2022醫(yī)療人工智能報(bào)告：距離盈利，醫(yī)療AI還有多遠(yuǎn)？

以下文章來源于：動(dòng)脈網(wǎng)

從《海伯利安》到《賽博朋克2077》，每一個(gè)描述AI時(shí)代的視聽作品都在不厭其煩地繪制科技時(shí)代的技術(shù)、建筑、生活，樂于討論賽博時(shí)代與生存、發(fā)展、共生相關(guān)的哲學(xué)問題。

但當(dāng)AI褪下虛幻的面紗，以潛移默化的方式真正進(jìn)入人們的生活時(shí)，更為必要的是跳出技術(shù)的表現(xiàn)形式，追溯它的發(fā)展動(dòng)力。

過往的五年時(shí)間，近千億資金注入醫(yī)療人工智能賽道，影像AI、新藥研發(fā)AI、機(jī)器人AI、智慧醫(yī)院等細(xì)分賽道以前所未有的速度向前發(fā)展。外界的持續(xù)滋養(yǎng)下，AI已經(jīng)在醫(yī)療中的方方面面落地生根，成為媲美互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一樣的存在。

問題也出在此。超千家企業(yè)入局，但少有企業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利。下一個(gè)五年，當(dāng)資本的涓流不再饋贈(zèng)，圍繞AI的企業(yè)們能否筑起成熟的造血系統(tǒng)，依靠自身的力量活下去？

帶著問題，我們與超過30家企業(yè)進(jìn)行溝通、近100位專家進(jìn)行采訪，圍繞整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展流程進(jìn)行調(diào)研，一步一步回答“醫(yī)療人工智能如何盈利”這一行業(yè)難題。

AI發(fā)軔時(shí)的目標(biāo)作用方式在于對(duì)過往人類活動(dòng)的“替代”與“優(yōu)化”，實(shí)現(xiàn)智慧賦能下的降本增效，可謂AI1.0。

十年發(fā)展，這類醫(yī)療AI對(duì)于醫(yī)生診療效率及患者看病流程的優(yōu)化已非常成熟。一個(gè)直觀的感受是，不少三甲醫(yī)院的門診大廳沒有過去那么擁擠了，線上的智慧化信息流解決了問題。

這個(gè)過程中，AI技術(shù)本身也在不斷探索與臨床深度結(jié)合的可能性，嘗試以優(yōu)化臨床路徑的方式賦能醫(yī)療。由此而生的產(chǎn)品，在報(bào)告內(nèi)被歸類為AI2.0。

AI2.0是AI1.0應(yīng)用場(chǎng)景范疇的延展，與AI1.0的差異判別在于：是否能夠?qū)⒅R(shí)與算法深度融合，對(duì)已有醫(yī)療流程進(jìn)行重塑。簡單來說，初始的AI注重于強(qiáng)化作用主體的效率，而進(jìn)階的AI有能力將流程進(jìn)行推倒重建，圍繞AI能力建立新的秩序。

此外，醫(yī)療AI2.0的價(jià)值創(chuàng)造方式也與AI1.0有所不同。1.0時(shí)代是覆蓋式創(chuàng)新，即肺部做完了轉(zhuǎn)向腦、心、肝等臟器，而2.0時(shí)代的創(chuàng)新是以1.0創(chuàng)新成果為基礎(chǔ)的單點(diǎn)式創(chuàng)新，即各企業(yè)在各自領(lǐng)域探索AI的深層次價(jià)值，沒有形成1.0時(shí)代的AI產(chǎn)品矩陣規(guī)模。

兩種AI以各自的方式賦能醫(yī)療體系，為協(xié)同關(guān)系而非競爭關(guān)系。目前醫(yī)療AI行業(yè)已有不少成熟的AI2.0式應(yīng)用，在這背后，日益豐富的高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)與逐步多元的算法為AI創(chuàng)新提供了重要支撐。

那么從1.0到2.0時(shí)代的躍遷什么最重要？決定AI品質(zhì)的算法、算力、數(shù)據(jù)三要素，真正能夠形成壁壘的還是算法與數(shù)據(jù)。

以輔助診斷類AI為例。AI1.0時(shí)全球范圍內(nèi)均缺少開源的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，AI企業(yè)能夠直接獲得的數(shù)據(jù)很少，存在數(shù)據(jù)量小、標(biāo)準(zhǔn)化低、標(biāo)注成功率低、數(shù)據(jù)類型有限（以肺結(jié)節(jié)為主）。

