有頭有臉的VC都在這,誰是AI醫療第一股

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3月16日,科亞醫療正式向港交所遞交招股書,擬在香港主機板掛牌上市。

6月21日,鷹瞳科技向港交所主機板提交上市申請,衝刺IPO。

8月20日,推想醫療向港交所遞交主機板上市申請。

9月21日,數坤科技正式向港交所提交招股書,擬在香港主機板掛牌上市。

隨著2016年,阿爾法狗的完勝,人工智慧被按下加速鍵。AI在健康有著廣泛應用,這其中發展最為成熟的就是AI醫學影像,和創新藥企類似,由於其門檻較高,前期需要極大地投入,好在如今終於到了豐收的季節。

AI與醫學影像擦出火花

在患者端,你是否也曾從天亮等到天黑,在無處落腳的候診大廳裡有一眼望不到盡頭的長隊,好不容易做完檢查後不管山高水遠都得隔天來取檢驗報告,巨型膠片攜帶不便還容易遺忘。

在醫生端,據不完全統計,中國影像科醫生人數大約僅有15萬人,而在2019年就已經存在15.8萬放射科醫生服務75.6億人次的情況,4%的放射科醫生人數年增長率遠遠趕不上年增長率為30%的醫學影像資料。

寧波大學附屬醫院放射科醫生汪建華曾統計了影像科醫生工作量:每天平均80-100份CT報告,60-80份磁共振或120-150個超聲部位,即使每份報告只花上七八分鐘,也需要10個小時才能全部看完,如果有疑難雜症,15個小時都工作不完。

龐大的診療數目,長時間的疲勞作業加之主觀性太強勢必會導致漏診、誤診等情況的發生。據頭豹研究院統計,惡性腫瘤誤診率和肺外結核誤診率普遍都在40%左右,器官異位誤診率更是高達60%,總誤診率在27.8%左右。為此,醫學影像領域的痛點亟待解決,AI醫學影像應運而生。

在AI領域,影象識別是最早一批研究,發展至今已經是相對成熟的階段,加之AI畢竟是靠計算機來實現,因此對資料的要求也是極為苛刻。幸運的是,醫學影像是醫療資料最密集的領域,醫療資料中超過80%來源於醫學影像,而AI中深度學習演算法模型的訓練需要海量資料支撐,醫學影像由於其資料密集的特性,AI與醫學影像一拍即合。

一時間,資本押注,醫學影像AI企業跑出一堆資本寵兒。

數坤以成立僅4年多、7輪、20.12億元融資總額一騎絕塵,推想醫療以IPO前一月近9億元D+輪融資佔據單筆最大融資總額寶座。再看它們背後的大佬們,科亞醫療背後有IDG、GGV、中金等加持;數坤背後有高盛、紅杉、啟明創投等保駕護航;推想成立初期背後也有紅杉、啟明創投的身影,後期則靠中關村併購母基金等輸血加持;鷹瞳則靠禮來亞洲基金、中信、復興等護航。

事實上,高額融資的背後少不了三類證的助力,AI三類證似乎也成為了赴港IPO的敲門磚。這裡我們將企業比作學生,三類證比作獎狀,資本比作家長,國家藥品監督管理局比作老師。家長可能並不太清楚學生到底實力如何,但老師清楚,老師通過頒發獎狀的形式將學生綜合實力外化出來,這樣家長就能直接知道學生的實力到底如何,一旦學生獲得獎狀,就會被打上好學生的標籤,自然而然會受家長追捧。

目前,四家都已擁有AI三類證。科亞醫療的人工智慧CTFFR檢測產品“深脈分數DVFFR”,獲得AI三類證首證;推想醫療獲NMPA(國家藥品監督管理局)批准的首張肺部AI三類證;數坤科技的冠脈CT造影影象血管狹窄輔助分診軟體,獲批NMPA醫療器械三類證;鷹瞳的人工智慧醫療器械軟體Airdoc-AIFUNDUS(1.0)獲批用於輔助診斷糖尿病視網膜病變,為同類產品中首個獲得NMPA第三類醫療器械證書的醫療器械。

值得注意的是,最新的《醫療器械分類目錄》明確規定,若診斷軟體通過演算法,提供診斷建議,僅有輔助診斷功能,不直接給出診斷結論,則申報二類醫療器械。如果對病變部位進行自動識別,並提供明確診斷提示,則按照第三類醫療器械管理,因此,前文所述的三類證助力企業融資重要性不言而喻。

