從《海伯利安》到《賽博朋克 2077》，每一個描述 AI 時代的視聽作品都在不厭其煩地繪制科技時代的技術(shù)、建筑、生活，樂于討論賽博時代與生存、發(fā)展、共生相關(guān)的哲學問題。
但當 AI 褪下虛幻的面紗，以潛移默化的方式真正進入人們的生活時，更為必要的是跳出技術(shù)的表現(xiàn)形式，追溯它的發(fā)展動力。
過往的五年時間，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、機器人 AI、智慧醫(yī)院等細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)實現(xiàn)盈利。下一個五年，當資本的涓流不再饋贈，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)進行溝通、近 100 位專家進行采訪，圍繞整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展流程進行調(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。
定義醫(yī)療 AI 的兩個階段
AI 發(fā)軔時的目標作用方式在于對過往人類活動的 " 替代 " 與 " 優(yōu)化 "，實現(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，在報告內(nèi)被歸類為 AI2.0。
AI2.0 是 AI1.0 應用場景范疇的延展，與 AI1.0 的差異判別在于：是否能夠?qū)⒅R與算法深度融合，對已有醫(yī)療流程進行重塑。簡單來說，初始的 AI 注重于強化作用主體的效率，而進階的 AI 有能力將流程進行推倒重建，圍繞 AI 能力建立新的秩序。
此外，醫(yī)療 AI2.0 的價值創(chuàng)造方式也與 AI1.0 有所不同。1.0 時代是覆蓋式創(chuàng)新，即肺部做完了轉(zhuǎn)向腦、心、肝等臟器，而 2.0 時代的創(chuàng)新是以 1.0 創(chuàng)新成果為基礎的單點式創(chuàng)新，即各企業(yè)在各自領域探索 AI 的深層次價值，沒有形成 1.0 時代的 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、標準化低、標注成功率低、數(shù)據(jù)類型有限（以肺結(jié)節(jié)為主）。
在這個階段，企業(yè)獲取有效數(shù)據(jù)集必須與醫(yī)院進行合作，在取得脫敏數(shù)據(jù)后對其進行分類、標注、訓練。由于整個過程均需人工進行，單個數(shù)據(jù)標注成本在 10-30 元不等，耗時 20-40 分鐘，投入有限但耗時極長，尤其要獲得高質(zhì)量的標注，企業(yè) / 醫(yī)院必須找到資深醫(yī)生進行標注，標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)進行新適應癥開發(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)療器械注冊審查指導原則》（后簡稱《指導原則》）重新描述了人工智能醫(yī)療器械的概念、注冊基本原則、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，該政策對人工智能審批適用的算法進行了完善，在深度學習的基礎上加上了遷移學習、集成學習、聯(lián)邦學習、強化學習、生成對抗網(wǎng)絡、自適應學習。
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)新算法審評審批流程得到確認后，醫(yī)療 AI 的壁壘逐漸向算法偏移，更為豐富的算法將進入市場，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 的價值都在于通過智能化重塑數(shù)字化醫(yī)療，這是一個緩慢而持續(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，即具備高準確度、可復制的模型；NMPA 給出的醫(yī)療器械認證；完備的知識圖譜；穩(wěn)固的合作伙伴等等商業(yè)化組，但由于市場對于新技術(shù)認可的滯后性，大部分目標醫(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)營運維持懷疑態(tài)度，因此付費率仍有提升空間。隨著市場對于 AI 價值的不斷認可，醫(yī)療 AI 企業(yè)們的商業(yè)化能力將逐步增強，或在數(shù)年之內(nèi)實現(xiàn)扭虧為盈。
醫(yī)療 AI 的資本市場：誰在入局，誰在深潛？
盡管不同階段的 AI 各有其價值，但資本對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，基于計算機視覺的 AI 輔助診斷與基于 NLP 的醫(yī)療知識圖譜構(gòu)建是醫(yī)療 AI 之中跑得最快的兩個領域。尤其是 AI 輔助診斷，在 2015-2020 年這個區(qū)間之內(nèi)，數(shù)百家企業(yè)涌入這個賽道，超過百家企業(yè)從一級市場獲得融資。
