AI医疗的中场战事: 资本疯狂烧钱 公司拼命亏损

来源:八点健闻  2021-07-21 A- A+

文 | 李琳

人人都道2021年是AI医疗在中国的商业化元年。

不仅因为自2020年开始,AI医疗器械陆续获批——国家药监局已累计批准了15张“人工智能”器械注册的三类证;也因为AI医疗的创业公司们,开始进入ipo的冲刺阶段,包括依图科技、推想医疗、科亚医疗、鹰瞳科技在内的多家公司都加入了AI医疗第一股的争夺中。

自2011年IBM公司将其开发的机器人沃森用于医疗场景算起,AI医疗是各路资本的宠儿。在中国,AI医疗的赛道更是被资本热捧,单是2020年一年,AI医疗领域的投资就高达64亿。

但和所有的新兴赛道一样,哪怕是头部公司,仍处于巨额亏损中——已中止科创板上市进程的依图科技在3年半的时间内亏损超70亿。

短期内,AI医疗还无法找到一条除了烧钱之外的商业化路径,和中国资本市场的热火朝天不一样的是,曾经斥巨资投入的国外巨头如IBM和谷歌,都在今年开始黯然离场。

最严苛的用户

在资本搅动中,纷纷扰扰的医疗AI行业,进入医院之后,就像进入到了一个与世隔绝的深水区。这个深水区中,资本无用、噱头无用,颠覆性的概念和幻想通通无用,只有一件事有用:医生到底爱不爱用?

留下或淘汰,医疗行业的游戏规则一向坦率,所有产品的使用者是一群最严苛评判家——医生。这给了这些AI独角兽公司很大挑战。

陈涛是国内第一批接触和使用医疗AI辅助诊断技术的医生,作为东部省份一家三甲医院的影像科医生,陈涛每周要处理要300-500位患者的肺部CT。

一位患者200张片子,这意味着他每周要看6万到10万张CT片,“一张一张看”,寻找大多为6毫米以下的肺部结节,以给予诊断报告。

在没有医疗AI的辅助前,几万张片子,是依靠放射科医生的眼睛。

使用医疗AI的肺结节辅助诊断系统后,陈涛的工作方式是:用医疗AI的软件打开一个人的肺部CT片,软件能识别出所有的结节,甚至能够列出结节的性质,陈涛进行参考给出报告。

“2018年刚开始时,几个系统都不准确,效果不是很好。”陈涛说,那段时间几家公司的技术人员时常出入放射科,解决每个影像医生遇到的问题。系统中也自带标注功能,如果未识别某一个结节,医生也会人工标注出来,重新用于公司训练AI模型,更新软件。

通过这种磨合方式,到2021年,当年送进影像科的医疗AI系统留下了两家,系统辅助诊断的准确率基本达到了95%左右。

肺结节的检测已经是AI医疗在商业化领域最为成熟的产品。

由中国信通院、工业互联网创新中心和 36 氪研究院发布的《2020 人工智能医疗产业发展蓝皮书》显示,而AI 医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景,率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用,但因成本或技术原因,尚未实现规模化普及。

“医疗影像是我国AI医疗最为成熟的细分领域。”多位投资人和行业专家均向八点健闻表示,影像是后续医疗AI产品的基础,所以各家先扎堆影像。

据行业统计,2020年中国人工智能医疗公司共计129家(不包含以基因检测技术为主的企业),其中医学影像领域的公司数量达55家,占人工智能医疗公司总数的42.6%。

但就算是准确率已高达 95%,但对于医生而言,仍然远远不够。

“但即使如此,很多医生依然习惯两个软件一起使用,查漏补缺,最后再自己检查一遍,以防错漏”。

陈涛坦言,医疗AI系统辅助肺结节的诊断,“缓解了医生的眼睛疲劳,提高了效率,但并没有减少工作量”。

在北京一家三甲医院的眼科里,有几款在免费使用的另一热门领域的医疗AI产品——糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件。一位主任医师告诉八点健闻,软件更适合用于大范围筛查,在三甲医院里作用相对较小,“医生有可能会用,但在临床诊断时未必使用”。

一家医院接入4、5家AI产品成了司空见惯。有一个有趣又常见的场景:一位经常出入三甲医院影像科的医疗AI技术人员,在去到不同的医院时,先看看医院里接了哪几家产品,然后坐下来跟医生聊聊,哪家好用,哪家不好用。

