AI醫(yī)療的商業(yè)化怎樣才能完成

誕生于1956年的人工智能在經(jīng)歷了技術(shù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)后，已經(jīng)進(jìn)入了場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的發(fā)展階段。金融、汽車、醫(yī)療、零售、教育等被視為AI應(yīng)用前景最可觀的領(lǐng)域。

其中，醫(yī)療已經(jīng)成為AI創(chuàng)投中熱度最高的應(yīng)用領(lǐng)域之一。前瞻研究院數(shù)據(jù)顯示，2018年前三季度，國(guó)內(nèi)AI醫(yī)療領(lǐng)域共有39家公司披露完成融資，融資案例數(shù)量同比增長(zhǎng)21.88%；披露融資金額的18家公司共計(jì)融資約26.2億元，披露融資總規(guī)模同比增長(zhǎng)128.42%。

“當(dāng)前AI基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)很完善了，我們很看好其在影像、文本、診療、藥物研發(fā)等醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用?！边h(yuǎn)毅資本合伙人楊瑞榮介紹。

公開數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)學(xué)影像是AI醫(yī)療領(lǐng)域中資本布局最為密集的一塊，在2013年~2017年融資案例數(shù)最多，占AI醫(yī)療融資案例總數(shù)的31%。業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，AI醫(yī)學(xué)影像是最可能率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的細(xì)分領(lǐng)域。

如今，AI醫(yī)療產(chǎn)品正紛紛進(jìn)入臨床階段，資本投入熱情仍未冷卻，但各界關(guān)于AI醫(yī)療的爭(zhēng)議從未停歇?？春谜哒J(rèn)為AI能幫助解決醫(yī)療資源缺乏的問題，并能提高醫(yī)生工作效率，從而創(chuàng)造價(jià)值；唱衰者則質(zhì)疑其同質(zhì)化嚴(yán)重，落地進(jìn)程極為緩慢，找不到商業(yè)模式只能靠“燒錢”死撐。

元生創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人陳杰便顯得較為謹(jǐn)慎：“長(zhǎng)期來看，我們看好AI醫(yī)療，我們也在AI醫(yī)療領(lǐng)域做了一些布局，包括醫(yī)學(xué)影像、藥物研發(fā)、血液病診斷。但目前很多項(xiàng)目拿證和商業(yè)化挑戰(zhàn)很大?！?/p>

不過，國(guó)家對(duì)于AI醫(yī)療一直持支持態(tài)度，從國(guó)家藥監(jiān)局發(fā)布的一系列文件和會(huì)議內(nèi)容可見，AI醫(yī)療器械審批正在加速。7月17日，由國(guó)家藥品監(jiān)督局醫(yī)療器械技術(shù)評(píng)審中心、中央網(wǎng)信辦國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理中心、國(guó)家衛(wèi)生健康委員國(guó)際交流與合作中心、中國(guó)人民解放軍總醫(yī)院等聯(lián)合主辦的人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新推進(jìn)會(huì)上，人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺(tái)宣布成立，將全力推動(dòng)AI醫(yī)療產(chǎn)品審批。

因此，大部分創(chuàng)業(yè)者和投資人對(duì)于AI醫(yī)療產(chǎn)品拿到三類醫(yī)療器械證、可以落地輔助診斷的進(jìn)度十分樂觀?！敖衲昴甑谆蛎髂昴瓿?，應(yīng)該就會(huì)有一批公司獲批”，一位不愿意透露姓名的業(yè)內(nèi)人士向創(chuàng)業(yè)邦透露。

從狂奔到洗牌

2016年至今，越來越多的資本涌入AI醫(yī)療賽道，「聞風(fēng)」而至的創(chuàng)業(yè)者亦隨之增多。

在楊瑞榮看來，中國(guó)醫(yī)療發(fā)展的三大驅(qū)動(dòng)力包括消費(fèi)升級(jí)、技術(shù)應(yīng)用以及政策。其中，AI、基因測(cè)序等技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到較為成熟的階段，可以給醫(yī)療帶來很大的機(jī)會(huì)，而中國(guó)各類疾病患者的數(shù)量則讓每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模較國(guó)外更為可觀。

