文｜每日財報 呂明俠

數字化浪潮席卷著各行各業，大數據、AI、SaaS等技術服務也加速滲透，醫療行業當然更不例外。現在，醫療數字企業正如春筍般嶄露頭角。

2021年以來，多家AI醫療公司沖擊上市，行業競爭異常激烈。像科亞醫療、推想科技等玩家紛紛遞交招股書。之后，隨著鷹瞳科技率先通過港交所聆訊，這場“AI醫療第一股”的爭奪戰便落下帷幕。

當然，對于企業而言，上市并不意味著勝利，因為真正意義上的AI醫療賽道大戰的帷幕還尚未完全拉開。就目前來看，影像、信息化是領域中跑得最快的兩個賽道。可不論賽道發展得快與慢，在一些技術落地上，依然存在著關鍵的“難關”。所以可以判定，整個AI醫療行業仍然是發展初期，行業格局尚且不穩定。

朝陽背后的燒錢現實

據ReportLinker數據庫早前發布的報告指出：計算能力的提升以及硬件成本的降低，推動了全球醫療AI市場發展，預計到2025年，全球醫療行業的AI市場規模達到2500億元人民幣。

同時，中國信息通信研究院西部分院發布的《2020智慧醫療發展研究報告》表示，2020年，中國智慧醫療行業規模已突破千億元大關，預計2021年規模將達1259億元，行業將進入智能化、高效化、規模化發展的高速增長期。

具體到單個公司的表現，先以鷹瞳科技和數坤科技為例，兩者均呈現了營收高速增長的態勢。對于成功上市敲鐘的鷹瞳科技，在2019年至2021年前6個月的報告期內，營收分別為3041.5萬元、4767.2萬元和4947.7萬元。

而對于剛遞交招股書的數坤科技，營收也呈現大幅度增長的狀態。招股書顯示，2019年公司營收76.4萬元，2020年公司營收2477.1萬元；2021年上半年公司營收5262.4萬元，比上年同期的673.9萬元增加了681%。

但不能忽視的是，營收大增背后持續虧損的現實。招股書指出，鷹瞳科技2019年、2020年及2021年上半年虧損金額分別為8713.9萬元、7962.6萬元和3749萬元；數坤科技2019年、2020年及2021年上半年虧損分別為9129.8萬元、1.29億元、8742.4萬元。

再看其他玩家，推想醫療2019年、2020年及2021年Q1，取得營收662.2萬元、2770.2萬元及2212.8萬元。同期，凈虧損分別為人民幣4.02億元、5.87億元及1737萬元；此前科亞方舟招股書顯示，2019年至2020年，營收分別為116.7萬元、70.9萬元，分別虧損5392萬元、4.87億元。

再如醫渡科技，2018-2020年經調整凈虧損人民幣2.529億元、4.193億元和3.236億元。2021年12月29日，港股醫渡科技發布2022財年中報，公司在2021年4月1日-2021年9月30日實現營業收入5.02億元，歸屬母公司凈虧損4.41億元。　

零氪科技2019年和2020年，營收分別為4.99億元、9.42億元，凈虧損分別為4.34億元、4.88億元。2021年第一季度，其營收為2.23億元，凈虧1.38億元，虧損同比擴大115%。

思派健康2018至2020年則分別實現營業收入1.33億元、10.39億元、27億元，2021年一季度營業收入達到7.65億元。2018年至2021年一季度，思派健康虧損分別為2.42億元、5.96億元、10.4億元、15.73億元，呈現持續擴大的局面，虧損累計相加得34億元。

智云健康招股書顯示，2018年至2020年及2021年第一季度，公司實現的營業收入分別為2.5億元、5.24億元、8.39億元、3.1億元，凈利潤分別為-1.47億元、-5.65億元、-28.97億元、-8.96億元。報告期內，公司累計虧損達到45.05億元。

一眾玩家造成持續虧損的現狀都是來自高額的研發投入。對于AI醫療公司而言，或許在未來數年內，都不能擺脫研發支出的壓力。而對于一致重研發的選擇，一方面是源于產品性能提升的迫切需求，另一方面則是避免被對手趕超。因為從已獲得三類醫療器械證的AI產品來看，多家公司的產品在功能上已出現重疊。

“各占山頭”