在這個(gè)階段，企業(yè)獲取有效數(shù)據(jù)集必須與醫(yī)院進(jìn)行合作，在取得脫敏數(shù)據(jù)后對(duì)其進(jìn)行分類、標(biāo)注、訓(xùn)練。由于整個(gè)過程均需人工進(jìn)行，單個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注成本在10-30元不等，耗時(shí)20-40分鐘，投入有限但耗時(shí)極長，尤其要獲得高質(zhì)量的標(biāo)注，企業(yè)/醫(yī)院必須找到資深醫(yī)生進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注的難度由此大大提升。

伴隨AI技術(shù)愈發(fā)成熟，2020年開始，大量醫(yī)院自發(fā)加入的單病種影像數(shù)據(jù)庫、第三方測(cè)試數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建中，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)增長，AI企業(yè)進(jìn)行新適應(yīng)癥開發(fā)面臨的難度驟減，加之第三方數(shù)據(jù)庫逐漸形成規(guī)模，醫(yī)療AI的產(chǎn)品豐富程度隨之增長，AI企業(yè)打造的數(shù)據(jù)壁壘開始削弱，算法壁壘的作用開始凸顯。

另一方面，國家藥監(jiān)局器審中心于2022年3月7日發(fā)布了的《人工智能醫(yī)療器械注冊(cè)審查指導(dǎo)原則》（后簡稱《指導(dǎo)原則》）重新描述了人工智能醫(yī)療器械的概念、注冊(cè)基本原則、人工智能醫(yī)療器械生存周期過程、技術(shù)考量等部分。值得注意的是，該政策對(duì)人工智能審批適用的算法進(jìn)行了完善，在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上加上了遷移學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

各類AI算法的內(nèi)容與監(jiān)管（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）

在文件發(fā)布后，更多創(chuàng)新算法審評(píng)審批流程得到確認(rèn)后，醫(yī)療AI的壁壘逐漸向算法偏移，更為豐富的算法將進(jìn)入市場(chǎng)，以更為有效的方式賦能診療流程。

總的來說，無論是AI1.0還是AI2.0，醫(yī)療AI的價(jià)值都在于通過智能化重塑數(shù)字化醫(yī)療，這是一個(gè)緩慢而持續(xù)的過程。目前，AI+輔助診斷與新藥AI等主流AI產(chǎn)品處于商業(yè)化的過渡期，即具備高準(zhǔn)確度、可復(fù)制的模型；NMPA給出的醫(yī)療器械認(rèn)證；完備的知識(shí)圖譜；穩(wěn)固的合作伙伴等等商業(yè)化組，但由于市場(chǎng)對(duì)于新技術(shù)認(rèn)可的滯后性，大部分目標(biāo)醫(yī)院/藥企因?qū)χ悄芑a(chǎn)品效益、創(chuàng)業(yè)公司能否持續(xù)經(jīng)營運(yùn)維持懷疑態(tài)度，因此付費(fèi)率仍有提升空間。隨著市場(chǎng)對(duì)于AI價(jià)值的不斷認(rèn)可，醫(yī)療AI企業(yè)們的商業(yè)化能力將逐步增強(qiáng)，或在數(shù)年之內(nèi)實(shí)現(xiàn)扭虧為盈。

盡管不同階段的AI各有其價(jià)值，但資本對(duì)于賽道的偏愛還是能夠通過數(shù)據(jù)直觀地體現(xiàn)出來。

從全球范圍看，基于計(jì)算機(jī)視覺的AI輔助診斷與基于NLP的醫(yī)療知識(shí)圖譜構(gòu)建是醫(yī)療AI之中跑得最快的兩個(gè)領(lǐng)域。尤其是AI輔助診斷，在2015-2020年這個(gè)區(qū)間之內(nèi)，數(shù)百家企業(yè)涌入這個(gè)賽道，超過百家企業(yè)從一級(jí)市場(chǎng)獲得融資。

但在2022年，新藥AI脫穎而出，成為整個(gè)領(lǐng)域最為火熱的賽道。

2021統(tǒng)計(jì)年（2020年9月1日-2021年8月31日）總計(jì)發(fā)生的35起披露輪次新藥AI融資中，早期項(xiàng)目（B輪以下，不包括B輪）占據(jù)了80%，2022統(tǒng)計(jì)（2021年9月1日-2022年8月31日）年整體數(shù)量由28起增至32起，早期項(xiàng)目仍維持有76%的比例。

