發佈日期:2019-09-09

醫療診斷新世紀—運用專利分析探討人工智慧對於醫療診斷技術之脈絡

作者:樊晉源

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摘要

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醫療診斷搭配人工智慧可說是近年來最為火紅的話題,有鑑於人工智慧近年來大幅度的突破與進展,醫療診斷技術也逐漸將人工智慧納入作為一種要分析與參考資訊,因此人工智慧各類技術對於醫療診斷相關幫助逐漸成為未來勢必需要觀察之一重點,而相關技術之發展重點與其脈絡可說是觀察整體技術發展重要情報,本篇及在於運用專利分析之角度,觀察人工智慧搭配智慧醫療診斷之趨勢,期望從中找出相關合作運用之趨勢,進一步藉此判斷出新式技術之突破。

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一、 前言

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現階段人工智慧之相關議題如火如荼之發展,但除了應用在相關網路通訊、智慧家庭及各類形智慧運算之外,人工智慧也席捲到醫療應用領域,對於醫療應用領域而言,人工智慧似乎可說是一大生力軍,畢竟以往專業之醫療領域訓練需要耗時非常久才可培育出判斷各類型診斷技術之重點人才及專科醫生,因此藉由人工智慧之幫助,將可以針對相關病症進一步快速提出治療及診斷之相關依據,這對於不論是患者、醫生,甚至整個醫療產業之幫助,都將是具有革命性之變革,因此整體之發展勢必需要投注更大之心思,並進一步針對相關之發展路徑進行思考。

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有鑑於此,針對人工智慧在智慧醫療階段之相關路徑及技術領域之發展,勢必需要投入更多之心力,針對其相關技術進行分析與思考,至於如何思考其技術路徑之發展脈絡,專利分析可說是其中非常具有說服力之方法,畢竟專利技術是各領域廠商及技術發明人透過一公開平台保障其技術能量之重要方法,因此相對於各領域中值得重視與保障的技術均會由申請專利進行保護,這也使得對於人工智慧應用在醫療診斷之最新技術之發展及各廠商之佈局,可以用專利技術之角度進行完整之探索,並進一步透過此一過程,了解各廠商及各領域技術發展之狀況。

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二、 研究方法

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本研究現階段將主要針對人工智慧應用至智慧醫療之角度進行專利搜尋,並從中協助判斷出各領域之重點技術佈局。思考現階段智慧醫療領域之重點。本篇研究為了強調其搜尋之正確性,關鍵字部分主要參照人工智慧中心之相關研發方向,並從中進行相關醫療之技術增減,從中找尋相對應之重點發展方向。

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相關關鍵字部分主要將針對下列進行分析:

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(一) 數位醫療

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數位醫療主要可說是人工智慧切入智慧醫療領域之重點發展方向,畢竟人工智慧仍需針對重點醫療案例進行分析,透過分析之相關結果,才可以有效進行訓練,因此在本研究中,主要是以數位醫療做為重點分析關鍵字,是以Digital Pathology、digital image、digital pathology image、pathological selection此四大類作為分析,並進一步加入相關同類型專利分類號進行檢索。

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(二) 遠距醫療

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遠距醫療也是現階段人工智慧在支援相關醫療狀況之重要發展領域,現階段遠距醫療中,主要仍是已視訊面對醫生為主,但是AI 之幫助已經逐漸協助遠距醫療中病患診斷症狀之初步分配,因此現階段本研究也針對遠距醫療部分,納入檢索範圍。

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(三) 人工智慧

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人工智慧主要是現階段之檢索重點,此部分將進一步針對相關趨勢進行分析,本篇研究主要將人工智慧鎖定在AI相關,此部分包含人工智慧(Artificial intelligence)、機器學習(Machine learning)、深度學習(Deep learning)、強化學習(Reinforcement learning)、分類(Classification)、偵測(Detection)、識別(Recognition)及決策/決策支援(Decision/Decision Support)這幾大類,至於細部技術領域,本篇研究則鎖定在人工智慧技術中包含卷積式類神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)、集成卷積網路(Ensemble CNNs)、遞 迴 式 類 神 經 網 絡(Recurrent Neural Network,RNN)、生成對抗網路(Generative Adversarial Network,GAN)等相關技術,並從中思考相對應之可行性。