到目前為止，向港交所遞交上市申請書的醫療AI公司中，各有所長，并憑借手持第一張第三類AI器械注冊證的先發優勢，暫時占據各大細分領域的高地。

就科亞醫療而言，成立于2016年1月，是國內AI醫療器械三類證首證企業，也是率先同時擁有中國NMPA、歐盟CE、美國FDA三重認證產品的人工智能醫療器械國際領先企業。旗下核心產品便是首個獲得AI醫療器械三類證的“深脈分數”。產品用于診斷冠狀動脈疾病(CAD)。目前，科亞方舟醫療憑借“深脈分數”已經在國內深度學習的CT-FFR領域占據了先發優勢。

對已經成功登陸港交所的鷹瞳科技而言，成立于2015年9月，是國內首批聚焦視網膜影像人工智能領域的企業。目前，中國首個獲得第三類醫療器械證書的產品，以及全球第二款獲批的人工智能視網膜影像識別分析SaMD（人工智能醫療器械軟件）產品Airdoc-AIFUNDS(1.0)，便是由鷹瞳科技自主開發并進行商業化的產品。

2020年，中國人工智能醫學影像市場規模僅在3億元左右，根據市場分析估算，鷹瞳科技的市場占有率超過15%，處于領先地位。

推想醫療方面，憑借InferRead CT Lung和InferRead CT Pneumonia兩款國內首批獲得AI醫療器械三類證的優勢，成為全球首家也是唯一一家在中國、美國、歐盟和日本獲得監管批準的AI醫療科技公司。

再就數坤科技而言，是赴港遞表醫療AI公司中成立時間較晚的企業，于2017年6月注冊成立。雖然成立時間較晚，但還是憑借旗下的CTA產品Coronary Doc作為國內首批獲得AI醫療器械三類證的先發優勢，以及提供涵蓋從心腦血管疾病篩查、診斷到治療選擇與規劃的一站式人工智能醫學影像產品等領先技術優勢。

理想路上橫亙著現實

就行業層面而言，現階段還普遍面臨著高質量數據不夠、與醫生需求差距較大、基層醫院經費不足等現實問題。

由于醫療健康領域的特殊性和復雜性，使得市場和用戶對醫療AI產品提出了更高的要求。醫療AI想要“落地”并實現大規模商業化應用，就必須能夠滿足臨床的需求和行業痛點，但這一切都需要高質量標準化的數據作為支撐。

醫療AI和醫生一樣，都是依靠對比大量的經驗數據和醫療數據來發現和分析問題，因此高質量的數據至關重要。

但是現階段，針對特定疾病的數據并不多，部分影像資料質量較差，且一些醫生的診斷結果是基于并發癥及患者的精神狀況做的判斷，而這些數據又并沒有被記錄。因此，基層醫院的醫療數據狀況并不出色。

繼而，在醫療數據安全治理、個人隱私保護等無法繞過的難題面前，醫療AI數據共享與合作自然道阻且長。

另外《每日財報》發現，目前各大人工智能公司都是針對單一疾病開展單個研究，可醫生在對病人做檢查時，需要對多種疾病、并發癥、精神狀況等進行綜合判斷，并不局限于一種。據了解，僅僅皮膚病就有2000多種，而AI技術目前也只能判斷幾十種皮膚病。

所以，單點功能的AI不一定能降低醫生的工作量。換句話說，AI企業要長遠地生存下去，必須要由點及面，開啟全方位的升級。

舉幾個例子，科亞醫療從AI潛在需求旺盛的FFR出發，逐漸將單一產品向冠心病診療全流程擴張，發力球囊等偏向于心臟治療方面的管線，形成心臟病診治院內業務閉環；鷹瞳科技在眼科方面進行了深入布局，嘗試從眼科轉向糖尿病管理；深睿則在輔助診斷方面非常強勢，拿下多張三類證，大量醫療AI相關論文登陸權威期刊。

除上述案例之外，零氪科技、科亞醫療等企業也是建造自己的閉環。如此形勢看來，過去以“AI+影像”、“AI+信息化”、“AI+健康管理”為企業打標簽的方式或許已經有些過時。

再拓展一步講，由于各家都是“局限式”發展，所以在基層醫院市場，“誰來對診斷結果負責”的問題就會顯得更為關鍵。在實際應用上，即使AI的準確率已經很高，但一旦出錯就很麻煩，這一點廠商也肯定是非常害怕的。

預估未來，頭部企業肯定要兼具多個賽道的能力，而各家競爭在走向聚集的同時，也或向著新的醫療賽道進行轉移。