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隨著數據挖掘技術的發展，數據挖掘技術已逐漸應用到各個領域，如金融、醫療保健、零售業、保險業、制造業、電信業等。其中，對于醫療保健信息的數據分析越來越成為研究的熱點。醫療保健信息的分析涉及到多個維度，如醫療診斷、健康監測、醫療圖像處理等。本文對相關專利進行分析，以得到醫療保健信息學專利申請現狀。
1.專利申請數據分析
IPC分類號中G16H小類下的專利申請涉及醫療保健信息學。該小類下至2022年1月為止，全球已公布的專利申請為132707件，國內涉及41522件。本文對上述專利進行了如下的分析：（1）國內外專利申請趨勢分析；（2）技術構成分析；（3）技術分支申請趨勢；（4）申請人類型。
1.1申請趨勢分析
從圖1可以看出，全球專利申請的數量在2003年到2009年間基本保持不變，維持在1000件左右。從2009年后至2015年開始逐漸上升，這個時期專利數量的緩慢增加和數據分析技術的逐漸發展相關。到2016年后，專利申請的數量開始暴增，特別是2017年到2018年的專利申請量增加了110%，這個時期，數據分析技術開始更緊密更深度的應用到醫療保健信息的分析中。相比較而言，國內申請在2009年以前，申請量較少，也沒有什么變化，但是和全球申請量趨勢一樣，從2009年到2015年開始緩慢上升，2015年后也開始快速攀升，到2020年，國內申請量接近全球申請量的一半。國內外申請趨勢清晰的表明了，醫療保健信息學近年越來越受到大家的關注和重視。
1.2技術構成
醫療保健信息學的相關專利大多都涉及到其他分類號，本文對其他分類號進行統計分析，分析結果如圖2所示。從圖中可以看出G06F（電數字數據處理）、A61B（診斷、外科、鑒定）、G06Q（專門適用于行政、商業、金融、管理、監督或預測目的的數據處理系統或方法）三個小類較多。其中，G06F主要是針對醫療保健信息分析的過程及實現的手段；A61B主要是醫療保健信息分析的目的為診斷、鑒定等；而G06Q更側重于醫療保健信息分析結果的應用，比如養老服務、預約掛號服務等。此外，《專利法》第二十五條第一款第（三）項規定了：對于疾病的診斷和治療方法不授予專利權。隨著數據挖掘算法的發展，越來越多的科研人員采用數據挖掘算法來進行醫療保健信息的分析，并對某種疾病進行預測識別。這種預測識別方法是否屬于疾病的診斷方法呢？例如：一種基于kinect骨骼數據的帕金森癥計算機輔助判別方法，其在采集人體骨骼數據后，先對其進行預處理，再計算得出步幅參數序列和運動學參數序列，最后利用相應的學習模型判斷分析對象是否患有帕金森癥。該案雖然是對某種疾病進行識別，但是其識別結果本身不能夠直接得出疾病的診斷結果，其結果僅僅是為醫生或其他用戶提供輔助的參考，這種結果不是以獲得疾病診斷結果或健康狀況為直接目的的。因此，這種疾病的識別方法并不屬于《專利法》第二十五條第一款第（三）項規定的疾病診斷方法。然而，如果某一手術規劃、治療方法的實施對象是有生命的人體，且與治療過程直接相關，其目的是幫助醫生選擇最合適的治療方案、指定合適的手術計劃、使得手術的效果更佳，那么該方案是屬于治療的方法，將不授予專利權?？梢姡贏61B和G16H領域進行專利申請時，需要排除不授予專利權的情形。
1.3技術分支申請趨勢
本文對各小組的專利申請趨勢進行了分析，結果如圖3所示。從圖3中可以看出，G16H10/60（對患者特定數據進行分析，例如電子病歷記錄）、G16H50/20（用戶計算機輔助診斷的，例如醫療專家系統）、G16H50/30（用于計算機健康指數、個人健康風險評估）、G16H40/20（用于醫療保健資源或設施的安排或管理，例如管理醫院人員或手術室）小組下的專利申請從2017年開始申請量逐步開始遞增，在G16H小類下占比較大。而G16H50/70（涉及用于醫療數據的挖掘，例如分析其他患者以前的病例）、G16H80/00（專門適用于促進醫師或患者之間的溝通的ICT）、G16H40/67（用于遠程操作的醫療設備或裝置）、G16H30/20（用于處理醫學圖像）小組下的專利申請數量從2018年后開始增加，總體申請量在G16H小類下占比相對較小。其余小組專利申請量沒有明顯的變化，這些小組在該小類下并不屬于熱門申請方向。值得注意的是，雖然G16H50/80整體申請量較為靠后，但是該小組從2020年開始，申請開始激增，從2019年的81件到2020年745件，增長率約為820%。該小組是用于檢測或模擬流行病或傳染病的分類，其專利申請受到了新冠疫情的影響，從而導致申請量的激增。隨著新冠疫情的發展，越來越多的手段將用于分析、控制傳染病的傳播，可以預見，該小組未來的專利申請量仍然將持續增長。
2.國內申請人類型
本文對醫療保健信息學的相關專利申請人類型進行分析，結果如圖4所示。從該圖可以看出申請人中占比最大的是企業類的申請人，其次是大專院校，后面依次是機關團體、個人、科研單位等。具體來看，企業類的申請人中，大多都是和醫療健康相關的企業，如排名第一的飛利浦有限公司，其在國內的申請量為621件，以及醫渡云（北京）技術有限公司、東芝醫療系統株式會社、京東方科技集團股份有限公司，以及健康保險類的公司（平安醫療健康管理股份有限公司、泰康保險集團有限公司）。比較特別是，騰訊在申請量上排名第七，是唯一的專利申請量比較靠前的互聯網公司，本文對其進一步分析發現，騰訊2017年后在該領域的專利申請量逐漸增加，到2019年已達到每年84件的申請量，其申請主要集中在G16H50、G16H30、G16H10三個大組中。從企業對該領域的專利申請趨勢可以看出，該領域的產業應用價值很大，各類型的企業都在積極在該領域進行布局。此外，大專院校中，四川大學華西醫院、浙江大學、清華大學等都在該領域有較高的申請量。其中，四川大學華西醫院有一半多的專利申請集中在G16H50、G16H40、G16H60三個大組中。可見大專院校的專利申請和企業的專利申請側重點并不相同。
3.小結
本文對醫療保健信息學相關專利申請的申請趨勢、技術構成、技術分支趨勢、申請人類型進行了分析，得出了該領域研究的熱點方向和各申請人的申請布局特點，并對該領域涉及授權客體的法條進行了分析，旨在為該領域的各創新主體提供專利申請布局的參考信息。
作者：朱穎 卜婷婷 單位：國家知識產權局專利局專利審查協作四川中心
