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2021年，醫(yī)療AI企業(yè)迎來了上市大關(guān)，3月，科亞醫(yī)療向港交所遞交IPO申請；6月，鷹瞳科技緊隨而來；8月，由科創(chuàng)轉(zhuǎn)投港股的推想醫(yī)療遞表；9月，數(shù)坤科技提交了招股書。

但全力商業(yè)化兩年的成績單依然難過二級市場的法眼：

7月，依圖科技的IPO狀態(tài)變成了“終止”，8月，依圖醫(yī)療團隊被深睿收購。9月，最先沖刺的科亞醫(yī)療上市狀態(tài)變成了“失效”，11月，成功著陸的“醫(yī)療AI第一股”鷹瞳科技上市即破發(fā)。

醫(yī)療AI是這個時代最有代表性的技術(shù)第一次與醫(yī)療的碰撞，但五年來，這個不賺錢的賽道經(jīng)歷了短暫輝煌后便一路低迷，如今，這項前沿技術(shù)最顯眼的標簽只剩下了“燒錢”。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)起步期燒錢并非什么新鮮事，但面對堅固的醫(yī)療堡壘，企圖接近診療核心的醫(yī)療AI之路顯然要比互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療更崎嶇，過去兩三年里，醫(yī)療AI企業(yè)在商業(yè)化的戰(zhàn)場上處處碰壁，又處處逢生，像是褪去華服后換上一件普通衣裳，重新站在了醫(yī)院和資本面前。

這一次，人們會相信醫(yī)療AI企業(yè)重新講述的故事嗎？面對中國醫(yī)療體系這樣一個龐然大物，AI如何改變醫(yī)生、說服醫(yī)院？

從醫(yī)生到基層醫(yī)生再到輔助工具

AI究竟能取代誰？

現(xiàn)在頭部醫(yī)療AI公司正急于上市解渴，但當年創(chuàng)業(yè)者和資本都徜徉在AI取代醫(yī)生拯救負重前行的中國醫(yī)療的愿景中時，錢，恰恰是最不是問題的問題。

據(jù)統(tǒng)計，2020年中國醫(yī)療AI市場整體規(guī)模約為265億，而從2015年風口突起至今年上半年，醫(yī)療AI總?cè)谫Y規(guī)模就超過了350億。

如果不考慮后來的回報率和泡沫，而聚焦到醫(yī)療AI產(chǎn)品本身，350多億、無數(shù)AI巨擘、眾多三甲醫(yī)生和從業(yè)者，耗時6年，為什么沒能將取代影像科醫(yī)生，哪怕在一個病種上戰(zhàn)勝醫(yī)生呢？

時間撥回AI和醫(yī)療還沒有深入交鋒的2017年，當時的熱門話題還是AI能不能取代醫(yī)生，這一年過后，2018年醫(yī)療AI融資額比從前翻了兩倍，達到了76億，融資次數(shù)達到了91次。外界、投資人甚至創(chuàng)業(yè)者自己對以“人機大戰(zhàn)”的故事為模板創(chuàng)作出了醫(yī)療版的AI故事：升級版的alphago使用的這項強人工智能技術(shù)，既然能戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍柯潔，那它沒有理由不能戰(zhàn)勝醫(yī)生。

但AI邁出的第一腳就踢到了醫(yī)療的鐵板——數(shù)據(jù)，影像數(shù)據(jù)算是標準化程度最高的領(lǐng)域之一，但每家醫(yī)院信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，因此，一家剛剛起步的創(chuàng)業(yè)公司只能去磕一家或幾家醫(yī)院，通過付費購買或者科研合作的方式，從醫(yī)院獲得數(shù)據(jù)，作為交換，他們會讓合作的醫(yī)院作為“樣本醫(yī)院”免費使用產(chǎn)品。

直到2021年2月，中華醫(yī)學會放射學會、中國食品藥品檢定研究院等聯(lián)名發(fā)表的《胸部CT肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)建構(gòu)及質(zhì)量控制專家共識》仍將國內(nèi)肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)集情況概括為各家公司“各自為戰(zhàn)”，數(shù)據(jù)集中度低，且“質(zhì)量參差不齊，容易影響產(chǎn)品質(zhì)量，甚至帶來風險”，要知道肺結(jié)節(jié)是醫(yī)療AI應(yīng)用最早最成熟的病種。

