像自动测量对象的生物特征。
简要分析:
本专利通过接收对象的图像模拟,并根据模拟对象的结果实现该对象的生物特征自动化测量。
该件专利处于有效状态,技术稳定性好;
该专利及其同族专利在全球被引用13次,专利先进性好;
该专利有22项权利要求,在美国、中国、欧专局、韩国、
印度等10个国家和地区进行申请专利,专利保护范围好,反映了该公司对该专利的重视程度。
附图:
2.标题:
用于诊断的装置和方法
EP2733669B1
一种装置,包括:
分析单元(110),其被配置成从医学图像中检测损伤区域,并相对于所检测的损伤区域生成一组候选损伤区域;
以及被配置成排列的接口单元(130),基于根据包含关于每个候选病变区域的类信息的预定准则的优先级,在接口的第一区域(20)中用简短的分析信息显示候选病变区域组(21),并且,如果用户选择显示在第一区域(20)中的候选病变区域之一,以在界面的第二区域(30)中显示关于所选择的候选病变区域之一的详细分析信息,其中类信息用于指示候选病变区域的良恶性程度,其中,在第一区域(20)中显示在候选病变区域组中具有更高优先级的候选病变区域,相对于组中的至少一个方面,该组包括:
在更中心的位置;
具有更大的尺寸;
并且颜色比候选病变区更容易被注意到,在候选病变区组中优先级较低。
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