近年来，机器学习（Machine Learning, ML）在医疗设备领域的应用已大大扩展，对许多医疗器械公司来说越来越重要。机器学习技术在医疗器械上的使用带来许多益处，例如可以通过检测与疾病相关的临床数据模式以提供更准确的早期诊断，通过术前和术中手术指导改善手术效果，以及促进个性化诊断和治疗的发展。
医疗器械公司应该为其机器学习发明专利建立强大的专利组合。那么如何为医疗器械领域的机器发明专利建立专利组合。机器学习涉及数学模型的训练，以从数据中得出结论，如医学图像或其他临床相关数据。虽然数学模型本身没有资格申请专利，但其应用以实现实际结果是可以申请专利的。广义上讲，基于机器学习的发明专利可分为三大类。
机器学习的应用。这一类包括针对使用机器学习技术取得了新颖结果的专利。医疗设备领域的机器学习应用实例包括医疗影像的自动识别，自动诊断，以及康复跟踪。这一类发明专利往往最有价值，这是因为其保护范围覆盖广，侵权判断容易，往往可以从广告材料和产品使用中发现。
机器学习模型的结构。机器学习模型的结构指的是数学算法本身的结构以及数据处理原理。虽然数学算法本身不能申请专利，但将新颖的机器学习模型的实际应用可以申请专利。但这类专利保护范围较窄，侵权判断困难，专利价值通常较低。
机器学习模型训练。这一类别包括针对训练机器学习模型以实现其目的的过程的专利。机器学习模型的训练对性能至关重要，因此可能是开发机器学习解决方案的最重要步骤之一。然而，这类专利的侵权行为往往很难发现，因为训练的过程通常不会被厂商宣传，也不能从产品的使用中判别。
尽管针对机器学习应用的专利通常是最有价值的，但医疗设备公司也应该适当申请机器学习模型结构和机器学习训练方面的专利，因为这些专利可以组成强大的专利组合。专利组合的优点包括以下三个方面。
阻止他人实施该发明。专利本身就可以用来阻止他人制造和使用一项发明。然而，不太可能被主张的专利仍然是对剽窃的一种威慑，也是竞争者创新的障碍。
提供实施的自由。提交专利申请可以阻止其他人就相同技术申请专利，可以确保公司有能力实践自己的技术。但这是保持机器学习发明为商业秘密的一个重要的相反考虑，因为商业秘密保护不能防止独立发明和专利。
向投资者宣传。这与寻求投资或收购的新兴公司最为相关。专利可以作为一个公司的技术能力和成熟度的广告，可以向投资者宣传自己的能力。
鉴于机器学习技术在医疗器械市场上的重要性日益增加，保护机器学习创新的强大专利组合可以帮助保证医疗器械公司的利益。
来源：https://lifesciences.mofo.com/topics/the-importance-of-patents-for-ml-based-medical-device-inventions?utm_source=Mondaq&utm_medium=syndication&utm_campaign=LinkedIn-integration