這裡要補充的是,產品審批的通過與商業化並不能劃等號,還面臨著上市監管,如果在上市後使用環節出現問題,有的就需要被召回。

八仙過海,各顯神通

性感的AI醫學影像發展至此,佼佼者們都會經歷一個困境:AI+醫療解決的痛點真的是臨床必要的剛需嗎?這期間質疑頗多,要讓醫生真正能夠接受產品就必須要在產品上下苦功夫。速度優勢是基本,更多的是要能夠進一步提供新的增量且必要的資訊,亦或是減少不必要的測試或手術。

接下來我們看看這四家的產品是怎麼破解這個困局的。

鷹瞳的招牌產品Airdoc-AIFUNDUS系統是一款“AI眼科醫生”,通過拍攝眼底照片,能夠進行輔助診斷糖尿病視網膜病變、治療高血壓性視網膜病變、視網膜靜脈阻塞以及年齡相關性黃斑變性、治療病理性近視及視網膜脫離。在保證速度與質量的前提下,進一步提供患者的性別、年齡、吸菸史、血脂粘稠度,更能看出醫生無法識別的糖尿病前期,可以在更早的階段識別疾病。

與此同時,科亞醫療的差異化來自創新賽道和獨特的臨床價值。其核心產品“深脈分數DVFFR”是全球首款採用深度學習技術,進行冠狀動脈生理功能評估的產品。利用冠狀動脈計算機斷層掃描造影影像進行的無創FFR數值分析,能夠快速評估冠脈狹窄是否會導致心肌缺血,有效避免了冠脈造影或FFR導絲測量帶來的創傷,並大大節省醫療費用。

數坤科技則頗有點以量取勝,全方面包圍的意思。提供“數字人體”全場景影像AI解決方案,推出“數字心”、“數字腦”、“數字胸”“數字腹”、“數字肌骨”平臺,為心臟病、腦卒中、癌症等人類首要危重疾病,提供智慧診療。

其最具備獨特性的產品條線——數字心是一款用於在CT模態下分析心血管疾病患者的冠脈狹窄的人工智慧軟體,可自動、準確、高效地處理CCTA醫學影象,分割心血管,檢測和辨別患者是否有冠狀動脈狹窄,並生成診斷報告。臨床實驗結果與至少5年經驗的合作醫生作出的“金標準”診斷結論相比,又快又準確。

推想醫療則是聚焦肺,提供更多增量資訊,做深做強。其核心產品為InferRead CT Lung和InferRead CT Pneumonia。前者針對肺結節檢測,協助醫生在複查CT掃描時發現肺結節,在節省醫生閱片時間的同時,能夠獲得傳統影像方法無法提供的相關病變結構的視覺影象,即使在肺結節體積仍相當細小或外觀模糊的情況下,同樣能夠預測肺結節的進展;後者則是針對肺炎診斷,通過分析可能的肺炎(包括新冠肺炎)病變的體積、位置和密度,並比較CT影像所示肺部病變的變化,協助醫生快速識別和發現該等病變。

從產品上看,各家都選擇了差異化打法,在這個酒香也怕巷子深的年代,各家又將如何徹底跑通商業化?

和創新藥企相似,初期階段都是虧損狀態。數坤從2019年至2021年上半年累計淨虧損已超過3億元;科亞醫療則在2019和2020兩年內虧損超5億;推想醫療更是在2019到2021年Q1期間,累計虧損超10億;而鷹瞳同期累計虧損僅1.79億。

為此,這四家心照不宣的都非常重視銷售團隊的搭建。招股書披露,數坤科技擁有一支246人的銷售及營銷團隊,包括醫療技術部門、一線銷售及營銷部門以及銷售運營支援部門,4家中3家的銷售與營銷人數都是高於研發人員。

不過一位業內人士告訴投中健康,“儘管數坤246人的銷售與營銷人員在四家中最高,但在我看來其實是遠遠不夠的,一個銷售代表能夠覆蓋的醫院是極其有限的,如果這當中還要有產品簡單的後期維護,那代表們的精力就會進一步分散,商業化道阻且長”。

自此,外界頗受矚目的四家醫療AI企業全部露出真面目,第一股究竟花落誰家?