“从一开始,医疗AI行业就急功近利。”一位医疗AI行业的资深从业人员表示,早在2016年~2018年,一个产品刚开发出初代产品(甚至还是“小样”时),各家公司就开始尽可能把产品送进更多的医院。

当时对于互联网产品来说,大家信奉的是小步快跑,“想的都是要尽快把产品送进医院,占据医院市场,以便在未来商业化经济中占据优势。”

但这恰恰和医疗的天然属性有所冲突,医疗AI领域除了是一条资本眼里的好赛道,更是一条对技术有着极高要求的赛道:准确、高效和成本优势,缺一不可,如若没有绝对的不可替代性,一众医疗AI公司断不可能轻易把钱从“吝啬”的医院里拿走。

基层医院买不起,三甲医院不买单

一些医疗AI公司主动把产品送到科室里,给医生们免费使用。陈涛所在的这家东部省份的三甲医院,是开发医疗AI产品公司的“必争之地”。

“当时科室陆续引进过4~5家AI产品,主要是胸部CT的肺结节检测,后面又陆续添加了肋骨骨折、乳腺钼靶等。”陈涛说,但真正用得上的是两家公司的同类产品——肺结节人工智能辅助诊断系统。

据陈涛回忆,目前,科室里使用的医疗AI辅助诊断软件,付费使用的产品只有一种。即使如此,因频繁投入人力维护运营,“恐怕也很难回本。”

“同质化的产品过多且功能单一,也将成为医疗AI产品未来商业化中的残酷竞争点。”一位多年在医疗AI行业内的资深从业者告诉八点健闻,比如陈涛在临床上使用的肺结节辅助诊断系统。

根据动脉网蛋壳研究院2020年10月发布的报告中指出,截至2020年7月底,国内医学影像+人工智能的企业数量达到89家,这其中有72%的医疗AI企业涉及肺结节。

医院即便不出钱购买,也有很多创业公司“前赴后继”地送系统给医院使用,“那为什么要增加成本购买?”

还有一条路是——下沉到基层,指导和辅助基层医生诊断。“但基层医院没钱,购买的意愿更低。”上述从业者说,现阶段,基层看不到商业化的方向。

“基层买不起,三甲不买单”是目前整个行业普遍存在的问题。上述从业者告诉八点健闻,这也因为,医疗AI的从业人员对人工智能的最大价值点太过于乐观了。

例如,多家医疗AI影像公司的软件是CT智能阅片,其最核心的价值点都是利用计算机视觉技术快速寻找病灶,判断病灶的性质,最终帮助医生输出一个阅片报告。

“核心点就是提升效率,但不缺人手的三甲医院是否愿意为了提升效率,花数十万甚至百万购买一套系统,要打上问号。”

虽然院内市场是绝对的主战场,当下也有公司把视野拓展到了院外。鹰瞳Airdoc创始人张大磊告诉八点健闻,在商业化路径上,鹰瞳开发了多种商业化管道,遍布院内和院外。鹰瞳除了覆盖医院临床科室、社区诊所、体检中心等医疗场景,还覆盖了保险公司、视光中心、药房等大健康场景,目前在400多家等级医院、28个省份的多个知名保险公司、200多家体检中心、1000多家视光中心实现应用。

“大家发现技术确实很有价值,但商业化的问题绕不过去。”上述行业资深从业者告诉八点健闻,2012~2015年之间,创业者们过度高估了医疗人工智能的应用前景,以及商业化的前景。巨头们对医疗AI产品的想象更接近于TO C产品——研发出某款产品,在领域引起革命性的颠覆,订单暴涨,年出售额数百套,年营业额数亿……

现实却总是很残酷。医疗AI产品,依然要向传统的信息化厂商一样,一套一套跟医院谈,做招标采购的流程。同时,金额不大,周期很长,竞争特别激烈。

“这确实是一块肉,但可能不那么好吃。”

“巨头”退场,“独角兽”进击

实际上,大公司早早嗅出了商业化的困难。

国外知名科技公司如谷歌、IBM等公司,也发现难在医疗AI领域中分一杯羹。2018年11月,谷歌成立“谷歌健康”,但据2021Q1季度财报显示,其人工智能多项业务仍在亏损,正在裁员重组中;IBM曾花费40多亿美元收购沃森,成立Watson Health,但其年收入仅有10亿美元,至今尚未盈利,被美国媒体曝出有整体出售的大打算。