聚集了最多人和錢的領(lǐng)域便是AI+醫(yī)學(xué)影像。一方面，智能影像識(shí)別技術(shù)發(fā)展較快；另一方面，醫(yī)學(xué)影像是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)最重要的臨床診斷和鑒別診斷工具，接近70%的臨床診斷需借助醫(yī)學(xué)影像。

而工作內(nèi)容重復(fù)性強(qiáng)、效率低的影像科對(duì)AI需求迫切?！拔磥恚跋窨圃谡麄€(gè)醫(yī)療中會(huì)發(fā)揮重要的作用，因?yàn)樗鼤?huì)成為整個(gè)診斷流程的數(shù)據(jù)中心”，匯醫(yī)慧影高級(jí)合伙人王捷曾在創(chuàng)業(yè)邦年會(huì)上介紹，“目前我國(guó)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長(zhǎng)率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長(zhǎng)率約為4.1%，而且培養(yǎng)一名影像科醫(yī)生的周期非常長(zhǎng)，平均在8年以上，因此影像醫(yī)生缺口巨大”。

對(duì)此，中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)候任主任委員、中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新聯(lián)盟理事長(zhǎng)劉士遠(yuǎn)曾在今年3月舉辦的中國(guó)醫(yī)學(xué)影像AI大會(huì)上表示：“對(duì)比中美醫(yī)療AI公司的業(yè)務(wù)布局，我們不難發(fā)現(xiàn)，目前美國(guó)醫(yī)療AI企業(yè)行業(yè)分布較為廣泛，而中國(guó)醫(yī)療AI企業(yè)大多集中在影像方面。”

由于受病種難易程度限制，同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)難以避免。有媒體調(diào)查顯示，140余家從事醫(yī)療AI的企業(yè)，近120家在做醫(yī)學(xué)影像業(yè)務(wù)，其中約百家企業(yè)布局于肺結(jié)節(jié)影像產(chǎn)品。

肺結(jié)節(jié)存在公開數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取數(shù)據(jù)相對(duì)便利，而肺部活動(dòng)較輕緩、肺結(jié)節(jié)影像更直觀，因此大部分公司將肺結(jié)節(jié)產(chǎn)品作為主要產(chǎn)品。目前，無論是匯醫(yī)慧影、推想科技、深睿醫(yī)療、圖瑪深維等融資輪次靠后的頭部創(chuàng)業(yè)公司，還是騰訊、科大訊飛等巨頭，都已經(jīng)在肺部疾病方面進(jìn)行布局。

熱錢催生了更多的創(chuàng)業(yè)公司，寒冬則讓競(jìng)爭(zhēng)加劇。過去，大量資本進(jìn)入AI醫(yī)療領(lǐng)域搶奪項(xiàng)目，越來越多的公司出現(xiàn)，估值水漲船高。但AI醫(yī)療研發(fā)及銷售、市場(chǎng)成本較高，同時(shí)，多數(shù)公司尚未找到清晰的商業(yè)模式，不得不靠“燒錢”研發(fā)、推廣。

因此，雖然資本方當(dāng)下依舊看好AI醫(yī)療前景，但通往AI醫(yī)療應(yīng)用落地的路耗時(shí)費(fèi)力，遠(yuǎn)超想象，這讓行業(yè)中的狂奔者冷靜下來，資金出現(xiàn)轉(zhuǎn)向，投向產(chǎn)品已進(jìn)入臨床階段的AI醫(yī)療公司，早期項(xiàng)目的生存變得艱難起來。

看了三十多家AI醫(yī)療公司后，元璟資本合伙人田敏曾表示：“未來兩年，醫(yī)療AI（公司）會(huì)死一批。至少在我看來，這會(huì)是個(gè)大概率事件?！?/p>

“從融資角度來看，今年是富有挑戰(zhàn)的一年”，數(shù)坤科技創(chuàng)始人兼CEO馬春娥告訴創(chuàng)業(yè)邦，“大量蹭熱點(diǎn)、各方面稍微弱一些以及前期資金儲(chǔ)備不是很好的企業(yè)，在今年肯定會(huì)滅亡一批”。

