毛利率67%,鹰瞳科技将成医疗AI第一股，医学影像AI千亿市场待掘金(2)
且相比医学影像AI的其他解决方案，人工智能视网膜影像识别分析可更广泛地应用于医疗和大健康场景，这使得人工智能视网膜影像识别市场得到爆炸性增长。弗若斯特沙利文数据显示，人工智能视网膜医学影像市场规模到2030年将达到340亿元，占整个医学影像市场的1/3以上。
按医疗健康场景及大健康场景划分的中国人工智能视网膜影像识别市场的明细
与传统的图像识别算法不同，识别医学图像需要算法具有极高的准确率和可靠性。鹰瞳科技数据库不仅包含真实世界用户视网膜影像和相对应的约370万模态数据，还广泛涵盖了年龄、性别、人口统计学、疾病、商业渠道及医疗器械模型，这也有助于持续开发及优化深度学习算法以精确识别慢性病相关症状。
2019年和2020年，鹰瞳科技花在研发方面的开支分别为4120万元和4230万元。2021年前三个月达到1100万元，同比增长34%。研发团队包含超过80名成员，他们在人工智能技术及医学研究领域拥有丰富的经验，具备涵盖深度学习、医学、计算机视觉、数据分析、互联网服务、医疗器械及生物学等各个学科的全方位专业知识。
巨大的投入下，鹰瞳科技硕果累累。据招股书，截至目前，鹰瞳科技拥有154项专利、专利申请及已发布PCT申请，其中24项与公司核心产品有关。
此外，公司在《柳叶刀》系列、《英国眼科学杂志》及《英国皮肤病学杂志》等权威同行评审科学期刊上，或是人工智能学术会议（例如MICCAI）发表了超20篇论文。
但即便如此，张大磊仍然以创业公司来进行自我定义，公司仍处于“专心练剑”阶段，他深知，想把所有血管和神经问题一个个都做透，得一个个来。比如监测老年痴呆进展，做透并不容易。
“百度、阿里、腾讯甚至谷歌都扎进来做视网膜AI这件事，”在张大磊看来，“有竞争是好的，大家共同的敌人是疾病和衰老，对抗疾病和衰老的任何力量都是战友，包括医院、医生、保险、药企和同行公司。”
如何通过视网膜图像实现更多疾病和健康风险的精准预测？如何降低视网膜拍照设备成本做到普通百姓家庭轻松负担？鹰瞳对这些问题、对让每个人都能通过传感器持续监测自己的健康状况充满好奇，并愿意投身其中，但这都需要更长时间，鹰瞳已经做得很好了，但鹰瞳还在持续前进的路上。
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