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从IPO到普遍盈利，医疗AI或许还需要5年

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图片来源 @视觉中国
【从IPO到普遍盈利，医疗AI或许还需要5年】文丨 vb 动脉网
找到一个合适的词来形容医疗 AI 的 2021 年并不简单 。
远方 IBM Watson 寻找金主的事件书写了一个略带阴翳的开端，但声声叹息尚未结束，科亚医疗便交出了自家的招股书 。随后的数个月，审评审批、融资并购、政策支持此起彼伏，AI 似乎愈发得到医院、投资人、政府的三方认可 。
影像、信息化是 AI 之中跑得最快的两个赛道 。2021 年，招股书、招投标与合同交易的披露给予了我们判断 AI 未来发展的关键数据，影像从 “0” 走到 “1”，信息化从 “1” 走到 “10” 。
如今又是新的一年，新旧的交汇点，动脉网找到了近十位行业人士进行交流，是对 2021 年进行复盘，也是对 2022 年进行展望 。
烧钱时代结束，医疗 AI 看营收
2021 年 1 月 15 日，医渡科技敲钟港交所，零氪科技紧随其后，于 6 月向纳斯达克递交了招股书 。两家头部企业的接连奔赴标志着新一代医疗 IT 企业从一级市场到二级市场的跨越，也道出了医疗 AI 走向商业化的数种模式 。
无独有偶，影像 AI 同样在 2021 年迎来上市潮，科亚医疗、鹰瞳科技、推想医疗、数坤科技相继提交招股书，2020 年营收的数倍增长成为影像 AI 的常态 。
与之相对应的是一级市场的疲软，蛋壳研究院数据显示，2022 年影像 AI 一级市场总融资事件数量 28 起，信息化 AI 一家市场 25 起，融资次数偏少外，其中的绝大部分资金还流向了 C 轮以上的中后期企业 。
从数据层面上谈，IPO 是医疗 AI2021 年当之无愧的 ” 关键 “，但究其意义，IPO 当真担得起这一项职责吗？
在过去数年蛋壳研究院对于医疗 AI 的研究之中，我们尤其注重于投融资数据 。毕竟，2015 医疗人工智能潮起至今，医疗人工智能企业们始终奔跑在产品研发、医院开拓的道路上，大部分企业营收不到千万 。在这一阶段，” 融资 ” 是一个描述 AI 行业热度较为直观的维度，可以一定程度衡量 AI 企业的产线、医院合作推进速度 。但到了今天，” 盈利能力 ” 已经成为头部 AI 考量问题的关键 。
什么决定了盈利能力？从短期来看，是产品质量与真实需求产品质量与真实需求 。
” 商业化乏力的本质，是企业的产品质量的缺失，医生不认可这个东西 。”一位在 AI 领域呆了多年的从业者告诉动脉网，” 有些产品是质量不行，有些产品则是不能满足临床需求 。”
” 对于需求的甄别筛掉了一大批企业 。到现在，剩下的企业几乎都是踏着医生的临床需求进行循序研发 。毕竟，这里的 AI 是‘医疗 +AI ’，‘不是 AI+ 医疗’ 。”
数家递交招股书的 AI 企业显然满足要求 。自注册审批跑通后，鹰瞳科技 2020 年全年营收较去年涨了 5 成；推想医疗年增长 318%；数坤科技甚至翻了 32 倍，半年营收便超过了 5000 万 。其他企业虽无明确的数据披露，但均表示有较大幅度的增长 。
不过，医疗 AI 当前的盈利很大程度上来源于过去数年积累产品的成功商业化 。红利总有消逝的一天，到了那个时候，医疗 AI 企业倚靠什么发展？
医疗 AI 的长期主义：闭环、跨界与 ” 停滞 ” 的突破性探索
解决方案的完整性是医疗 AI 构建长期影响力及扩大市场触及范围的关键 。从目前通过 NMPA 审批的 AI 产品来看，AI 只能在特定的一个或几个问题上进行解决，但对于影像科医生而言，肺部的慢性肺阻、肺积水，肺以外的骨折、心脏相关疾病，影像科医生在阅片时看到的所有疾病都需要报告 。所以，单点功能的 AI 不一定能降低医生的工作量，反倒有可能适得其反 。换句话说，AI 企业要长远的生存下去，必须要由点及面，开启全方位的升级 。
头部企业大都在 2-3 年前便开始构建自己的 AI 闭环 。
举几个例子，科亚医疗从 AI 潜在需求旺盛的 FFR 出发，逐渐将单一产品向冠心病诊疗全流程扩张，发力球囊等偏向于心脏治疗方面的管线，形成心脏病诊治院内业务闭环 。三级医院的认可与成套的技术，科亚医疗接下来可能在心血管诊治全产线发力，将上层技术向下沉淀，尽可能提升其接触更多的客户 。
致远慧图、鹰瞳科技、体素科技均在眼科方面进行了深入布局，尝试从眼科转向糖尿病管理 。致远慧图与体素科技在海外进行了卓有成效的尝试，致远慧图通过与视光中心进行合作，为其眼底设备配置多病种眼底影像辅助诊断软件 。在 AI 的支持下，患者通过一次眼底照相即可洞悉眼部健康情况，这一检查既可用于补充近视检查，也可创立独立的眼科检查项目，帮助居民更为及时、有效地发现眼部病变，尽早干预眼部疾病 。