但在 2022 年，新藥 AI 脫穎而出，成為整個領域最為火熱的賽道。
2021 統(tǒng)計年（2020 年 9 月 1 日 -2021 年 8 月 31 日）總計發(fā)生的 35 起披露輪次新藥 AI 融資中，早期項目（B 輪以下，不包括 B 輪）占據(jù)了 80%，2022 統(tǒng)計（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)公司融資項目極為有限，但從近兩年新藥 AI 一級市場表現(xiàn)可知，新藥 AI 已經(jīng)成為 AI 技術(shù)中最具可投性的賽道，大量投資機構(gòu)蜂擁入場，將 AI 的應用場景從晶體發(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)計數(shù)據(jù)顯示，處于天使輪的項目均需千萬元以上，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市場相信新藥 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，資金儲備充足，出于經(jīng)濟壓力下行的破發(fā)憂慮，截至 9 月 15 日，國內(nèi)僅博動醫(yī)學遞交招股書。值得注意的是，該企業(yè)以冠脈介入精準診斷為主攻方向，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，表明市場進一步拓展。其中數(shù)坤科技 2021 年上半年同比增長達 681%，收入已成規(guī)模的鷹瞳科技仍然錄得 142% 的增長，2021 年全年營收破億。
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，蛋殼研究院）
不過，凈利潤為負也是每家企業(yè)不可回避的事實。蛋殼研究院認為：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，保證前沿市場的探索；另一方面，盈利規(guī)模效應初現(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)的抗風險能力正在逐步增強。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，此趨勢下，手握數(shù)十億現(xiàn)金流的 AI 企業(yè)有充分時間找到自己的定位，逐步實現(xiàn)盈利。
最大客戶分析（數(shù)據(jù)來源：各公司招股書、年報、Lunit BP，蛋殼研究院）
IPO 之外，多因素影響商業(yè)變現(xiàn)，盈利需要突破這些檻
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。報告將對醫(yī)療 AI 目前作用的四個主要場景進行完整分析，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 部分為例進行介紹分析。
作為醫(yī)療 AI 行業(yè)發(fā)展的風向標，截至 9 月 1 日已累計 28 家企業(yè) 49 款 AI 產(chǎn)品獲得第三類醫(yī)療器械注冊證，包含總計 29 款搭載深度學習算法的軟件。從整體趨勢看，國家藥監(jiān)局批準 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)化進程。
獲證數(shù)量按照年份統(tǒng)計（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）
醫(yī)療三類證總量隨時間推移不斷上升，其同質(zhì)化水平也不斷加劇。49 款 AI 產(chǎn)品總計涉及 15 個輔助診斷場景，其中，基于 CT 影像的肺結(jié)節(jié) AI 多達 9 個，其次是借助眼底相機進行診斷的糖尿病視網(wǎng)膜病變 AI，有 7 家企業(yè)拿到了市場的準入許可。CT-FFR、CT 肺炎緊隨其后，各有 6 家三類證，除 AI 心電領域樂普醫(yī)療獨下 4 張三類證外，放療、骨折、骨齡、顱腦出血、青光眼五個場景均有不止一家企業(yè)的 AI 產(chǎn)品通過審評審批。
三類證獲取按照病種分類統(tǒng)計（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）
進一步討論醫(yī)療 AI 作用的設備。當前所有獲批產(chǎn)品使用的數(shù)據(jù)均來自于 CT、眼底相機、X 光、心電圖機、MR、腸鏡六類設備。CT 場景作用范圍廣，作用價值高，患者人數(shù)多，標準數(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)量遙遙領先其他設備，而 MR 影像較為復雜，數(shù)據(jù)量偏少，腸鏡影像標準化困難，均僅一款 AI 產(chǎn)品獲批。
