專利解鎖未來健康“智慧密碼”

國產手術機器人實現多領域新突破

對AI醫療領域而言，健全的知識產權保護體系是推動技術創新與產業發展的核心保障。其中，專利憑借其技術獨占性與產業賦能特性，成為行業競爭的戰略制高點。

隨著計算機技術的迭代升級，人工智能（AI）迎來高速發展期并廣泛應用于各領域。在醫療行業，AI深度融合計算機視覺、自然語言處理、機器學習等前沿技術，輔助醫生進行更精準的疾病診斷，制定個性化治療方案，提升了醫療服務的質量與效率。國際數據公司（IDC）研究報告顯示，預計到2025年底，全球AI醫療應用市場規模將突破千億美元，在醫療行業的市場份額占比有望超過20%。

知識產權保護是激發創新活力的制度基石。對AI醫療領域而言，健全的知識產權保護體系是推動技術創新與產業發展的核心保障。其中，專利憑借其技術獨占性與產業賦能特性，成為行業競爭的戰略制高點。

AI醫療專利布局提速

科幻電影《流浪地球》曾以展示諸多“黑科技”吸引影迷們的目光。影片中，能夠智能輔助下肢受傷患者行走的外骨骼機器人、在惡劣環境中監控人體各項生理指標的智能穿戴式監控儀等設想，如今已隨著AI醫療技術的不斷發展走進現實世界，廣泛應用于醫療場景及人們的日常生活。

今年“五一”假期，山東泰山、安徽黃山等著名景區內，消費級外骨骼設備助力游客輕松登山的新聞，成為社會熱點。這一創新應用打破了人們對外骨骼機器人僅作為康復設備的固有認知，使“登山神器”的名號火爆“出圈”。除疾病治療、健康監測等用途外，AI在醫療領域的應用還廣泛涵蓋疾病診斷、藥物研發等方向，這些多元化的應用共同構成了AI醫療技術體系。

進入新世紀以來，全球AI醫療技術專利申請量呈增長趨勢，2013年至今增速尤為顯著。其前期增長較為緩慢，主要是因為AI技術尚不成熟。醫療領域直接關系人類生命健康，在AI技術的眾多應用場景中，其“容錯率”極低，而AI醫療高度依賴AI技術，當時的技術水平難以滿足醫療場景的嚴苛需求。2013年至今，互聯網技術的迅猛發展推動了醫療智能化水平顯著提升，同時，一系列鼓勵AI醫療技術發展的政策陸續出臺，加之人們對醫療技術不斷提出新要求，在技術革新、政策支持與需求升級的多重驅動下，AI醫療相關專利申請量持續攀升。

從專利累計申請量來看，全球AI醫療領域的主要申請人包括西門子（SIEMENS）、飛利浦（PHILIPS）、國際商業機器（IBM）、通用電氣（GE）、佳能（CANON）、中國科學院、平安科技、聯影醫療、浙江大學、美敦力（MEDTRONIC）等。其中，申請量排名前五位的申請人均為外國企業；不過，在AI醫療專利申請量前20名中，中國申請人占據9席，已成為AI醫療領域不可忽視的力量。值得關注的是，中國AI醫療專利申請量的年均增長率遠超其他國家，未來實現超越或許只是時間問題。

在AI醫療領域，從申請人類型來看，國外申請人主要以西門子、飛利浦等跨國企業為主；中國申請人中，除平安科技和聯影醫療這類民營企業外，多集中于中國科學院、浙江大學等高校和科研機構。這一現象表明，在國外，AI醫療技術更多應用于實際醫療設備生產；而在國內，AI醫療技術仍處于研究與發展的關鍵階段。

AI醫療專利申請總量排名第一的西門子，不僅深耕醫療影像設備領域，還極其重視AI技術的研發與應用。作為醫療影像AI領域的先行者，西門子早在1990年就開始將AI技術應用于影像設備，并進行專利布局。以其早期的一件專利為例，該專利在X射線成像設備中設置了由神經網絡構造的運動檢測器，該運動檢測器能夠對視頻信號進行濾波控制，即便圖像噪聲較大，也能可靠地檢測目標對象。