另辟蹊徑避開同質(zhì)化

但實(shí)際上，醫(yī)學(xué)影像的市場(chǎng)需求遠(yuǎn)不止于此。部分AI醫(yī)療公司開始嘗試除肺部疾病以外其他的醫(yī)學(xué)影像細(xì)分賽道。數(shù)坤科技、匯醫(yī)慧影等便選擇避開高度集中的肺部影像領(lǐng)域，進(jìn)軍其他病種拓展邊界。

2017年6月，馬春娥創(chuàng)辦數(shù)坤科技，選擇從心腦血管影像領(lǐng)域切入AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。這一市場(chǎng)足夠大。據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)，缺血性心臟病和腦卒中分別是全球排名第一和第二的主要死因。其中，我國(guó)患者數(shù)量最為龐大。

心腦血管領(lǐng)域的難度表現(xiàn)在診斷流程更加復(fù)雜和數(shù)據(jù)收集的難度大。據(jù)馬春娥介紹，心血管影像的處理和診斷基于三維重建圖像，從主動(dòng)脈到冠脈血管，血管徑差異從厘米至毫米呈數(shù)量級(jí)差異。面對(duì)復(fù)雜的任務(wù)，目前普遍采用的深度學(xué)習(xí)模型無法勝任。

為此，馬春娥帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)多維度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以在冠狀動(dòng)脈CT造影圖像中全自動(dòng)、精確分割出冠狀動(dòng)脈血管，對(duì)有些僅占整張圖1/10000的遠(yuǎn)端血管也能精確提取。在此基礎(chǔ)上，數(shù)坤科技于去年推出首個(gè)針對(duì)心血管疾病的人工智能輔助診斷產(chǎn)品CoronaryDoc；今年5月，數(shù)坤還發(fā)布了針對(duì)心臟+腫瘤+神經(jīng)的多病種影像AI輔助診斷平臺(tái)。

數(shù)坤科技的融資節(jié)奏較為迅速：剛成立時(shí)，獲得遠(yuǎn)毅資本2200萬元天使輪投資；去年7月產(chǎn)品推出后，完成過億元A輪融資，投資方包括華蓋資本、晨興資本，遠(yuǎn)毅資本再度跟投；今年2月，再獲2億元B輪融資，老股東全部再度押注，創(chuàng)世伙伴則作為新的投資方加入進(jìn)來。

三度加注的楊瑞榮十分看好數(shù)坤科技的團(tuán)隊(duì)和價(jià)值。“我認(rèn)為數(shù)坤是將底層技術(shù)和應(yīng)用結(jié)合得最好的一個(gè)團(tuán)隊(duì)，且產(chǎn)品能夠解決核心問題，幫助前端的心血管一線大夫節(jié)約時(shí)間。這部分時(shí)間可以為醫(yī)院、為患者創(chuàng)造更大的價(jià)值?！?/p>

另有部分公司選擇進(jìn)軍乳腺疾病領(lǐng)域。乳腺癌已經(jīng)成為中國(guó)女性發(fā)病率第一高的疾病。國(guó)家癌癥中心公布的全國(guó)癌癥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2014年全國(guó)女性乳腺癌新發(fā)病例約27.89萬例，占女性惡性腫瘤發(fā)病的16.51%，位居女性惡性腫瘤發(fā)病第1位。

目前，乳腺X線攝影、超聲、MRI等影像技術(shù)已成為乳腺癌全周期診療的重要手段，但在醫(yī)療影像領(lǐng)域，卻存在著醫(yī)生供需缺口大、進(jìn)入門檻高、醫(yī)療資源分布不均衡、數(shù)據(jù)量急速增長(zhǎng)等難題。

巨頭騰訊旗下的優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室將超聲AI研究首先應(yīng)用到了乳腺腫瘤篩查上。實(shí)驗(yàn)室醫(yī)療負(fù)責(zé)人鄭冶楓曾在采訪中介紹，這一病種對(duì)于AI的需求要是比較迫切的，比如發(fā)病率極高、需要提高篩查效率等。