2021年前，資金往往聚集于晶泰科技這樣的頭部企業(yè)，新藥AI初創(chuàng)公司融資項(xiàng)目極為有限，但從近兩年新藥AI一級(jí)市場(chǎng)表現(xiàn)可知，新藥AI已經(jīng)成為AI技術(shù)中最具可投性的賽道，大量投資機(jī)構(gòu)蜂擁入場(chǎng)，將AI的應(yīng)用場(chǎng)景從晶體發(fā)現(xiàn)、臨床患者篩選引向了制藥流程的方方面面。

2021年及2022年新藥AI融資輪次情況（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）

此外，同為軟件開發(fā)，新藥AI的估值要比AI支持下的其他賽道貴上不少。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，處于天使輪的項(xiàng)目均需千萬元以上，A輪（包括Pre-A輪、A+輪）企業(yè)募集的資金超過半數(shù)已過億元。投資人對(duì)于新藥AI賽道非常樂觀，晶泰科技后期單輪3-4億元的募資額，新合生物5億元A+輪融資、百圖生科1億美元A輪融資均充分顯示一級(jí)市場(chǎng)相信新藥AI有著美好的圖景。

再看商業(yè)化最成熟的影像AI領(lǐng)域。2021年醫(yī)療AI掀起上市潮后，科亞醫(yī)療、零氪科技、推想醫(yī)療、數(shù)坤科技等影像相關(guān)企業(yè)相繼遞交招股書；同年11月鷹瞳科技成功上市。

但這波勢(shì)頭在2022年戛然而止，大部分頭部AI企業(yè)現(xiàn)金流較為穩(wěn)定，資金儲(chǔ)備充足，出于經(jīng)濟(jì)壓力下行的破發(fā)憂慮，截至9月15日，國內(nèi)僅博動(dòng)醫(yī)學(xué)遞交招股書。值得注意的是，該企業(yè)以冠脈介入精準(zhǔn)診斷為主攻方向，AI支持下的QFR僅是其產(chǎn)線之一。

上市之后，多家企業(yè)表現(xiàn)不俗。營收均呈現(xiàn)出不同幅度的正增長，表明市場(chǎng)進(jìn)一步拓展。其中數(shù)坤科技2021年上半年同比增長達(dá)681%，收入已成規(guī)模的鷹瞳科技仍然錄得142%的增長，2021年全年?duì)I收破億。

交表企業(yè)主營收入分析（數(shù)據(jù)來源：各公司招股書、年報(bào)，蛋殼研究院）

不過，凈利潤為負(fù)也是每家企業(yè)不可回避的事實(shí)。蛋殼研究院認(rèn)為：AI企業(yè)仍處于高速發(fā)展階段，需要較高的技術(shù)研發(fā)投入維持競爭力，保證前沿市場(chǎng)的探索；另一方面，盈利規(guī)模效應(yīng)初現(xiàn)苗頭，其規(guī)模還有待提升，在高額的研發(fā)開支下，有限的營收目前不足以支撐凈利潤的大幅增長。

值得注意的是，絕大多數(shù)醫(yī)療AI企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力正在逐步增強(qiáng)。我們能夠看到，不少企業(yè)的前五大客戶營收占總營收比率不斷下降，商業(yè)化路徑逐步多元、分散，此趨勢(shì)下，手握數(shù)十億現(xiàn)金流的AI企業(yè)有充分時(shí)間找到自己的定位，逐步實(shí)現(xiàn)盈利。

最大客戶分析（數(shù)據(jù)來源：各公司招股書、年報(bào)、Lunit BP，蛋殼研究院）

企業(yè)的IPO數(shù)據(jù)反映了最成熟AI技術(shù)的商業(yè)化現(xiàn)狀，但已商業(yè)化技術(shù)可能并非最具潛力，由此獲得的收入也不能反映企業(yè)未來盈利能力。報(bào)告將對(duì)醫(yī)療AI目前作用的四個(gè)主要場(chǎng)景進(jìn)行完整分析，探尋IPO之外的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及盈利能力。本文以影像AI部分為例進(jìn)行介紹分析。

作為醫(yī)療AI行業(yè)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)，截至9月1日已累計(jì)28家企業(yè)49款A(yù)I產(chǎn)品獲得第三類醫(yī)療器械注冊(cè)證，包含總計(jì)29款搭載深度學(xué)習(xí)算法的軟件。從整體趨勢(shì)看，國家藥監(jiān)局批準(zhǔn)AI醫(yī)療器械三類證的速度不斷變快，加速了醫(yī)療AI的商業(yè)化進(jìn)程。

