Ausführbare IP bei Biotech-KI

Bei KI-Patenten hat sich viel getan. Die Hürde ist heute weitaus höher als 2014. Die Ausführbarkeit für Medizin und Biotechnologie – heute gestützt auf KI – eine Conditio sine qua non.

Das trainierte Modell als Teil der Erfindung

In T 0161/18 wurde die Angabe, dass die Eingabedaten „ein breites Spektrum“ abdecken sollen, als unzureichend bewertet. Die Anmeldung offenbarte weder welche Eingabedaten für das Training geeignet sind noch einen konkreten Trainings-Datensatz. Das Training des neuronalen Netzes war deshalb nicht nacharbeitbar und somit die Erfindung als nicht ausführbar zurückgewiesen.
Daraus folgt: Ist ein spezifisch trainiertes Modell Teil der Erfindung, muss die Anmeldung den Fachmann befähigen, das Training nachzuarbeiten. Assay, Messgrößen, Datenverarbeitung, Zielvariable und konkrete Trainingsdaten können relevant sein. Allerdings sollten aus T 0161/18 keine starren Mindestanforderungen an Datenumfang und Datenvariabilität abgeleitet werden.

Von der Messung zum technischen Effekt

Auch eine ausführbar beschriebene KI-Erfindung muss einen technischen Beitrag leisten. In T 1741/22 wurde entschieden, dass die bloße Erzeugung weiterer Daten aus bereits am menschlichen Körper erhobenen Messdaten keinen technischen Effekt darstellt. Die zusätzliche statistische Verarbeitung der Glukosemessdaten konnte deshalb die Zurückweisung der Patentanmeldung nicht verhindern.
Die Kette biologische Messung → KI → Berechnung eines weiteren Parameters ist somit nicht automatisch technisch.

T 0660/22 zeigt dies für die mikroskopische Analyse von Zellen, wobei Bilddaten ausgewertet wurden. Die Beschwerdekammer unterschied zwischen Informationen über die physikalische Realität und einer indirekten Messung. Korrelationen zwischen physikalischen Größen können Abhängigkeiten biologischer Zustände nachweisen. Ohne Nachweis eines solchen sachlichen Zusammenhangs, sind diese Werte „bloß Daten,(…) um wissenschaftliche Erkenntnisse über ein (…) natürliches System zu gewinnen“ (G 1/19, Gründe 98), und ihre Ermittlung stellt keine indirekte Messung im Sinne von G 1/19 dar.

Technische Rückkopplung als Leitlinie zur Patentierbarkeit

Interessant wird es dort, wo KI in die physische Welt zurückwirkt. Für solche KI-Erfindungen gibt es umfangreiche Patentliteratur; eine zitierbare Entscheidung hierzu liegt jedoch noch nicht vor. Je stärker das Modell Bestandteil der technischen Lehre ist, desto genauer sollte die Anmeldung die technische Kausalkette offenlegen: Messgröße, Trainingsdaten und Modelltraining, technisch relevanter Parameter, Vorhersage, physische Auswahl und ggf. eine experimentelle Rückkopplung.

Die Lektion für die Biotech-KI: Ist ein spezifisch trainiertes Modell Teil der Erfindung, muss die Patentanmeldung es dem Fachmann ermöglichen, dieses Training tatsächlich nachzuarbeiten. Ob darüber hinaus eine Rückkopplung in die physische Welt künftig für die Technizität und Ausführbarkeit der Biotech-KI-Erfindung obligatorisch wird, bleibt abzuwarten. In anderen Ländern ist es bereits der Fall.

Referenzen bei der Autorin: heide@ambidexIP.eu

Der IP-Kommentar von Dr. Anna Katharina Heide, LL.M., ambidexIP, ist der |transkript-Ausgabe 3/2026 entnommen.