Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic testing helps caregivers and patients understand a patient's condition, predict future outcomes, select appropriate treatments, and determine whether treatment is working. Improvements in diagnostic testing are essential to bringing about the long-heralded promise of personalized medicine. Yet it seems increasingly clear that most important advances in this type of medical technology lie outside the boundaries of patent-eligible subject matter. The clarity of this conclusion has been obscured by ambiguity in the recent decisions of the Supreme Court concerning patent eligibility. Since its 2010 decision in Bilski v. Kappos, the Court has followed a discipline of limiting judicial exclusions from the statutory categories of patentable subject matter to a finite list repeatedly articulated in the Court's own prior decisions for "laws of nature, physical phenomena, and abstract ideas," while declining to embrace other judicial exclusions that were never expressed in Supreme Court opinions. The result has been a series of decisions that, while upending a quarter century of lower court decisions and administrative practice, purport to be a straightforward application of ordinary principles of stare decisis. As the implications of these decisions are worked out, the Court's robust understanding of the exclusions for laws of nature and abstract ideas seems to leave little room for patent protection for diagnostics. This Article reviews recent decisions on patent-eligibility from the Supreme Court and the Federal Circuit to demonstrate the obstacles to patenting diagnostic methods under emerging law. Although the courts have used different analytical approaches in recent cases, the bottom line is consistent: diagnostic applications are not patent eligible. I then consider what the absence of patents might mean for the future of innovation in diagnostic testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,035 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,012 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».