獲證數(shù)量按照年份統(tǒng)計(jì)（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）

醫(yī)療三類證總量隨時(shí)間推移不斷上升，其同質(zhì)化水平也不斷加劇。49款A(yù)I產(chǎn)品總計(jì)涉及15個(gè)輔助診斷場(chǎng)景，其中，基于CT影像的肺結(jié)節(jié)AI多達(dá)9個(gè)，其次是借助眼底相機(jī)進(jìn)行診斷的糖尿病視網(wǎng)膜病變AI，有7家企業(yè)拿到了市場(chǎng)的準(zhǔn)入許可。CT-FFR、CT肺炎緊隨其后，各有6家三類證，除AI心電領(lǐng)域樂普醫(yī)療獨(dú)下4張三類證外，放療、骨折、骨齡、顱腦出血、青光眼五個(gè)場(chǎng)景均有不止一家企業(yè)的AI產(chǎn)品通過審評(píng)審批。

三類證獲取按照病種分類統(tǒng)計(jì)（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）

進(jìn)一步討論醫(yī)療AI作用的設(shè)備。當(dāng)前所有獲批產(chǎn)品使用的數(shù)據(jù)均來自于CT、眼底相機(jī)、X光、心電圖機(jī)、MR、腸鏡六類設(shè)備。CT場(chǎng)景作用范圍廣，作用價(jià)值高，患者人數(shù)多，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)量大，因而成為AI企業(yè)研發(fā)的首選，相關(guān)AI以31款的數(shù)量遙遙領(lǐng)先其他設(shè)備，而MR影像較為復(fù)雜，數(shù)據(jù)量偏少，腸鏡影像標(biāo)準(zhǔn)化困難，均僅一款A(yù)I產(chǎn)品獲批。

 醫(yī)療人工智能作用設(shè)備分類統(tǒng)計(jì)（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）

超聲是AI企業(yè)下一個(gè)審評(píng)審批可能迎來突破的重點(diǎn)賽道。超聲檢查所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比CT、DR二維的數(shù)據(jù)多了一個(gè)時(shí)間維度，且檢查過程中可能存在大量無診斷意義的幀數(shù)，需要AI在動(dòng)態(tài)環(huán)境下甄別每一幀的價(jià)值，將其相互對(duì)比，提取到特定時(shí)刻的責(zé)任切面，才能進(jìn)行有效的影像分析。

病理AI的形勢(shì)相對(duì)嚴(yán)峻，面臨著審評(píng)審批體系之外的困難。由于影像輔助診斷處于產(chǎn)業(yè)鏈的中游，依賴于上游影像設(shè)備的統(tǒng)一，而國內(nèi)主流的電子顯微鏡廠商沒有指定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，也沒有理由根據(jù)行業(yè)指定的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)電子顯微鏡進(jìn)行更改，因而在數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通上存在一定問題。該場(chǎng)景中迪英加、錕元方青、深思考等部分病理企業(yè)已拿到醫(yī)療器械二類證，能夠進(jìn)行一定規(guī)模的AI銷售。

總的來說，在審批愈發(fā)成熟的條件下，醫(yī)療AI的開發(fā)成本逐漸變得可控，更多面向小眾場(chǎng)景的影像AI也逐步拿到了器審中心頒布的三類證。譬如微視醫(yī)療在腸息肉中的研究、西門子在胸椎影像中的研究同樣為其拿下醫(yī)療器械三類證，未來醫(yī)療AI的應(yīng)用場(chǎng)景將隨審評(píng)審批流程的成熟而進(jìn)一步擴(kuò)大，醫(yī)療AI企業(yè)也將獲得更多規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的能力，有效降低研發(fā)成本。

完成市場(chǎng)準(zhǔn)入的各個(gè)AI可以在探索物價(jià)準(zhǔn)入與醫(yī)保準(zhǔn)入的同時(shí)進(jìn)行商業(yè)轉(zhuǎn)化。目前各企業(yè)正在積極推動(dòng)省市物價(jià)準(zhǔn)入，如科亞醫(yī)療“深脈分?jǐn)?shù)”已跑通北京市、河北省、山東省、浙江省、江蘇省等11 省物價(jià)環(huán)節(jié)；博動(dòng)醫(yī)療的QFR物價(jià)已獲得11個(gè)省市的批準(zhǔn)；鷹瞳科技的眼底AI完成5個(gè)省市物價(jià)準(zhǔn)入。醫(yī)保準(zhǔn)入方面，2021年4月，上海醫(yī)保局將“人工智能輔助治療技術(shù)”等28個(gè)新項(xiàng)目納入上海市基本醫(yī)療保險(xiǎn)支付范圍，其中“人工智能輔助治療”的限定支付范圍為前列腺癌根治術(shù)、腎部分切除術(shù)、子宮全切術(shù)、直腸癌根治術(shù)。

