2022醫療人工智能報告:距離盈利,醫療AI還有多遠?

以下文章來(lái)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(tīng)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(lè )于討論賽博時(shí)代與生存、發(fā)展、共生相關(guān)的哲學(xué)問(wèn)題。


但當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)的表現形式,追溯它的發(fā)展動(dòng)力。


過(guò)往的五年時(shí)間,近千億資金注入醫療人工智能賽道,影像AI、新藥研發(fā)AI、機器人AI、智慧醫院等細分賽道以前所未有的速度向前發(fā)展。外界的持續滋養下,AI已經(jīng)在醫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(wèn)題也出在此。超千家企業(yè)入局,但少有企業(yè)實(shí)現盈利。下一個(gè)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,依靠自身的力量活下去?


帶著(zhù)問(wèn)題,我們與超過(guò)30家企業(yè)進(jìn)行溝通、近100位專(zhuān)家進(jìn)行采訪(fǎng),圍繞整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展流程進(jìn)行調研,一步一步回答“醫療人工智能如何盈利”這一行業(yè)難題。


定義醫療AI的兩個(gè)階段


AI發(fā)軔時(shí)的目標作用方式在于對過(guò)往人類(lèi)活動(dòng)的“替代”與“優(yōu)化”,實(shí)現智慧賦能下的降本增效,可謂AI1.0。


十年發(fā)展,這類(lèi)醫療AI對于醫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(guān)的感受是,不少三甲醫院的門(mén)診大廳沒(méi)有過(guò)去那么擁擠了,線(xiàn)上的智慧化信息流解決了問(wèn)題。


這個(gè)過(guò)程中,AI技術(shù)本身也在不斷探索與臨床深度結合的可能性,嘗試以?xún)?yōu)化臨床路徑的方式賦能醫療。由此而生的產(chǎn)品,在報告內被歸類(lèi)為AI2.0。


AI2.0是AI1.0應用場(chǎng)景范疇的延展,與AI1.0的差異判別在于:是否能夠將知識與算法深度融合,對已有醫療流程進(jìn)行重塑。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),初始的AI注重于強化作用主體的效率,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(méi)有形成1.0時(shí)代的AI產(chǎn)品矩陣規模。


兩種AI以各自的方式賦能醫療體系,為協(xié)同關(guān)系而非競爭關(guān)系。目前醫療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)量醫療數據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、數據三要素,真正能夠形成壁壘的還是算法與數據。


以輔助診斷類(lèi)AI為例。AI1.0時(shí)全球范圍內均缺少開(kāi)源的醫療大數據,AI企業(yè)能夠直接獲得的數據很少,存在數據量小、標準化低、標注成功率低、數據類(lèi)型有限(以肺結節為主)。


在這個(gè)階段,企業(yè)獲取有效數據集必須與醫院進(jìn)行合作,在取得脫敏數據后對其進(jìn)行分類(lèi)、標注、訓練。由于整個(gè)過(guò)程均需人工進(jìn)行,單個(gè)數據標注成本在10-30元不等,耗時(shí)20-40分鐘,投入有限但耗時(shí)極長(cháng),尤其要獲得高質(zhì)量的標注,企業(yè)/醫院必須找到資深醫生進(jìn)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(kāi)始,大量醫院自發(fā)加入的單病種影像數據庫、第三方測試數據庫的構建中,數據量呈現指數增長(cháng),AI企業(yè)進(jìn)行新適應癥開(kāi)發(fā)面臨的難度驟減,加之第三方數據庫逐漸形成規模,醫療AI的產(chǎn)品豐富程度隨之增長(cháng),AI企業(yè)打造的數據壁壘開(kāi)始削弱,算法壁壘的作用開(kāi)始凸顯。


另一方面,國家藥監局器審中心于2022年3月7日發(fā)布了的《人工智能醫療器械注冊審查指導原則》(后簡(jiǎn)稱(chēng)《指導原則》)重新描述了人工智能醫療器械的概念、注冊基本原則、人工智能醫療器械生存周期過(guò)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(jìn)行了完善,在深度學(xué)習的基礎上加上了遷移學(xué)習、集成學(xué)習、聯(lián)邦學(xué)習、強化學(xué)習、生成對抗網(wǎng)絡(luò )、自適應學(xué)習。


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各類(lèi)AI算法的內容與監管(數據來(lái)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(lái)說(shuō),無(wú)論是AI1.0還是AI2.0,醫療AI的價(jià)值都在于通過(guò)智能化重塑數字化醫療,這是一個(gè)緩慢而持續的過(guò)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(guò)渡期,即具備高準確度、可復制的模型;NMPA給出的醫療器械認證;完備的知識圖譜;穩固的合作伙伴等等商業(yè)化組,但由于市場(chǎng)對于新技術(shù)認可的滯后性,大部分目標醫院/藥企因對智能化產(chǎn)品效益、創(chuàng )業(yè)公司能否持續經(jīng)營(yíng)運維持懷疑態(tài)度,因此付費率仍有提升空間。隨著(zhù)市場(chǎng)對于A(yíng)I價(jià)值的不斷認可,醫療AI企業(yè)們的商業(yè)化能力將逐步增強,或在數年之內實(shí)現扭虧為盈。


醫療AI的資本市場(chǎng):

誰(shuí)在入局,誰(shuí)在深潛?


