专利引文光谱法(PCS)：里程碑专利的算法检索
数字图书馆
2017-10-17 v2
摘要
在生物医学研发(R&D)专利格局构建中，一个核心环节是识别最具开创性的专利。迄今为止，识别开创性专利需要生物医学领域的领域专家。在这篇简短通讯中，我们报告了一种分析方法和工具——专利引文光谱法(PCS)，用于在用户指定的生物医学创新领域快速识别里程碑专利。PCS挖掘大量专利集中的被引参考文献，并估算出最具历史影响力的先前工作。PCS的有效性在两个具有临床相关性的生物医学创新案例研究中得到展示：(1) RNA干扰和(2) 胆固醇。PCS挖掘并分析了与RNA干扰专利相关的4,065条被引参考文献，并正确识别出该技术的基础专利，这与RNAi知识产权领域专家独立报告的结果一致。其次，PCS被应用于一组涉及胆固醇的广泛专利——选择该案例是为了反映一个更通用而非专家级的专利搜索查询。PCS挖掘了11,326条被引参考文献，并识别出开创性专利为立普妥(Lipitor)专利——治疗高胆固醇的突破性药物，以及构成瑞百安(Repatha)基础的一对专利。这些案例表明，PCS为识别生物医学创新和治疗领域的开创性专利提供了一种有用的方法。该交互式工具可在 www.leydesdorff.net/pcs/ 免费使用。
引用
@article{arxiv.1710.03349,
title = {Patent Citation Spectroscopy (PCS): Algorithmic retrieval of landmark patents},
author = {Jordan A Comins and Stephanie A Carmack and Loet Leydesdorff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.03349},
year = {2017}
}