2025年4月，GE醫療上海創中心發布三大數字化生態平臺，包括影像數字化生態平臺“源啓”、云端數字化生態平臺“E影”，以及超聲數字化生態平臺“超智匯”。

在2025年第91屆中國國際醫療器械（春季）博覽會（CMEF）上，西門子以“創新科技，智領未來”為主題，攜多款重磅創新產品和解決方案亮相。展會期間，西門子展示了全球首款光子計數CT NAEOTOM Alpha系列。該系列各型號均搭載 AI程序，這些程序能夠自動化部分診斷和成像工作流程，提升醫療效率。

國內AI醫療專利申請人中，平安科技后來居上。知識產權出版社發布的《醫療健康行業2024年專利分析白皮書》顯示，根據2019年至2024年的相關數據，平安科技在醫療領域的專利申請總量達4176件，位居全球第一；其中，52.1%的專利涉及人工智能，應用場景全面覆蓋醫學圖像處理、健康監測、康養養老和智能問診等領域。

在新冠肺炎疫情期間，平安科技的一件專利涉及CT序列的圖像識別方法。該方法通過獲取目標病理組織的組織圖像序列和病灶圖像序列，將其作為訓練數據對特征提取模型進行訓練，最終得到目標圖像識別模型。利用該模型對識別圖像序列進行圖像識別，獲得識別結果，有效提高了圖像識別的效率與精確度。

單個患者的肺部CT通常由10幅至300幅圖像構成序列，以往醫生閱片需要耗費約15分鐘時間。而基于平安科技該專利技術研發的肺炎CT影像人工智能輔助診斷產品，為全國疫區合作定點醫院提供了7×24小時免費智能遠程讀片服務。這款產品以15秒的智能分析速度、高達97%的準確率，服務了包括湖北在內的全國1500多家醫療機構，累計閱片數量達到數百萬張。

人工智能產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層。基礎層聚焦人工智能研發所需的硬件與軟件設施，包括AI芯片、數據資源、云計算平臺等核心要素。在這一領域，中國專利申請量與國外相比處于弱勢。技術層主要包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習等關鍵技術。以科大訊飛為代表的中國企業在此領域展現出強勁的發展勢頭，且國內外專利申請量差異并不顯著。應用層圍繞特定應用場景（如AI醫療），構建軟硬件產品或解決方案，中國在該領域的專利申請量呈現出迅猛增長態勢。

總體而言，在AI醫療領域，國外申請人在算法優化、算力提升等底層技術領域優勢明顯，專利占比超過40%，構筑起較為嚴密的技術壁壘；中國申請人的專利申請則以應用型技術為主，例如AI輔助診斷、醫療數據管理系統等。

在AI醫療專利海外布局方面，統計數據顯示，中國80%以上的AI醫療專利申請僅布局于國內市場；而在美國、歐洲等主要海外市場的相關專利申請總量中，來自中國的專利申請量占比均不足10%。與之形成鮮明對比的是，跨國企業往往通過構建全球專利網絡來擴大保護范圍。例如，西門子在歐洲、美國、日本的AI醫療專利布局占比均超過20%，這種策略值得中國企業思考和借鑒。

加強專利轉化和運用

“一件專利賣了4200萬元！”2024年9月，重慶大學附屬三峽醫院與重慶微標科技股份有限公司簽署“用于醫療用品的高通量RFID識別設備及管理系統”專利實施許可合同。令人矚目的是，這份專利轉化合同金額高達4200萬元。

在檢驗科，檢驗試劑作為重要的物質基礎和最大的成本支出項，其管理工作備受關注。傳統試劑管理模式存在諸多問題與隱患，比如，由于試劑種類繁多、使用量大、流轉環節復雜，人工管理已難以滿足醫院實際需求；此外，國家藥品監督管理局、國家衛生健康委員會等監管部門對檢驗試劑的效期管理、冷鏈管理、賬物管理、單據管理及可追溯管理等方面，提出了更為嚴格的監管要求。

針對上述痛點，該專利創新性地將物聯網技術應用于AI醫療場景，實現了檢驗試劑的精細化、智慧化管理。一方面，從試劑供應鏈源頭開始，系統為每個試劑“貼上”獨特的電子標簽，在庫存盤點、采購計劃生成、經銷商備貨、試劑驗收入庫、領用出庫等全流程環節，實現高度無人化與可追溯管理；另一方面，借助數字孿生技術，對冷庫溫濕度、試劑出庫量和庫存量、試劑消耗占比等關鍵指標進行可視化監控，最終達成試劑管理提效、儲存安全升級、成本控制精準、檢驗管理合規的目標。