盡管不同階段的AI各有其價(jià)值,但資本對于賽道的偏愛(ài)還是能夠通過(guò)數據直觀(guān)地體現出來(lái)。


從全球范圍看,基于計算機視覺(jué)的AI輔助診斷與基于NLP的醫療知識圖譜構建是醫療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)區間之內,數百家企業(yè)涌入這個(gè)賽道,超過(guò)百家企業(yè)從一級市場(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)占據了80%,2022統計(2021年9月1日-2022年8月31日)年整體數量由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(chǎng)表現可知,新藥AI已經(jīng)成為AI技術(shù)中最具可投性的賽道,大量投資機構蜂擁入場(chǎng),將AI的應用場(chǎng)景從晶體發(fā)現、臨床患者篩選引向了制藥流程的方方面面。


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2021年及2022年新藥AI融資輪次情況(數據來(lái)源:蛋殼研究院)


此外,同為軟件開(kāi)發(fā),新藥AI的估值要比AI支持下的其他賽道貴上不少。統計數據顯示,處于天使輪的項目均需千萬(wàn)元以上,A輪(包括Pre-A輪、A+輪)企業(yè)募集的資金超過(guò)半數已過(guò)億元。投資人對于新藥AI賽道非常樂(lè )觀(guān),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(chǎng)相信新藥AI有著(zhù)美好的圖景。


再看商業(yè)化最成熟的影像AI領(lǐng)域。2021年醫療AI掀起上市潮后,科亞醫療、零氪科技、推想醫療、數坤科技等影像相關(guān)企業(yè)相繼遞交招股書(shū);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)現金流較為穩定,資金儲備充足,出于經(jīng)濟壓力下行的破發(fā)憂(yōu)慮,截至9月15日,國內僅博動(dòng)醫學(xué)遞交招股書(shū)。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(xiàn)之一。


上市之后,多家企業(yè)表現不俗。營(yíng)收均呈現出不同幅度的正增長(cháng),表明市場(chǎng)進(jìn)一步拓展。其中數坤科技2021年上半年同比增長(cháng)達681%,收入已成規模的鷹瞳科技仍然錄得142%的增長(cháng),2021年全年營(yíng)收破億。


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交表企業(yè)主營(yíng)收入分析(數據來(lái)源:各公司招股書(shū)、年報,蛋殼研究院)


不過(guò),凈利潤為負也是每家企業(yè)不可回避的事實(shí)。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(chǎng)的探索;另一方面,盈利規模效應初現苗頭,其規模還有待提升,在高額的研發(fā)開(kāi)支下,有限的營(yíng)收目前不足以支撐凈利潤的大幅增長(cháng)。


值得注意的是,絕大多數醫療AI企業(yè)的抗風(fēng)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(hù)營(yíng)收占總營(yíng)收比率不斷下降,商業(yè)化路徑逐步多元、分散,此趨勢下,手握數十億現金流的AI企業(yè)有充分時(shí)間找到自己的定位,逐步實(shí)現盈利。


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最大客戶(hù)分析(數據來(lái)源:各公司招股書(shū)、年報、Lunit BP,蛋殼研究院)


  IPO之外,多因素影響商業(yè)變現,

盈利需要突破這些檻


企業(yè)的IPO數據反映了最成熟AI技術(shù)的商業(yè)化現狀,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(lái)盈利能力。報告將對醫療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。


作為醫療AI行業(yè)發(fā)展的風(fēng)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(lèi)醫療器械注冊證,包含總計29款搭載深度學(xué)習算法的軟件。從整體趨勢看,國家藥監局批準AI醫療器械三類(lèi)證的速度不斷變快,加速了醫療AI的商業(yè)化進(jìn)程。


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獲證數量按照年份統計(數據來(lái)源:蛋殼研究院)


醫療三類(lèi)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AI產(chǎn)品總計涉及15個(gè)輔助診斷場(chǎng)景,其中,基于CT影像的肺結節AI多達9個(gè),其次是借助眼底相機進(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)的準入許可。CT-FFR、CT肺炎緊隨其后,各有6家三類(lèi)證,除AI心電領(lǐng)域樂(lè )普醫療獨下4張三類(lèi)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(guò)審評審批。