汇医慧影与深睿医疗的闭环均是建立在医疗 IT 基础设施与医技、临床科室的协同闭环，强调数据、应用流动的闭环，押注的是未来临床应用的流程数字化 。汇医慧影的产品体系有大数据云平台，有数据中台，还有主动脉、骨、乳腺等 AI 辅助诊断工具，整个闭环已经开始跑起来 。而深睿则在辅助诊断方面非常强势，拿下多张三类证，大量医疗 AI 相关论文登陆权威期刊 。去年 7 月收购依图医疗之后，深睿医疗在医疗 IT 方面的相关布局已非常成熟 。
上述案例之外，零氪科技、科亚医疗、医准智能等企业也建造自己的闭环 。如此看来，过去以 “AI+ 影像 “、”AI+ 信息化 “、”AI+ 健康管理 ” 为企业打标签的方式已经有些过时 。位于头部的各企业大都兼具上述多个赛道的能力，医疗 AI 的竞争在走向聚集的同时，也向着新的医疗赛道进行转移 。
这一趋势有利有弊 。一方面，AI 更大的市场选择意味着更效率更贴近临床的解决方案，但另一方面，现在的 ” 面 ” 大都源于过去的 ” 点 “，但现在，我们很少看到有企业介入新的 ” 点 “ 。
致远慧图 CEO 孙宇辉在采访中对此做了解释：” 每一个医疗 AI 产品的研发都要经历从数据收集、算法研发、临床验证、以及注册申报的过程 。2019-2020 年间，医疗 AI 行业过去积累的产品集中推出，并陆续拿证，因此给人以新产品迭出的感觉 。
但从企业的研发战略来说，最开始研发的产品都是相对来说技术可达性比较优质的，后续新产品研发难度更大，需要更多时间，是正常的现象 。另外，目前在医疗 AI 领域仍处于空白的细分领域已经不多了，也是造成这一现象的原因之一 。”
也有企业领袖认为，缺乏新 ” 点 ” 仅是暂时的 。销售是往后数年来最为重要的事 。” 这几年来，数百亿的资金投入到了医疗 AI 之中，过去播下的种子终于随审批的通过迎来收获季，当务之急自然是趁着秋风赶收成 。因此，在这个阶段，IPO 融了多少、市值多少没那么重要，产品的多样性没那么重要，重要的是借着三类证、借着三级医院‘国考’赶紧吃下市场份额 。毕竟，有盈利，企业能持续发展，才有可能开拓新的点 。”
畅想下一个五年
2020-2021 年间，医疗 AI 实现了审批审批的 ” 从入门到熟练 “ 。24 个月的时间，NMPA 总计发放了 23 张三类证，各个部位都有医疗 AI 软件通过审批审评，甚至连以 NLP 为核心的 CDSS，森亿智能也在 2021 年 10 月拿下了二类证 。
不过，注册准入的通过仅意味着 AI 能够进入医疗市场，在医院体系之外进行销售 。要将 AI 闭环打造成套的解决方案植入医院，找到更多的用户为其买单，医疗 AI 企业必须通过接下来的物价准入与医保准入 。
医疗 AI 面临的三项准入
科亚医疗在其 CT-FFR 深脉分数通过 NMPA 后率先开启了物价准入的申请，尝试通过医院直接向患者提供医疗 AI 相关服务，在一年时间内拿下了深脉分数在河北、安徽、山东、江苏等省市，但从全行业来看，医疗 AI 的物价准入仍处于初级阶段，全国通过审批的产品不足 10 个 。
更深远的医保准入是医疗 AI 企业实现规模盈利的关键，也是他们更难以触及的未来 。
环顾海外，美国是一个医疗 AI 商业化较为成功的国家，不少 AI 产品通过了医保准入 。追起究竟，很大程度在于美国放射检查的设备费用和诊断费用是分开的，人工费用尤其高 。反观国内，放射检查费用很低，不会单独计算，且大部分是设备费用 。这是为什么现阶段美国 AI 可以独立收费、独立报销的原因，相比之下，国内还存在一定的举例 。
美国部分参保 AI 产品示例（数据来源：Medicare 。gov）
因此，尽管营收很重要，但要将两个审批走完，实现医疗 AI 产线方面的每一个构想，医疗 AI 或许还需要数年的时间 。
对此，致远慧图 CEO 孙宇辉认为：” 国家非常鼓励人工智能在医疗行业的应用，我们认为接下来的 1-2 年是物价准入的高峰期，但要论医保准入，还需要国家在政策层面的支持和推动 。”
汇医慧影也表示了类似的观点：” 我们一直在努力进行物价准入的推进，但这事儿有几个前提条件 。第一是企业需要有证；第二是每个省每年申请物价的次数和时间是不一样的；第三是很多省申请物价后以后还是需要患者自费购买，还得运行至少 1~2 年才能转成医保收费 。所以要完成这三件事，企业还得需要一个 4~5 年的时间周期 。”
好在政策对于医疗 AI 的推动一直在不断深入 。从《健康中国 2025》、单病种质控，到 DRG、” 公立医院高质量发展，医疗 AI 在医院之中的地位不断加重，甚至将影响公立医院的智慧医院的评级，三级公立医院绩效考核 。
汇医慧影、数坤科技等单个企业有望在近两年来扭亏为盈，但医疗 AI 产业要走到普遍盈利，或许还需要五年 。
相比与上一个彷徨五年，如今有规划、有收入，还有来自医院、政府、投资人的多方支持 。AI 的商业化探索已行至过半，从孑身一人到并肩通行，曙光已经微微启明 。

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