盡管物價(jià)準(zhǔn)入和醫(yī)保準(zhǔn)入獲得一定突破，但仍未成規(guī)模。我們認(rèn)為，盡管國內(nèi)AI企業(yè)希望保持獨(dú)立的個(gè)體，借助招投標(biāo)與直接銷售兩種模式，但在未來，將渠道工作交給影像設(shè)備企業(yè)、PACS廠商，自身專注于細(xì)分賽道的研發(fā)，形成細(xì)致的行業(yè)分工，或能更加利于影像AI的快速發(fā)展。

目前國內(nèi)比較成熟的影像生態(tài)主要由GE醫(yī)療、飛利浦醫(yī)療、西門子醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療四家企業(yè)構(gòu)建，各企業(yè)在影像設(shè)備國產(chǎn)化程度、智能解決方案發(fā)展?jié)摿Γㄖ袊?、智能化生態(tài)開放共享程度、影像設(shè)備發(fā)展?jié)摿Γㄖ袊?、影像設(shè)備融合能力、影像數(shù)據(jù)互聯(lián)互通能力上各有千秋。

 各生態(tài)能力對(duì)比（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）

除上述四家龍頭之外，東軟醫(yī)療、賽諾威盛等影像設(shè)備廠商也在協(xié)同軟硬件共同發(fā)展，富士膠片（中國）、衛(wèi)寧健康等信息化龍頭亦有努力擴(kuò)充生態(tài)。生態(tài)之間的戰(zhàn)爭將在長期打響，這個(gè)過程之中，影像AI企業(yè)可能在盈利的道路上跑得更快。

與互聯(lián)網(wǎng)、5G等跨領(lǐng)域技術(shù)一致，AI是這個(gè)時(shí)代少有的能夠獨(dú)立形成產(chǎn)品體系的技術(shù)，但在醫(yī)療領(lǐng)域之中，AI的應(yīng)用相對(duì)有限。如今醫(yī)院對(duì)于醫(yī)療AI的認(rèn)知逐步形成體系，監(jiān)管體系逐步完善，企業(yè)搭建的AI產(chǎn)品矩陣中可適用的應(yīng)用場(chǎng)景隨之不斷擴(kuò)大。

新形勢(shì)下，醫(yī)療“AI+”正不斷向醫(yī)療“+AI”進(jìn)行演進(jìn)，其作用場(chǎng)景也從診療不斷向科研、保險(xiǎn)等場(chǎng)景不斷延伸，構(gòu)造新的市場(chǎng)增量。

從第一落點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)向外擴(kuò)展，既是AI開辟增量市場(chǎng)的有效途徑，又是醫(yī)療器械審慎性審評(píng)審批選擇下的被動(dòng)之舉。歸結(jié)起來，醫(yī)療AI目前較為成熟的增量產(chǎn)品發(fā)展主要集中于C端與B端中的保險(xiǎn)、藥企部分，影像AI弱化了AI的醫(yī)療器械屬性，基于NLP的知識(shí)圖譜則在醫(yī)療之外納入了更多維度的數(shù)據(jù)。

“揚(yáng)帆出?！笔茿I企業(yè)尋找增量市場(chǎng)的另一路徑，目前有海外市場(chǎng)開拓計(jì)劃的企業(yè)包括新藥研發(fā)類AI與影像類AI。新藥AI企業(yè)主要與海外藥企輔助藥物研發(fā)關(guān)系，借助AI能力對(duì)新藥研發(fā)部分流程進(jìn)行優(yōu)化提速。影像類AI的情況則相對(duì)復(fù)雜，市場(chǎng)準(zhǔn)入作為商業(yè)化的開端，能夠一定程度衡量AI企業(yè)的海外拓展水平。

 CE、FDA、PMDA獲證情況統(tǒng)計(jì)（不包含醫(yī)療影像設(shè)備制造商，數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院蛋殼研究院制）

此外，公益路徑作為影像AI在2020年前無法突破國家藥監(jiān)局審評(píng)審批形勢(shì)時(shí)采用的過渡手段，也已成為當(dāng)前AI尋求新增量的重要形式。通過公益的方式落地，影像AI企業(yè)能在幫助國家推動(dòng)腫瘤、眼科等疾病的早篩工作，亦能幫助AI產(chǎn)品提前適應(yīng)市場(chǎng)。