基于專利數據的醫學影像智能顯示研究

摘要：醫學影像智能顯示技術在疾病診斷方面扮演著非常重要的角色，但國內在本領域研發尚有很多空白點，核心技術原始創新能力不足。文章使用incoPat專利數據庫，檢索醫學影像智能顯示領域專利數據，研究該領域的專利申請-公開趨勢、專利權人競爭力情況、全球專利技術點及技術功效趨勢。基于專利視角，分析全球醫學影像智能顯示技術研究現狀，從專利數量、專利質量、政府引導等方面提出相關建議，促進醫學影像智能顯示技術的研發。

關鍵詞：專利；醫學影像；智能顯示；incoPat專利數據庫

中圖分類號：G35 文獻標志碼：A

0 引言

醫用顯示器不同于一般的顯示器，需要具有高清晰、高亮度、穩定性、整體性和一致性等特點^［1］，已成為醫生進行醫學影像診斷的重要可視化設備^［2］。張與弛^［3］指出，醫學影像從解剖圖像邁入了功能和分子顯像時代，大大提高了影像檢查的精確度。目前，國際上的影像顯示設備主要被東芝、西門子等公司壟斷，也占據著國內大部分市場，其分辨率、亮度均勻性、曲線準確度等關鍵技術指標都遠超國內平均水平^［4］。但價格居高不下，嚴重影響了我國醫聯體、遠程醫療、分級診療政策的實施進程。而且面對新型冠狀病毒肺炎這一突發性的事件，更加需要智能化的醫學影像顯示設備。從個體的角度上來講，及時的確診有利于展開有效的治療，幫助病人恢復；從社會公眾的角度上來講，及時的確診有利于開展有效防控，從而控制疫情的蔓延。因此，研發具有自主知識產權的高性能醫學影像顯示設備已迫在眉睫。

2013年，談泉等^［5］深入分析了醫學影像設備領域的專利申請，了解該領域的重要申請人、技術領先國家等。李燕等^［6］指出醫學影像類技術跟計算機技術關聯性很大，導致其在專利保護過程中遇到很多難題。易思敏等^［7］在2020年使用CiteSpace Ⅲ對知網、Web of Science收錄的人工智能輔助影像診斷領域相關文獻從機構分布、國家地區分布等方面進行對比分析。2021年，王穎等^［8］通過檢索萬方數據庫相關文獻，對Mimics醫學影像軟件應用的文獻計量與熱點進行可視化分析。

本文選用incoPat專利數據庫，檢索醫學影像智能顯示相關專利，研究全球醫學影像智能顯示技術的發展態勢，為國內醫學影像智能顯示技術研發提出針對性建議。

1 數據來源及處理

本文采用《國際專利分類表》（IPC）分類號和關鍵詞相結合的方式對醫學影像智能顯示領域相關專利進行檢索。在資料收集和專利文獻調研的基礎之上，確定醫學影像智能顯示的中英文關鍵詞和IPC分類號，分別如表1—2所示。

通過醫學影像顯示相關的IPC分類號進行限定可以使專利檢索的結果更加精確。專利檢索時間截至2022年5月11日，基于incoPat專利數據庫的檢索結果進行簡單同族合并，共獲得醫學影像智能顯示相關技術51 259個專利族。

2 研究分析

2.1 專利申請-公開趨勢分析

醫學影像智能顯示技術起步較早，但1980年以前，各國知識產權意識薄弱，該領域基本處于空白期，創新性成果產出不高。1980年以后，該技術才開始緩慢發展起來。醫學影像智能顯示領域的相關專利申請、公開均呈現穩步增長趨勢，隨著時間的推移，相關專利申請量不斷增加。從2000年開始，專利申請熱度步入高潮。醫學影像智能顯示技術領域進入21世紀后，相關專利申請呈現爆發式增長，申請量劇增。在2015年出現了一次申請高峰，年度專利申請量為2 879件。醫學影像顯示技術能夠對病灶進行有效準確地診斷，進而可以快速地確診病源，是新冠肺炎診斷的重要手段。受新冠肺炎疫情影響，醫學影像顯示智能技術在2020年迎來第2個申請高峰，年度專利申請量為4 996件。

