KI-Diagnostik MedTech
Patentlandschaft der KI-gestützten Diagnostik in der Medizintechnik. Intersection von Artificial Intelligence und diagnostischen Verfahren an europäischen Patentämtern.
Suchstrategie — IPC Intersection
Gesucht werden Patentanmeldungen, die gleichzeitig mindestens eine AI-IPC und mindestens eine Diagnostik-IPC tragen.
AI-Seite (OR)
- G06N 3/ Neural Networks, Deep Learning
- G06N 5/ Wissensbasierte Modelle
- G06N 7/ Mathematische Modelle (stat. AI)
- G06N 20/ Machine Learning
- G06T 1/4 Neuronale Netze für Bildverarbeitung
Diagnostik-Seite (OR)
- A61B 3/ Augendiagnostik (Ophthalmologie)
- A61B 5/ Diagnostische Messungen, EKG, Monitoring
- A61B 6/ Strahlendiagnostik (Röntgen, CT)
- A61B 8/ Ultraschalldiagnostik
- G16H 30/ ICT für medizinische Bildverarbeitung
- G16H 50/ ICT für medizinische Diagnose / Data Mining
Nicht im Scope
- A61B 34/ Roboter-Chirurgie
- G01N Labor-Diagnostik
- A61B 1/ Endoskope
- A61B 17/, 18/ Chirurgie
Filing Volume & Growth Trajectory
Jährliche Anmeldungen im Bereich AI x Diagnostik (DE + EP), 2015–2023.
Datentabelle: Filing Trend 2015–2023
| Jahr | Anmeldungen | Wachstum |
|---|---|---|
| 2015 | 24 | — |
| 2016 | 32 | +33% |
| 2017 | 71 | +122% |
| 2018 | 107 | +51% |
| 2019 | 205 | +92% |
| 2020 | 302 | +47% |
| 2021 | 301 | 0% |
| 2022 | 350 | +16% |
| 2023 | 266 | -24% |
14,6-faches Wachstum von 24 Anmeldungen (2015) auf einen Peak von 350 (2022). Der Rückgang 2023 auf 266 spiegelt entweder eine Post-Hype-Konsolidierung oder die 18-monatige Veröffentlichungsverzögerung in PATSTAT wider. Daten für 2024/2025 sind noch unvollständig.
IPC Classification Profiles
Verteilung der AI- und Diagnostik-IPC-Klassifikationen über alle 1.704 Anmeldungen.
AI-Seite
Neural Networks (G06N 3/) dominieren mit 1.122 Klassifikationen (66%). Machine Learning (G06N 20/) folgt. Anmeldungen können mehrere AI-Klassen tragen.
Diagnostik-Seite
G16H 50/ (Diagnose/Mining) und A61B 5/ (Messungen) führen, gefolgt von medizinischer Bildverarbeitung und Strahlendiagnostik (CT, Röntgen).
Top Applicants
Die 20 aktivsten Anmelder im Bereich KI-gestützte Diagnostik (DE + EP Anmeldungen).
Datentabelle: Top 20 Anmelder
| Anmelder | Land | Anmeldungen |
|---|---|---|
| Philips | NL | 128 |
| Siemens Healthcare GmbH | DE | 90 |
| Siemens Healthineers AG | DE | 33 |
| Samsung | KR | 21 |
| Fujifilm | JP | 20 |
| Bayer AG | DE | 18 |
| TCS | IN | 17 |
| Deep Bio | KR | 17 |
| Carl Zeiss Meditec | DE | 15 |
| US | 14 | |
| Lunit | KR | 14 |
| Roche | CH | 13 |
| Microsoft | US | 11 |
| UC California | US | 11 |
| Sloan Kettering | US | 9 |
| Tencent | CN | 9 |
| Stanford | US | 8 |
| GE Healthcare | US | 8 |
| KPN Innovations | US | 8 |
| Johns Hopkins | US | 8 |
Philips (NL, 128) führt als Einzelunternehmen. Siemens Healthcare GmbH + Siemens Healthineers AG halten zusammen 123 Anmeldungen (vor/nach Umbenennung). Deutsche Akteure: Siemens (123), Bayer (18), Carl Zeiss Meditec (15). Südkorea ist stark vertreten: Samsung (21), Deep Bio (17), Lunit (14).
Showcase: Siemens Healthineers
Anmeldeverlauf der kombinierten Siemens-Entitäten (Healthcare GmbH + Healthineers AG).
Datentabelle: Siemens Filing Trajectory
| Jahr | Anmeldungen |
|---|---|
| 2015 | 2 |
| 2016 | 1 |
| 2017 | 12 |
| 2018 | 6 |
| 2019 | 11 |
| 2020 | 35 |
| 2021 | 20 |
| 2022 | 20 |
| 2023 | 21 |
Peak im Jahr 2020 (35 Anmeldungen), danach ein stabiles Plateau um 20/Jahr. Total: 133 Anmeldungen inkl. 2024. Der 2020-Peak korreliert mit der CE-Zulassungswelle für AI-Diagnostik-Produkte. Siemens ist der führende deutsche Anmelder in der KI-gestützten Diagnostik.
AI Technology Evolution
Entwicklung der AI-IPC-Klassen über die Zeit (2015–2023).