“有资本又狡黠”的巨头们想到了另一种玩法:搭建生态。

对于医疗GPS(GE、飞利浦、西门子)三巨头来说,技术实力储备固然雄厚,但更大的优势是渠道和品牌,而这偏偏是创业型医疗AI公司最缺的。创业型医疗AI公司需要花费大量的金钱、时间、海量人力去完成商业渠道建设,打造业内品牌。巨头们拥有成熟的商业化渠道和策略、家喻户晓的品牌。“如何把一个产品变成一个商品,巨头非常熟悉,但创业公司需要一遍一遍去尝试。”

创业公司的优势在于策略灵活,能聚焦在某一个细分的疾病领域做出重塑的产品,做出一款能被市场接受的产品。

一位资深从业者告诉八点健闻,目前,一流的医疗AI市场分成了两个流派。

第一类是巨头和独角兽优势互补的合作模式,这一形式大致从2020年开始。比如,2020年9月,GE发布了人工智能影像诊断平台——Centricity Open PACS AI智能影像平台。在这一平台之上,一群创业型公司再逐个加盟,形成一个完整的生态圈。小厂商在独立拓展渠道的同时,也非常乐于加入大公司的生态圈。

“大公司拥有成熟的产品线和成熟广阔的商业化渠道,如果说能搭上巨头的车,对于小厂商来说是大的利好。”从业者解释道。

第二类是小厂商试图在单个细分领域内实现技术层面的突破,建立自己的品牌优势,最终在行业内站稳脚跟。

究其根本,两种模式都是市场自发的一种摸索行为,哪种更为良性还难以定论,只有等待最终结果的检验。乐观认为,赛道是好赛道,目前虽然缺少可复制的商业模式,但这只是“黎明前的黑暗”,所以大家更应该携手合作、共渡难关,这样才能在这个好赛道里多活一段时间。

找到商业模式之前,先要保证钱没烧完

当然,资本永远对于新赛道如饥似渴。

处于成长期的医疗AI行业,市场规模增长快,资本的投资热情高涨:单是2020年一年,AI医疗领域的投资就高达64亿,是上一年的142%。

今年上半年,医疗AI行业投资案例有14例。进入下半年后,国内已至少9家人工智能医疗企业获得融资,其中3家是AI影像企业获得融资,AI制药企业英矽智能获得的融资数额最高,C轮融资额达到2.55亿美元。

不过比起2018年前后,资本市场冷静了许多。有业内投资人向八点健闻表示,2018 前后对医疗AI公司的投资风格往往是“投整条赛道,每家公司都去投一点”,现在一些行业头部公司也日渐清晰了。

“进入2021年后,整个行业更加务实。”从业者称,行业整体经历了“脱虚向实”的过程,且大多医疗AI公司而言,时间线较为清晰——2018年产品陆续出现,2019年迅速完善,2020年推进商业化进程。“大家越来越清晰地认识到开拓这个市场所需要的成本,重新调整战略规划,对企业进行更加精细化的管理。”

也有一些医疗行业内的投资者对赛道依然态度审慎,在持续观望中。一位业内投资人向八点健闻表示,虽然资本冷静,但有医疗AI公司的估值依然“高的离谱”。除了市场空间不明之外,让一些投资者望而却步的还有一个原因是:医疗AI产品究竟是“诊断产品”还是“辅助诊断产品”,这一点并不明确,让投资存在风险。

6月28日,世卫组织发布《医疗人工智能的伦理和治理》全球报告也称,当AI检查进入医疗场景后,只要无法实现绝对的准确性,就可能面临伦理问题。在划分医疗事故责任时,应明确临床医师和开发商的角色。

进入下半场的医疗AI产业,对于从业者而言,摆在面前的挑战依旧很多——产品强劲,持续有极客的精神和勇气去探索,吸引医生和医院的兴趣;占领赛道,无论借助GPS的生态圈,抑或独角兽公司自拓渠道,不管院内还是院外,要巧占市场;持续融资,在整个行业找到商业模式之前,保证钱没有烧完……

在医疗AI的中场战事之中,3大利器一个都不能少。在现阶段医疗AI的中场战事中,略见输赢,有了这3个利器,虽不能保证赢,至少能保证留在市场,来日方长。

陈涛为化名

于焕焕、张宇琦对本文亦有贡献

*声明:本文由入驻新浪医药新闻作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表新浪医药新闻立场。
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