無獨有偶，2025年初，河南省醫學科學院、河南省中醫藥科學院在鄭州航空港區聯合舉行“賦能成果轉化、創新協同共贏”第四批成果轉化發布會，此次轉化項目達45個，轉化金額超1.47億元。其中，河南省人民醫院腎內科的“慢性腎臟病血管通路一體化管理體系”項目尤為亮眼，其完成意向轉化，意向轉化金額高達8000萬元。

作為一種嚴重威脅人民健康的慢性疾病，慢性腎臟病的發病率逐年攀升。血液透析是目前重要的治療方式之一。在透析過程中，為減輕患者因針頭直接扎入大動脈血管而產生的痛苦，臨床上普遍采用自體動靜脈內瘺成形術（AVF），通過建立瘺管連接患者的外周動脈與淺表靜脈，實現從靜脈采血完成血液透析的治療目的。

瘺管成熟度是臨床上評估其功能狀態的關鍵指標，不同的成熟度對應著不同的瘺管管徑。瘺管被植入患者體內后，其成熟度會隨時間發生動態變化。若AVF出現成熟不良或成熟延遲的情況，會延長患者的帶管時間，可能導致患者需再次住院，接受促進內瘺成熟的手術介入治療。若不及時處理，甚至可能因無法進行血液透析而危及患者生命，因此對瘺管成熟度的監測顯得尤為重要。

河南省人民醫院腎內科該項目的一件專利“基于血流聲學反應的瘺管成熟度監測方法、裝置及介質”，創新性地將檢測裝置植入人體體內，通過采集動靜脈瘺管處血液流動的音頻數據，運用音頻預處理算法對數據進行頻譜計算與繪圖，生成特征圖像樣本集；再借助預設的神經網絡，對樣本集中的頻譜特征圖像進行分類分析，從而精準確定頻譜特征圖像對應的瘺管成熟度，實現了瘺管成熟度檢測的自動化、精準化與便捷化。

更甚者，北京積水潭醫院與北京羅森博特科技有限公司簽署的“智能化骨折復位機器人技術成果”轉化協議，總金額突破了億元大關。

人體的骨盆結構與股骨、脛骨等直線型骨骼截然不同。顧名思義，骨盆呈盆狀，一旦發生骨折，其修復難度堪比將破碎的碗復原——只要有一塊骨塊未能精準對接，整個骨盆結構便難以復位，手術難度不言而喻。傳統骨盆修復手術流程繁雜，需多人協作完成：有人負責牽拉患者肢體以輔助復位，有人在X射線透視下微調骨折位置，還有人負責打入臨時固定針，不僅人力投入大，而且手術效果高度依賴主刀醫生的臨床經驗。

全膝關節置換骨科智能手術機器人 圖/王欣

智能化骨折復位機器人憑借術前自動規劃手術方案、術中3D實時導航可視化與力位協同精準操作三大核心技術，突破了傳統手術中醫生腦、眼、手的生理局限，實現了精準復位、微創治療與低輻射操作。該技術體系涵蓋一系列專利成果，以“一種示蹤器”專利為例：在骨科手術機器人應用場景中，需借助導航相機明確患者、影像數據與手術器械間的相對位置關系，但手術過程中目標位置極易發生位移；為此，這件專利研發的示蹤器，能夠穩固附著于骨塊等目標體，配合手術機器人與成像設備，通過預設算法僅需一次注冊，即可實現手術全程對目標體的自動、實時追蹤。相較于傳統手術中醫生依靠X射線透視進行肉眼判斷的方式，該技術不僅提升了手術精度，還降低了對醫生經驗的依賴程度。

AI賦能的醫療專利技術，在持續提升人類健康福祉的同時，也為權利人帶來了更強的商業變現能力。

AI醫療知識產權保護的挑戰

2025年2月，廣東一名醫學博主上網發帖，自嘲感覺“天塌了”。這位博主為病人開出治療方案，而對方查詢DeepSeek后質疑其治療方案。在“氣得又查了一遍醫學指南”之后，該博主發現相關國際共識已經更新，于是發出了上述感嘆。

隨著AI技術快速發展，AI的功能日益強大，與人類的差異逐漸縮小。在尤為重視知識產權創造、保護、運用的今天，一個值得關注的問題是：類似疾病診斷和治療方法這樣的“智慧成果”能否獲得專利保護呢？

