Sterne Kessler律师事务所的Dohm Chankong和Richard Coller告诉医疗设备行业，要回顾并从互联网兴起时犯下的错误中吸取教训，以保护他们的新产品。
人工智能正在为传统的、硬件驱动的、高度监管的专利保护环境中的医疗设备行业带来困难。这些公司的传统专利策略依赖于里程碑式的专利申请——在硬件特性经过验证、批准或准备上市后进行申请。然而，当前的专利格局要求对软件和AI专利采取更具前瞻性的方法，因为新的软件功能只需几次编码就能实现。
将AI功能整合到传统的基于硬件的医疗技术中会带来专利保护方面的复杂性。然而，医疗设备公司可以采取一些策略来解决这些矛盾。
捕捉未来里程碑
在AI背景下，专利保护往往需要预测仍在开发中的功能。即使对于医疗设备而言，AI创新通常也是独立于监管和商业化时间表进行的，这使得它们能够更快地进行测试、改进并纳入产品发布中。应使用AI路线图来识别和推断早期专利生命周期中的AI驱动创新。
现有的产品路线图应适应包括基于代码的创新作为重要里程碑，并且应包括硬件和软件里程碑，并延伸到未来的产品时间线。
收获AI发明还应包括从预测的下一代改进中提取预期的功能。一种方法是在收集过程中尽早安排AI头脑风暴会议。这些会议可以包括工程师、产品经理和法律顾问之间的跨职能团队，如果安排得足够早，可以揭示早期阶段的AI功能。
优先考虑AI功能
一旦进行了预测，将正确的里程碑添加到路线图意味着优先考虑AI功能。每个公司的“正确”里程碑都会有所不同。并非所有AI功能都需要申请专利，每家公司都应关注那些提供技术贡献或对公司有价值的功能。
在确定专利策略时，软件公司通常根据市场影响、技术可行性和一些技术预测来优先考虑AI功能。虽然硬件专利通常侧重于物理设计改进或传感器配置，但AI专利可以捕捉代码中的可专利贡献，而不是电路或物理结构。
可专利的AI贡献在于硬件如何做出决策、适应和处理数据，或通过更早或更好的通知来改变临床工作流程。
意识到这些改进领域可以导致涵盖AI驱动决策方法、改进的数据处理、客户和患者适应以及软硬件集成的披露。
团队在优先考虑AI功能时应问的问题包括：
- 这个功能是否以技术上新颖的方式改善了临床性能或可用性？
- 竞争对手是否难以在类似产品或服务中复制这个功能？
- 该功能是否有望推动与竞争对手产品的差异化，或者成为产品或服务的核心部分？
如果这些问题的答案是肯定的，那么该功能很可能值得在路线图上作为一个里程碑——并且在开发过程中制定专利保护计划。
使用AI路线图
一旦制定了路线图，公司就可以利用它来制定一种预见技术和功能演变的申请策略。
重要的是，公司不要重复在互联网兴起时犯下的错误。AI权利要求的起草面临着类似的挑战。
在互联网热潮期间，许多公司提交了过于宽泛或模糊的功能性权利要求（例如，“我们的现有产品或服务，但在互联网上”），这导致了不稳固的权利要求，容易受到美国专利商标局诉讼和法院挑战。
同样的错误现在也在发生，权利要求引用AI却没有明确描述它如何在技术上对性能、决策或设备功能做出贡献。
当未来AI里程碑出现在路线图上时，功能范围应反映该功能的技术贡献，如模型架构、数据处理技术或硬件集成，而不仅仅是它所带来的结果。例如：
- 弱：一个系统声称AI模型能更准确和快速地检测心律失常。
- 更好：一个系统包含一个经过训练的神经网络，通过基于历史患者特定数据动态调整特征提取参数来分类ECG波形。
公司还可以使用路线图来指导申请策略。预测的功能可以包含在首次提交的专利申请中，为未来的继续申请奠定基础。具体来说，路线图应用于起草包含足够广泛的功能、变体和预期演化的初始申请。
AI路线图上的每个有意义的功能里程碑——无论是新的AI能力还是硬件产品的潜在新软件功能——都是专利保护的机会。路线图不仅是一个关于何时申请的指南，还提供了识别寻求保护的功能、哪些功能适合未来发展以及保持策略与未来产品价值一致的路标。
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