Суд: Загальні описи ШІ не гарантують патентний захист

Відмова у патентному захисті для "загального пристрою глибокого навчання"

Федеральний апеляційний суд США підтвердив рішення окружного суду про невідповідність патентним вимогам певних заяв, пов'язаних із машинним навчанням у стоматології. Йдеться про заяви 1 та 14 патенту США № 11,049,248 та заяви 1, 7 і 12 патенту США № 10,755,409. Суд визнав їх непридатними згідно з розділом 35 Кодексу США § 101.

Рішення не встановлює категоричного правила проти патентування винаходів у сфері глибокого навчання. Натомість, суд дійшов висновку, що оскаржувані заяви описували "загальний пристрій глибокого навчання", який виконував абстрактні функції обробки інформації без зазначення конкретного технологічного покращення. Це рішення ілюструє, як Федеральний суд застосовує існуючу доктрину придатності до заяв, пов'язаних зі штучним інтелектом, особливо у контексті цифрового здоров'я та діагностики.

Деталі судової справи

Справа виникла з позову Dental Monitoring SAS проти Align Technology, Inc. у листопаді 2022 року. Dental Monitoring стверджувала, що платформа Align Invisalign Virtual Care AI порушує патенти '248 та '409. Патент '248 стосувався методу оцінки форми ортодонтичного елайнера пацієнта за допомогою "пристрою глибокого навчання". Патент '409 описував метод отримання зображення зубної дуги, аналізу зображення за допомогою "пристрою глибокого навчання" та визначення ступеня розділення між елайнером і зубами пацієнта.

У травні 2024 року окружний суд задовольнив клопотання Align про винесення рішення про невідповідність патентним вимогам згідно з 35 USC § 101, після чого Dental Monitoring подала апеляцію.

Аналіз рішення Федерального суду

Федеральний суд застосував двоступеневу структуру оцінки придатності патенту, встановлену Верховним судом у справі Alice Corp. v. CLS Bank International.

На першому етапі суд встановив, що заяви підпадають під "знайомий клас патентно-непридатних заяв", які зосереджені на "зборі інформації, її аналізі та відображенні певних результатів". Той факт, що заяви описували "пристрій глибокого навчання" для аналізу зображень, не змінив аналізу суду, оскільки специфікації патентів описували "пристрій глибокого навчання" загальним чином. Також було недостатньо того, що заяви вимагали навчання "пристрою глибокого навчання" певним чином (наприклад, на зображеннях зубних дуг), оскільки навчання таких пристроїв на підмножинах даних, за словами Федерального суду, є "властивим самій природі машинного навчання", а не "технологічним покращенням". Суд також зазначив, що заяви не стають патентно-придатними лише тому, що вони "виконують завдання, яке раніше виконувалося людьми, з більшою швидкістю та ефективністю".

На другому етапі Федеральний суд постановив, що не було "винахідницької концепції", достатньої для перетворення абстрактної ідеї на патентно-придатний об'єкт, оскільки патенти описували "пристрій глибокого навчання" як такий, що обирається з "переліку добре відомих і доступних нейронних мереж". Це підтвердило висновок про загальний характер пристрою. Використання конкретних навчальних зображень не робило "пристрій глибокого навчання" не-загальним. Суд також зазначив, що запит на другому етапі Alice полягає не в тому, чи був заявлений винахід в цілому новим, а в тому, чи містять заяви винахідницьку концепцію, яка перетворює абстрактну ідею на "щось значно більше".

Практичні наслідки для розробки ШІ-рішень

Рішення Федерального суду підкреслює важливість деталізації технологічних інновацій, що лежать в основі винаходів на базі ШІ, включаючи алгоритми машинного навчання. Заяви, що базуються на ШІ, часто піддаються оскарженню згідно з § 101, зокрема тому, що вони часто включають кроки зі збору та аналізу даних. У цьому випадку, навіть попри те, що заяви описували "пристрій глибокого навчання", спеціалізований на класифікації зображень, і вимагали його "навчання певним чином" з використанням "більш ніж тисячі зображень зубних дуг", Федеральний суд визнав обидва ці фактори занадто "загальними" і недостатніми для перетворення заяв на патентно-придатні винаходи.

Це рішення підкреслює необхідність для заявників та практиків забезпечувати, щоб заяви містили достатньо деталей щодо нового підходу до використання моделі машинного навчання, особливо якщо сама модель забезпечує технологічну інновацію. Важливо ретельно документувати технічні інновації під час розробки продукту, описуючи технічний механізм, який створює заявлене покращення (наприклад, нові підходи до архітектури системи, збору даних або обробки зображень), а не лише ефективність або точність моделі ШІ.

Для медичних пристроїв з підтримкою ШІ патентна стратегія повинна починатися на етапі розробки продукту. Інженерні, клінічні, якісні, регуляторні та патентні команди повинні співпрацювати для виявлення та документування конкретних технічних досягнень, щоб забезпечити адекватний опис цих покращень у патентних заявках.

Що це означає для розробників

Це рішення означає, що розробникам та інженерним командам потрібно ретельно документувати конкретні технічні інновації та механізми, що лежать в основі їхніх ШІ-рішень, а не просто посилатися на використання загальних моделей машинного навчання. Важливо співпрацювати з юридичними командами на ранніх етапах розробки, щоб забезпечити, що патентні заявки чітко описують унікальні технологічні покращення, а не лише загальне застосування ШІ.

Ключові факти

Федеральний апеляційний суд США підтвердив невідповідність патентним вимогам заяв, пов'язаних із машинним навчанням у стоматології.
Причиною відмови стало те, що заяви описували "загальний пристрій глибокого навчання" без "конкретного технологічного покращення".
Рішення не є категоричною забороною на патентування винаходів глибокого навчання, але вимагає більшої специфіки.
Суд застосував двоступеневий стандарт Alice, визнавши заяви абстрактною ідеєю без винахідницької концепції.
Навчання ШІ на даних (наприклад, зубних дугах) було визнано "властивим природі машинного навчання", а не технологічним покращенням.