《中華人民共和國專利法》第二十五條規定，“疾病的診斷和治療方法”不授予專利權。《專利審查指南》對其不予保護的解釋為：“出于人道主義的考慮和社會倫理的原因，醫生在診斷和治療的過程中應當有選擇各種方法和條件的自由”，以及“這類方法直接以有生命的人體或動物體為實施對象，無法在產業上利用”。

然而，隨著AI技術深度融入生產生活實踐，對創新技術的保護迫在眉睫。醫生的疾病診斷和治療能力，源于專業知識學習與長期實踐總結；與之類似，深度學習算法是AI從海量數據中獲取知識的核心工具。基于這些數據，AI在醫療領域的應用展現出突出的優勢。

目前，專利申請人多采用產品權利要求的撰寫方式，將技術方案撰寫為醫療設備、包含AI算法的計算機設備、計算機存儲介質或計算機程序產品等形式，以期實現專利保護。然而，AI與醫療的融合本質上屬于方法的具體應用，關于AI醫療疾病診斷和治療方法類權利要求能否突破專利保護的客體限制，正對專利政策形成挑戰。

事實上，這一挑戰已取得“階段性勝利”：2023年12月21日國家知識產權局公布的修訂后的《專利審查指南》明確規定，“全部步驟由計算機等裝置實施的信息處理方法”不屬于診斷方法，該類方法不再被專利法排除在專利保護客體之外。

仍以醫學博主發帖事件為例，若搭載DeepSeek的智能機器人就其診斷方法申請專利，誰有機會獲得專利權？是AI機器人，還是擁有該機器人的“人”？

如今，學術界對于AI的法律主體資格形成兩派觀點：贊成派主張賦予其“有限人格”；反對派則認為，AI機器人仍受自然人或法人控制，無法獨立承擔責任。從現行法律規定來看，AI機器人尚不具備獲得專利權的主體資格。當前主流學術觀點也指出，AI機器人缺乏人之心性與靈性，與具有“人類智慧”的自然人及自然人集合存在本質區別，現階段不宜動搖民事主體制度的根基。

無論如何，“AI+醫療”已成為熱門應用領域，展現出巨大的市場潛力。中國雖在應用型專利數量上占據領先地位，但在基礎技術層面，仍在一定程度上依賴國外開源生態。因此，需進一步強化產學研協同合作，推動高校和科研機構的研究成果高效轉化至企業，并鼓勵企業加大對前瞻性技術的研發投入。

在專利布局方面，企業可圍繞AI算法、醫療數據處理等核心技術申請高價值專利；針對輔助診斷、用藥推薦等應用場景，廣泛布局專利，形成“專利池”以提升防御能力。此外，還應建立“全生命周期”預警機制：在研發階段開展自由實施（FTO）分析，全面評估項目的侵權風險；在產品面市后，持續進行侵權監控，實時關注市場動態。

部分AI醫療企業應積極從“宅家”模式向“遠征”模式轉型，制定全球化專利戰略。在技術層面，針對不同國家和地區的監管要求，可差異化調整技術方案，以促進技術的本土化落地；在專利層面，通過《專利合作條約》（PCT）等國際途徑進行專利布局，在歐美等傳統市場布局核心專利，在東南亞等新興市場側重應用型專利；同時，深化國際合作，積極參與國際標準制定，提升在AI醫療技術領域的話語權。

在政府層面，則可設立更多專項基金，支持AI醫療核心技術攻關；完善專利導航與預警機制，為行業發展保駕護航；推動建立AI醫療專利池，促進技術共享與交叉許可，助力AI醫療行業整體創新發展。

在AI與醫療深度融合的時代，專利不僅是技術創新的“護城河”，更是行業發展的“加速器”。通過前瞻性的專利布局與保護，企業不僅能夠構筑競爭壁壘、規避侵權風險，更能推動技術標準化與商業化落地，最終實現從“技術突破”到“產業革新”的跨越。未來，以專利為引擎的AI醫療創新生態，將持續賦能精準診療、醫藥研發和智慧健康管理等場景，為醫療行業帶來更高效、更普惠的解決方案。

（文章來源：《創意世界》2025年8月號）

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編校：苑寶平，審讀：郭麗

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