Datentabelle: AI Technology Evolution
| Jahr | G06N 3/ | G06N 20/ | G06N 5/ | G06N 7/ | G06T 1/4 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | 9 | 13 | 4 | 4 | 0 |
| 2016 | 8 | 21 | 3 | 7 | 1 |
| 2017 | 36 | 32 | 12 | 7 | 4 |
| 2018 | 64 | 45 | 12 | 14 | 3 |
| 2019 | 150 | 76 | 38 | 30 | 12 |
| 2020 | 207 | 151 | 29 | 22 | 10 |
| 2021 | 203 | 139 | 32 | 12 | 16 |
| 2022 | 245 | 171 | 28 | 17 | 6 |
| 2023 | 170 | 115 | 11 | 8 | 7 |
G06N 3/ (Neural Networks) überholte G06N 20/ (Machine Learning) ab 2017 und dominiert seitdem. Deep-Learning-Ansätze sind die zentrale AI-Technologie in der medizinischen Diagnostik. Wissensbasierte Systeme (G06N 5/) bleiben eine Nische.
Zusammenfassung
Zentrale Erkenntnisse aus der Patentanalyse KI-Diagnostik MedTech.
Marktdynamik
14,6-faches Wachstum von 2015 (24) bis Peak 2022 (350). Rückgang 2023 auf 266 — möglicherweise Konsolidierung nach dem AI-Hype oder Veröffentlichungsverzögerung. 2024/25 noch unvollständig (18 Monate Veröffentlichungsfrist).
Technologie
Neural Networks (G06N 3/) ist die dominierende AI-Technologie (66% der AI-Klassifikationen). Diagnostische Messungen (A61B 5/) und Software-Diagnose (G16H 50/) führen auf der Diagnostik-Seite. Strahlendiagnostik (CT, Röntgen) und Ultraschall sind starke Wachstumsfelder.
Wettbewerb
Philips (NL, 128) und Siemens (DE, 123) dominieren mit deutlichem Abstand. Südkorea stark vertreten: Samsung (21), Deep Bio (17), Lunit (14). US-Universitäten aktiv: UC, Stanford, Johns Hopkins, Sloan Kettering.
Deutschland
Siemens Healthineers: 123 Anmeldungen, klarer deutscher Champion. Bayer AG (18) und Carl Zeiss Meditec (15) als weitere deutsche Akteure. Siemens-Peak 2020 korreliert mit CE-Zulassungswelle für AI-Diagnostik-Produkte.
Methodik
Datenquelle, Suchlogik und Reproduzierbarkeit.
Datenquelle
EPO PATSTAT Global (Autumn 2025 Edition) via Google Cloud BigQuery (Projekt: patstat-mtc). Analyse umfasst DE und EP Anmeldungen, die sowohl AI- als auch Diagnostik-IPC-Klassifikationen gleichzeitig tragen.
Intersection-Logik
Jede Anmeldung muss mindestens eine AI-seitige IPC (G06N 3/, 5/, 7/, 20/ oder G06T 1/4) UND mindestens eine Diagnostik-seitige IPC (A61B 3/, 5/, 6/, 8/ oder G16H 30/, 50/) tragen. Anmeldungen mit ausgeschlossenen Klassifikationen (A61B 34/, A61B 1/, G01N) werden entfernt.
Pattern Matching
REGEXP_CONTAINS für variable Leerzeichen in PATSTAT IPC-Codes. Anmelderfilterung mit applt_seq_nr > 0 und COALESCE(han_name, person_name) für harmonisierte Firmennamen.
Kontext
Voranalyse für den Bundesverband Medizintechnologie (BVMed) im Kontext der Hightech-Strategie Deutschland und WIK Discussion Paper No. 535.
Einschränkungen
- Nur DE + EP Anmeldungen — US, CN, JP Anmeldungen sind nicht enthalten.
- Utility Models und Designs sind ausgeschlossen (nur Patentanmeldungen,
ipr_type = 'PI'). - 2023-Daten möglicherweise unvollständig aufgrund der ~18-monatigen Veröffentlichungsverzögerung.
- Siemens Healthcare GmbH und Siemens Healthineers AG werden als getrennte Entitäten gezählt (Pre-/Post-Rebrand).
Stack
PATSTAT BigQuery + patstat-mcp (Custom MCP Server) + Claude AI für Analyse und Visualisierung. Alle SQL-Queries sind enthalten und reproduzierbar.
Glossary — Patent Terms Explained
- IPC (Internationale Patentklassifikation)
- Hierarchisches System zur Klassifizierung von Patenten nach Technologiebereichen, gepflegt von der WIPO.
- G06N
- IPC-Hauptgruppe für Computing arrangements based on specific computational models — umfasst Neural Networks (3/), Knowledge-based Systems (5/), Mathematical Models (7/) und Machine Learning (20/).
- A61B
- IPC-Hauptgruppe für Diagnose, Chirurgie und Identifizierung — umfasst Ophthalmologie (3/), Messungen (5/), Strahlendiagnostik (6/) und Ultraschall (8/).
- Intersection-Analyse
- Methode, bei der nur Patente erfasst werden, die gleichzeitig Klassifikationen aus zwei verschiedenen Technologiebereichen tragen (hier: AI UND Diagnostik).
- PATSTAT
- Die Patent Statistical Database des Europäischen Patentamts (EPO). Enthält bibliographische Daten zu Patentanmeldungen weltweit.
- Grant Rate
- Anteil der Anmeldungen, die letztlich ein Patent erhalten. Für aktuelle Jahre erscheint die Rate niedrig, da die Prüfung 3–5 Jahre dauert.
Alle SQL-Queries und die vollständige Datenbasis stehen zum Download bereit.
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Dieser Report wurde mit einer vollständig reproduzierbaren Pipeline erstellt: EPO PATSTAT Global auf BigQuery, ein eigener MCP-Server und Claude AI für Analyse und Visualisierung. Alles ist offen und nachvollziehbar — die SQL-Queries sind enthalten.