醫(yī)療人工智能作用設備分類統(tǒng)計（數(shù)據(jù)來源：蛋殼研究院）
超聲是 AI 企業(yè)下一個審評審批可能迎來突破的重點賽道。超聲檢查所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比 CT、DR 二維的數(shù)據(jù)多了一個時間維度，且檢查過程中可能存在大量無診斷意義的幀數(shù)，需要 AI 在動態(tài)環(huán)境下甄別每一幀的價值，將其相互對比，提取到特定時刻的責任切面，才能進行有效的影像分析。
病理 AI 的形勢相對嚴峻，面臨著審評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)標準，也沒有理由根據(jù)行業(yè)指定的數(shù)據(jù)標準對電子顯微鏡進行更改，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 的應用場景將隨審評審批流程的成熟而進一步擴大，醫(yī)療 AI 企業(yè)也將獲得更多規(guī)避風險的能力，有效降低研發(fā)成本。
完成市場準入的各個 AI 可以在探索物價準入與醫(yī)保準入的同時進行商業(yè)轉(zhuǎn)化。目前各企業(yè)正在積極推動省市物價準入，如科亞醫(yī)療 " 深脈分數(shù) " 已跑通北京市、河北省、山東省、浙江省、江蘇省等 11 省物價環(huán)節(jié)；博動醫(yī)療的 QFR 物價已獲得 11 個省市的批準；鷹瞳科技的眼底 AI 完成 5 個省市物價準入。醫(yī)保準入方面，2021 年 4 月，上海醫(yī)保局將 " 人工智能輔助治療技術(shù) " 等 28 個新項目納入上海市基本醫(yī)療保險支付范圍，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)。
盡管物價準入和醫(yī)保準入獲得一定突破，但仍未成規(guī)模。我們認為，盡管國內(nèi) AI 企業(yè)希望保持獨立的個體，借助招投標與直接銷售兩種模式，但在未來，將渠道工作交給影像設備企業(yè)、PACS 廠商，自身專注于細分賽道的研發(fā)，形成細致的行業(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)在影像設備國產(chǎn)化程度、智能解決方案發(fā)展?jié)摿Γㄖ袊⒅悄芑鷳B(tài)開放共享程度、影像設備發(fā)展?jié)摿Γㄖ袊⒂跋裨O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充生態(tài)。生態(tài)之間的戰(zhàn)爭將在長期打響，這個過程之中，影像 AI 企業(yè)可能在盈利的道路上跑得更快。
新場景、新模式，開啟醫(yī)療 AI 發(fā)展新篇章
與互聯(lián)網(wǎng)、5G 等跨領域技術(shù)一致，AI 是這個時代少有的能夠獨立形成產(chǎn)品體系的技術(shù)，但在醫(yī)療領域之中，AI 的應用相對有限。如今醫(yī)院對于醫(yī)療 AI 的認知逐步形成體系，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用場景隨之不斷擴大。
新形勢下，醫(yī)療 "AI+" 正不斷向醫(yī)療 "+AI" 進行演進，其作用場景也從診療不斷向科研、保險等場景不斷延伸，構(gòu)造新的市場增量。
從第一落點醫(yī)療機構(gòu)向外擴展，既是 AI 開辟增量市場的有效途徑，又是醫(yī)療器械審慎性審評審批選擇下的被動之舉。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、藥企部分，影像 AI 弱化了 AI 的醫(yī)療器械屬性，基于 NLP 的知識圖譜則在醫(yī)療之外納入了更多維度的數(shù)據(jù)。
" 揚帆出海 " 是 AI 企業(yè)尋找增量市場的另一路徑，目前有海外市場開拓計劃的企業(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 能力對新藥研發(fā)部分流程進行優(yōu)化提速。影像類 AI 的情況則相對復雜，市場準入作為商業(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（不包含醫(yī)療影像設備制造商，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)局審評審批形勢時采用的過渡手段，也已成為當前 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)能在幫助國家推動腫瘤、眼科等疾病的早篩工作，亦能幫助 AI 產(chǎn)品提前適應市場。
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