2.2 專利權人競爭力分析

根據專利申請人的專利申請數量，對全球主要申請人進行競爭力分析。對醫學影像智能顯示技術全球專利申請排名前10的申請人競爭情況進行統計分析，得到全球主要申請人信息統計（見表3）。

由表3可知全球關于醫學影像智能顯示技術的競爭力情況。醫學影像智能顯示技術專利數量全球排名前10名的競爭者中有6個日本企業，荷蘭、德國、韓國和中國均只有1個企業上榜。排名前3的均是日本的企業，第1是日本東芝集團，專利數量為2 126件，遙遙領先其他競爭者。排名第2和第3的分別是富士和日立公司，專利數量分別為960件和749件。說明醫學影像智能顯示技術主要掌握在日本企業手中。荷蘭的飛利浦公司、德國的西門子公司、韓國的三星公司分別排在第4，5，8名，而中國只有上海聯影公司上榜，排第10名。中國在醫學影像智能顯示領域需要加強核心技術研究，向東芝、富士、日立等龍頭企業學習，爭取早日在該領域取得更多的創新性成果。

2.3 全球專利技術分析

國際專利分類號（IPC）是世界通用的專利分類系統，用于高效檢索專利文獻。在incoPat數據庫中利用IPC分類號統計功能對醫學影像智能顯示技術專利進行技術點的統計分析，得出前10的IPC分類號，如表4所示。

由表4可知，醫學影像智能顯示技術主要分布在A61B5（用于診斷目的的測量；人的辨識），專利數量為16 445件，是主要的研究方向。其次是A61B6（用于放射診斷的儀器），專利數量為6 782件。排在第3的主要技術研究方向是G16H10（專門用于加工或處理患者相關醫療或保健數據的ICT），專利數量為4 818件。綜合來看，醫學影像智能顯示技術主要集中在A61B，G16H和G06F 3個領域。我國企事業單位可以在這些方向深入研究醫學影像智能顯示技術，彌補該領域研究的空白點。

2.4 全球技術功效趨勢分析

技術功效趨勢分析展示的是醫學影像智能顯示領域每年技術功效的分布情況及變化趨勢，可以幫助發現各個時期該技術的特征變化和功效變化，從而對研發的路線調整提供參考。橫坐標表示申請年份，縱坐標表示技術功效，氣泡的大小表示相關專利量。本文分析了醫學影像智能顯示領域近10年的技術功效變化趨勢，如圖1所示。

從圖1可以看出，醫學影像智能顯示領域近10年研究主要集中在提高醫學影像顯示的便利性、效率、速度、安全性、自動化程度、精度，降低顯示復雜性、成本、時間等方面。從時間層面上看，在醫學影像顯示便利性提高領域的研究自2015年起受到更多的關注，相關專利量增長明顯，2020年相關專利量達到1 239件。近年來，提高顯示的效率和準確性也是企事業單位的研究熱點，相關研究成果穩步增長。

3 結論及建議

本文分別從專利申請-公開趨勢、專利權人競爭力、專利技術分析、技術功效趨勢4個維度對醫學影像智能顯示領域的專利進行了分析。根據上述分析，可以得出以下結論：

（1）近年來，醫學影像智能顯示技術在全球范圍內得到越來越多的關注，專利數量呈上升趨勢。尤其是疫情發生以來，各國在該領域的專利申請和公開迎來了高峰期。

（2）全球排名前10的專利權人，只有1名是中國企業，且排在末尾，其他9位均為國外公司。日本東芝、富士、日立等行業巨頭在醫學影像智能顯示領域的研發實力較強，中國企業想要在本領域有更多的成果產出，任重而道遠。

（3）從全球專利技術點分布情況來看，醫學影像智能顯示技術主要集中在A61B，G16H和G06F 3個方向。

（4）立足技術功效趨勢圖，醫學影像智能顯示技術近年來的研究方向主要集中在提高醫學影像顯示的便利性、效率、速度、安全性、自動化程度、精度和降低顯示復雜性、成本、時間等方面。