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三類(lèi)證獲取按照病種分類(lèi)統計(數據來(lái)源:蛋殼研究院)


進(jìn)一步討論醫療AI作用的設備。當前所有獲批產(chǎn)品使用的數據均來(lái)自于CT、眼底相機、X光、心電圖機、MR、腸鏡六類(lèi)設備。CT場(chǎng)景作用范圍廣,作用價(jià)值高,患者人數多,標準數據量大,因而成為AI企業(yè)研發(fā)的首選,相關(guān)AI以31款的數量遙遙領(lǐng)先其他設備,而MR影像較為復雜,數據量偏少,腸鏡影像標準化困難,均僅一款AI產(chǎn)品獲批。


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 醫療人工智能作用設備分類(lèi)統計(數據來(lái)源:蛋殼研究院)


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


病理AI的形勢相對嚴峻,面臨著(zhù)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(lài)于上游影像設備的統一,而國內主流的電子顯微鏡廠(chǎng)商沒(méi)有指定統一的數據標準,也沒(méi)有理由根據行業(yè)指定的數據標準對電子顯微鏡進(jìn)行更改,因而在數據的互聯(lián)互通上存在一定問(wèn)題。該場(chǎng)景中迪英加、錕元方青、深思考等部分病理企業(yè)已拿到醫療器械二類(lèi)證,能夠進(jìn)行一定規模的AI銷(xiāo)售。


總的來(lái)說(shuō),在審批愈發(fā)成熟的條件下,醫療AI的開(kāi)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(lèi)證。譬如微視醫療在腸息肉中的研究、西門(mén)子在胸椎影像中的研究同樣為其拿下醫療器械三類(lèi)證,未來(lái)醫療AI的應用場(chǎng)景將隨審評審批流程的成熟而進(jìn)一步擴大,醫療AI企業(yè)也將獲得更多規避風(fēng)險的能力,有效降低研發(fā)成本。


完成市場(chǎng)準入的各個(gè)AI可以在探索物價(jià)準入與醫保準入的同時(shí)進(jìn)行商業(yè)轉化。目前各企業(yè)正在積極推動(dòng)省市物價(jià)準入,如科亞醫療“深脈分數”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;博動(dòng)醫療的QFR物價(jià)已獲得11個(gè)省市的批準;鷹瞳科技的眼底AI完成5個(gè)省市物價(jià)準入。醫保準入方面,2021年4月,上海醫保局將“人工智能輔助治療技術(shù)”等28個(gè)新項目納入上海市基本醫療保險支付范圍,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(jià)準入和醫保準入獲得一定突破,但仍未成規模。我們認為,盡管?chē)鴥華I企業(yè)希望保持獨立的個(gè)體,借助招投標與直接銷(xiāo)售兩種模式,但在未來(lái),將渠道工作交給影像設備企業(yè)、PACS廠(chǎng)商,自身專(zhuān)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。


目前國內比較成熟的影像生態(tài)主要由GE醫療、飛利浦醫療、西門(mén)子醫療、聯(lián)影醫療四家企業(yè)構建,各企業(yè)在影像設備國產(chǎn)化程度、智能解決方案發(fā)展潛力(中國)、智能化生態(tài)開(kāi)放共享程度、影像設備發(fā)展潛力(中國)、影像設備融合能力、影像數據互聯(lián)互通能力上各有千秋。


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 各生態(tài)能力對比(數據來(lái)源:蛋殼研究院)


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


  新場(chǎng)景、新模式,

開(kāi)啟醫療AI發(fā)展新篇章


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


新形勢下,醫療“AI+”正不斷向醫療“+AI”進(jìn)行演進(jìn),其作用場(chǎng)景也從診療不斷向科研、保險等場(chǎng)景不斷延伸,構造新的市場(chǎng)增量。


從第一落點(diǎn)醫療機構向外擴展,既是AI開(kāi)辟增量市場(chǎng)的有效途徑,又是醫療器械審慎性審評審批選擇下的被動(dòng)之舉。歸結起來(lái),醫療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的醫療器械屬性,基于NLP的知識圖譜則在醫療之外納入了更多維度的數據。


“揚帆出?!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(kāi)拓計劃的企業(yè)包括新藥研發(fā)類(lèi)AI與影像類(lèi)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(jìn)行優(yōu)化提速。影像類(lèi)AI的情況則相對復雜,市場(chǎng)準入作為商業(yè)化的開(kāi)端,能夠一定程度衡量AI企業(yè)的海外拓展水平。


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 CE、FDA、PMDA獲證情況統計(不包含醫療影像設備制造商,數據來(lái)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(wú)法突破國家藥監局審評審批形勢時(shí)采用的過(guò)渡手段,也已成為當前AI尋求新增量的重要形式。通過(guò)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)品提前適應市場(chǎng)。