Biotechnologie mit Köpfchen aufbauen: Strategien zur Wertmaximierung von KI-gestützten biotechnologischen Erfindungen

Der rasante Aufstieg von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in biotechnologischen Produkten und Dienstleistungen wird zu einem Treiber für die Bereiche personalisierte Medizin und Gesundheitswesen. Diese Integration erfordert zwar bei der Entwicklung eines Patentportfolios besondere Überlegungen, aber Stakeholder aus den Bereichen Technik, Recht und Geschäftsführung sowohl in etablierten Unternehmen als auch in Start-ups können sie nutzen, um wertvolle geistige Eigentumsrechte (IP) auf dem Markt zu schaffen. Insbesondere Technologie- und Rechtsteams können zusammenarbeiten, um ein stärkeres geistiges Eigentum zu entwickeln, das Anwendungen des maschinellen Lernens auf die Biotechnologie anwendet, mit einem F&E-Prozess und einer Marktanalyse, die sich der besonderen Herausforderungen im Bereich des geistigen Eigentums bewusst sind.

Identifizierung der Verbindung zwischen Biotechnologie und KI/ML

Beim Aufbau eines robusten Patentportfolios und der umfassenden Erfassung potenzieller IP-Vermögenswerte sollten Stakeholder die Konvergenz von Hightech und Biotechnologie ganzheitlich betrachten. Das heißt, IP-Manager sollten alle potenziellen Implementierungen des integrierten ML-/Biotech-Vermögenswerts berücksichtigen, um die technischen Ziele, die den kommerziellen Ausführungsformen zugrunde liegen, auszubauen und abzudecken. Auch wenn sich Erfinder auf eine bestimmte Umsetzung konzentrieren mögen, sollten IP-Portfoliomanager Vermögenswerte aus einer breiteren Perspektive analysieren. Dies mag zwar für das gesamte technische Spektrum gelten, doch wird die ganzheitliche Sichtweise besonders wichtig an der Grenze zu neuen Technologien, die sowohl Hightech- als auch Biotechnologiekomponenten umfassen.

Produktentwicklungsprozesse können wichtige IP-Erkenntnisse frühzeitig durch gezielte Abfragen zur Technologie selbst erfassen. Überlegen Sie, ob es mehrere potenzielle Dateneingaben gibt, die eine nützliche Ausgabemetrik liefern könnten. Beispielsweise könnte eine bestimmte Metrik für eine Krankheit anhand des Vorhandenseins bestimmter genetischer Marker oder anhand der Anhäufung fehlgefalteter Proteine bewertet werden. Im Allgemeinen könnten alle Datensätze, die bei Integration in das maschinelle Lernmodell eine objektive Metrik liefern können, die Grundlage für wertvolles geistiges Eigentum sein.

Prozesse und Modelle zur Analyse potenziell einzigartiger Daten können ebenfalls zu starkem geistigen Eigentum führen. Wenn ein Vermögenswert auf einem Prozess zur Gewinnung einzigartiger Daten basiert, mit denen Sie ein Modell schneller und genauer trainieren können, kann die Konzentration verschiedener Patente auf die Generierung und Verwaltung der Daten vor einem Wettbewerber schützen, der in Zukunft Zugang zu ähnlichen Daten erhält.

Die Navigation durch die Verbote der Patentierung abstrakter Ideen im Rahmen des Alice-Konzepts kann von entscheidender Bedeutung sein, wenn die Plattform auf Verbesserungen der ML/KI-Modelle selbst basiert. Die Gerichte haben Alice durchweg so ausgelegt, dass Ansprüche, die sich auf Verbesserungen der konkreten Konzepte konzentrieren, bevorzugt werden, während Ansprüche, die sich ausschließlich auf Algorithmen beziehen, benachteiligt werden. Unternehmen sollten sich darauf konzentrieren, wie die Technologie die Rohdaten sammelt oder integriert, sowie auf neuartige physikalische Elemente, die zu technischen Verbesserungen eines Prozesses oder Produkts führen. Dies sollte über die bevorzugten kommerziellen Ausführungsformen hinausgehen, die von Ihren Ansprüchen abgedeckt werden.

Aufbau eines Patentportfolios für KI-gestützte Biotechnologie, das Wettbewerbsvorteile maximiert

Ob sich ein Unternehmen in erster Linie auf KI-Komponenten oder Biotechnologie-Komponenten konzentriert, kann Aufschluss über seine strategische Ausrichtung zur Schaffung wirkungsvoller Patentvermögenswerte geben. Beispielsweise konzentrieren viele Pharmaunternehmen ihre IP-Vermögenswerte auf die Produkte und Methoden, die sich aus der Verwendung eines KI-/ML-Modells ergeben, während viele Biotechnologie-Startups ihre Geschäftsplattform eher auf bestimmte ML-Modelle und die diese Modelle steuernden Daten stützen als auf ein bestimmtes Ergebnis. Darüber hinaus können Unternehmen, die an der Entdeckung neuer Medikamente oder neuartigen Therapeutika interessiert sind, ihre ML- oder KI-Vermögenswerte als Analysewerkzeug nutzen, um Rohdaten in nützliche Kennzahlen für Krankheiten oder neue Medikamentenkandidaten umzuwandeln. In diesem Fall kann es mehrere Machine-Learning-Modelle geben, die auf der Grundlage der Rohdaten therapeutisch oder diagnostisch nützliche Kennzahlen liefern können.

Jede dieser strategischen Ausrichtungen kann unterschiedliche technische und rechtliche Analysen erfordern:

• Wenn die Ausgabedaten eine nützliche Kennzahl liefern – beispielsweise die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Behandlung oder neuartige Medikamentenkandidaten –, möchten Unternehmen möglicherweise Ressourcen für den Schutz der spezifischen Ergebnisse einsetzen, die mit der KI-Lösung erzielt werden, und nicht für den Schutz der KI-Lösung selbst.
• Wenn der geschäftliche Schwerpunkt auf dem erzielten Ergebnis liegt, kann die Angabe möglichst vieler Modelle und Beispiele in einer Patentanmeldung den Wert maximieren.
• Da die KI-Lösung auf eine Vielzahl von Maßnahmen und Erkenntnissen angewendet werden kann, sollte der Schwerpunkt des geistigen Eigentums auf dem Modell und den eingegebenen Daten liegen. Beispiele hierfür sind beispielsweise fortschrittliche ML-Systeme, die in der Lage sind, Muster in Genen oder Biomarkern zu analysieren und zu finden, die auf das Vorliegen einer Krankheit und/oder die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Behandlung hinweisen.

Letztendlich können die strategische Ausrichtung und die F&E-Prozesse zur Entwicklung hochwertiger und wirkungsvoller IP für KI-gesteuerte Biotechnologie durch die Positionierung des Unternehmens auf dem Markt und die spezifischen Merkmale der Produkte und Dienstleistungen des Unternehmens an der Schnittstelle zwischen KI und Biotechnologie beeinflusst werden.

Serie AI im Gesundheitswesen

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