基于上述專利分析，對促進我國醫學影像智能顯示技術的研發提出以下幾點建議：

（1）立足專利數量，提升專利質量。中國在醫學影像智能顯示領域的專利申請量不斷增加，但專利質量有待提高，缺少掌握醫學影像智能顯示核心技術的企業。我國專利申請不但要提高申請數量，更要提高專利申請的質量。

（2）政府引導統籌，加強國內產業集群。政府可以出臺相關政策鼓勵醫學影像技術的發展，打造醫學影像技術產業園區，以創新型企業和人才為主體，以知識或技術密集型產業和品牌產品為主要內容，產業內部企業之間實行專業分工，形成強有力的產業集群，促進醫學影像智能顯示技術的研發。

（3）積極引導中小企業健康發展。國內醫學影像智能顯示領域的企業大多數為新興的中小企業。目前，關于醫學影像顯示的研究和產業布局尚無統一規劃，各個企業都有自己特色的研究開發、規模生產及專業化技術服務的完整體系，還處于各個單位各自為政，有些重復投入的狀態。然而，對比國外可以發現，研發實力較強的多為跨國企業，往往聚焦長遠的發展布局，有能力也愿意投入大量的人力和財力進行相關研究。建議發揮政府的統籌管理作用，通過龍頭企業的帶頭作用，加強企業間的合作，避免重復投入，積極為中小企業尋求機會，開拓市場，加強自身的知識產權保護意識，使中小企業能夠健康長遠地發展。

4 結語

中國醫學影像智能顯示領域的企業要提高知識產權意識，注重專利申請的數量和質量，向國外龍頭企業學習先進技術，提高自己的研發能力，掌握自己的核心技術。同時，政府要發揮統籌領導作用，出臺相應政策，積極引導企事業單位在醫學影像智能顯示技術領域的長遠發展，促進專利技術的產業化發展。

參考文獻

［1］王會玲.醫用顯示器北美市場準入相關要求解析［J］.認證技術，2013（11）：62-63.

［2］張麗軍，葛露，王飛，等.磁共振成像設備專利態勢分析［J］.江蘇科技信息，2022（30）：9-11.

［3］張與弛.醫學影像學的現狀及最新的進展研究［J］.影像研究與醫學應用，2022（15）：6.

［4］劉宇靜，李珺，鄭嘉羽.醫用顯示器影像品質性能研究進展［J］.中國醫療設備，2015（9）：3.

［5］談泉，邢偉.醫學影像設備的中國專利申請現狀分析［J］.中國醫療器械信息，2013（7）：15-20.

［6］李燕，田蘊青，邵建霞.淺談醫學影像類專利技術的保護［J］.中國醫療器械信息，2014（7）：28-31.

［7］易思敏，陳敏.基于知識圖譜的智能醫學影像輔助診斷系統研究現狀分析［J］.中國數字醫學，2020（8）：57-59.

［8］王穎，楊杰，鮮恩英，等.基于萬方數據庫對Mimics醫學影像軟件應用的文獻計量與熱點可視化分析［J］.醫學信息，2021（9）：14-19.

（編輯 姚 鑫編輯）

Research on intelligent display of medical image based on patent data

Xu Wen

（Jiangsu Second Normal University Library， Nanjing 211200， China）

Abstract： Medical image intelligent display technology plays a very important role in disease diagnosis， but there are still many gaps in domestic research and development in this field， and the original innovation ability of core technology is insufficient. The article uses the incoPat patent database to retrieve the patent data in the field of medical image intelligent display， and studies the patent application-disclosure trend， patentee competitiveness， global patent technology points and technology efficacy trend in this field. Based on the patent perspective， this paper analyzes the current status of research on intelligent display technology of medical image in the world， and puts forward relevant suggestions from the number of patents， patent quality， government guidance and other aspects to promote the research and development of intelligent display technology of medical image.

Key words： patent; medical image; intelligent display; incoPat patent database