从IPO到普遍盈利，医疗AI或许还需要5年
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
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