匯醫(yī)慧影也是進(jìn)入乳腺疾病領(lǐng)域的玩家之一。去年11月獲得英特爾投資和芯動(dòng)能投資的戰(zhàn)略投資時(shí)，據(jù)創(chuàng)始人兼CEO柴象飛介紹，匯醫(yī)慧影已形成了從科研到臨床的多條產(chǎn)品線，涉及篩查、診斷、治療各個(gè)方面，覆蓋病種包括胸部CT防漏診斷、乳腺鉬靶檢測(cè)等10多項(xiàng)常見癌癥等。

同時(shí)，匯醫(yī)慧影在單病種上實(shí)現(xiàn)了智能篩查、智能決策、預(yù)后預(yù)測(cè)、隨訪的全流程覆蓋，形成了多模態(tài)和全影像數(shù)據(jù)鏈，對(duì)應(yīng)的落地產(chǎn)品包括主動(dòng)脈夾層人工智能研究平臺(tái)和人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)。

從結(jié)果上來看，這些“另辟蹊徑”的公司更容易與醫(yī)院達(dá)成合作，也更為資本青睞。

探尋商業(yè)模式

對(duì)AI醫(yī)療公司來說，產(chǎn)品只是一個(gè)底層設(shè)施。更快實(shí)現(xiàn)商業(yè)化、搶占更大的市場(chǎng)才是公司活下去的必要條件，也是資本現(xiàn)階段最為關(guān)注的問題之一。

不過，醫(yī)療本就是一個(gè)慢行業(yè)，人工智能也需要長(zhǎng)研發(fā)周期、高研發(fā)成本，快速完成審批使AI醫(yī)療產(chǎn)品落地并不現(xiàn)實(shí)。據(jù)馬春娥介紹，一年打造產(chǎn)品、一年準(zhǔn)備臨床試驗(yàn)、一年注冊(cè)，AI醫(yī)療企業(yè)申證至少也得需要三年的時(shí)間。

同時(shí)，經(jīng)過三年多的發(fā)展，AI醫(yī)療公司大多仍處于打磨產(chǎn)品的階段，醫(yī)院的付費(fèi)意愿并不高。

為此，探索商業(yè)模式成為了當(dāng)下AI醫(yī)療公司發(fā)展的主旋律。

一方面，AI醫(yī)療公司尋求與更多醫(yī)院合作，以收集更多高質(zhì)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在此基礎(chǔ)上，不斷提高產(chǎn)品的診斷正確率，從為醫(yī)院“錦上添花”到“雪中送炭”，切實(shí)滿足醫(yī)生對(duì)效率提升的需求，以提升醫(yī)院付費(fèi)意愿。

另一方面，數(shù)坤科技、匯醫(yī)慧影等已經(jīng)進(jìn)入臨床階段的公司正在通過并行多產(chǎn)品線在更多的醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，以此尋找更多的盈利模式。“人工智能企業(yè)前期在人才、數(shù)據(jù)、客戶資源等各方面的投入很大，所以盈利是要有一個(gè)周期的。隨著企業(yè)的產(chǎn)品越來越多，價(jià)值也就會(huì)越來越大，因?yàn)楫a(chǎn)品研發(fā)的效率肯定是成本遞減的?！瘪R春娥表示。

如何保證數(shù)據(jù)的有效性，爭(zhēng)取盡早通過CFDA審批，也是各AI醫(yī)療公司的當(dāng)務(wù)之急。這也對(duì)公司的市場(chǎng)能力提出了更為嚴(yán)苛的要求。

此外，更多創(chuàng)業(yè)者的目光瞄向了基層市場(chǎng)。三甲醫(yī)院在AI醫(yī)療公司的搶奪下，已趨于飽和；而基層醫(yī)療市場(chǎng)數(shù)據(jù)量大，醫(yī)療資源更為不足，分級(jí)診療的推動(dòng)也讓這一市場(chǎng)煥發(fā)了新的生機(jī)。