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本篇文章藉由相關關鍵字進行搜尋,主要使用專利搜尋軟體為orbit intelligence, 透過相關關鍵字鎖定再出現於標題、摘要及權力項相關之專利,並進一步針對近10年來相關專利進行分析搜尋,現階段共計搜尋出369篇專利,並從中針對相關專利技術領域部分進行搜尋。

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藉由相關專利之搜尋,可發現現階段此領域之專利重點發明,主要仍是以兩大技術領域為主,分別是遠端距離定位及數位影像技術為主,這其中遠端治療技術主要是以資料轉譯,資料相關訊號處理,及資料整體素質提升作為一最大之人工智慧應用關鍵,這部分可參考圖1。

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圖1 相關專利技術領域分析

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從圖1中可發現,基本上在醫療應用領域,現階段AI鎖定之範圍,仍然是以提升技術之本位為主,主要在專利領域分佈仍然是強調在技術之運用,並協助專家做出適當之判斷。因此大部分之現有醫療領域之相關AI專利,仍集中在協助之角色。

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至於相對應AI 在輔助醫療行為部分,相對應技術仍是以資料探勘及資料庫之資料分析為主,這部分代表其資料現階段所做的,仍是以訓練舊有資料,從舊有資料中找出相對應之病徵進行分析,這部分對於整個醫療行為來說,仍然是從案例及病徵中找尋出相對應之結果進行統整。因此現階段之人工智慧應用至醫療領域部分似乎仍只能從相對應之疾病病史中找尋建議之診治結果,對於突發之醫療狀況及相關之醫療行為似乎仍沒有適當之解決方案,這部分之發展似乎仍有待突破。

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進一步針對AI 輔助醫療之整體相關領域進行分析,透過分群之相關技術進行整體分析,可發現現階段整體技術之發展如下(參考圖2):

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圖2 相關技術發展之分群圖

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透過相關資料呈述,可發現現階段最熱門之區域,仍是以資料讀取為主(左下,紅色熱點區),但是在網路流量(PATIENT PLATFORM Network)及相關影像資料處理(image processing) 及維度資料及攜帶式超音波相關(ultra sonic)技術部份,可說是另外一個發展重點之主流,這兩大主流技術現階段都各佔一方,這也代表AI 在相關領域之發展,仍是較為偏重在硬體和軟體兩大技術,而現階段看來,軟硬體技術間仍然較沒有接合,其技術仍各占山頭,未來此領域之發展為何,這部分仍待相關進一步觀察。

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概括言之,AI 人工智慧在現階段醫療領域之發展,專利面中仍較為偏重在資訊處理之軟體面,而這類型軟體面則又分為資訊及醫療資料庫處理之相關應用為主,至於在硬體面之發展雖然表現不如軟體面,但基本上仍在超音波及多維度資料部份表現優異。展望未來,人工智慧如果真的要做到能夠取代或進一步協助人類專家在醫療領域進行更為精確之醫療,也就是精準醫療;勢必需要更進一步投注在軟硬體領域之專利結合,才可以有效誕生出新的模式,而此一模式才有機會進一步成為成功且完整之醫療建構模式。

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參考文獻

  1. 孫永年,「人工智慧的醫療照護應用。」科學發展,555 期,42頁至47頁。
  2. 蔡騰輝,「2019醫療AI首重數據分析與安全防護。」DIGITIMES 智慧醫療相關報導。https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp?cat=158&id=0000553490_o8l5958f8j8d4d14sq05e
  3. 蔣士棋,「AI時代,預防醫療新方向。」北美智權報,230期