即便獲得了一些質(zhì)量還可以的影像數(shù)據(jù)，機器“學習”過程依然是道難關(guān)。圍棋輸贏是有標準的，但疾病診斷卻很難有一個金標準，業(yè)內(nèi)人士孫濤比喻，“很多病人到死也不知道自己究竟是得了什么病，找8個專家可能給出了8種診斷，而醫(yī)生解決不了的問題，依靠醫(yī)生經(jīng)驗衍生出來的AI更解決不了”。

這時，AI取代醫(yī)生的故事已經(jīng)圓不上了，真正來到醫(yī)療領(lǐng)域，通用型AI面臨的不僅是要不要落地的問題，而且是如何見縫插針落地的問題，依圖醫(yī)療的前商務(wù)經(jīng)理李梅告訴八點健聞，“做一個產(chǎn)品，最理想的肯定是先做商業(yè)戰(zhàn)略分析，找到醫(yī)療痛點，再對癥下藥，但實際落地時，僅僅是哪里有醫(yī)療資源和數(shù)據(jù)，就先做哪個了”。

然而，獲取數(shù)據(jù)成本高昂，而且是排他性的，這就使得作為數(shù)據(jù)來源的醫(yī)院本身就成為了一種標準。理想情況下，頂尖醫(yī)院數(shù)據(jù)質(zhì)量好，診斷也更準確，從中訓練出的產(chǎn)品“可以當做一個年輕的小醫(yī)生，至少要比基層醫(yī)生水平要高一些”。于是，故事就變成了“提升基層診療水平”。

但即便證明了一款AI軟件對肺結(jié)節(jié)的檢出率達到99.999999%，而某位醫(yī)生診斷準確率不超60%，那AI是不是可以替代這位醫(yī)生呢？答案是否定的，軟件不可能獨立地直接面向患者，“機器本身的診斷結(jié)果肯定是需要醫(yī)生蓋章的，從倫理上講，一旦出了問題要追責，你不可能去追一個機器的責任，最后都是需要找醫(yī)生”。

在基層醫(yī)院市場，“誰來對診斷結(jié)果負責”的問題更加凸顯。某頭部醫(yī)療AI公司負責肺結(jié)節(jié)篩查的產(chǎn)品經(jīng)理張力告訴八點健聞，“大醫(yī)院的醫(yī)生有能力鑒別，但是很多縣級醫(yī)院的醫(yī)生根本不會自己看，直接照抄AI軟件的結(jié)果。即使AI的準確率已經(jīng)很高，但一旦出錯就麻煩了，這一點實際上是廠商非常害怕的。”

“AI之于醫(yī)生，就像會計有了Excel，你能說有Excel就不需要會計了嗎？”，行業(yè)內(nèi)最好的產(chǎn)品相當于一名5年資醫(yī)生，而這些相當于“小醫(yī)生”的醫(yī)療AI軟件，現(xiàn)在的定位重回輔助類工具，醫(yī)療AI的流行故事也變成了要嵌入臨床場景，要助力精準醫(yī)療、分級診療，要琢磨“醫(yī)生需要什么樣的工具”？

基層醫(yī)院里的新故事

      工具能賣多少錢？

 “有沒有好產(chǎn)品是一回事兒，產(chǎn)品值多少錢是另外一回事兒”，盡管并非所有醫(yī)療AI公司都能拿得出一款相當于“5年資醫(yī)生”的頂尖產(chǎn)品，但重復布局、激烈內(nèi)卷的市場競爭決定最終提供給買方的產(chǎn)品只能是質(zhì)優(yōu)者。

如果Excel付費才能使用，它在中國能賣多少錢我們不得而知，但作為“低配版新手醫(yī)生”的醫(yī)療AI軟件，在中國醫(yī)院中能做些什么卻是可以想象的，而這決定了醫(yī)療AI行業(yè)的天花板有多高。

在醫(yī)療AI公司的設(shè)想里，“低配版新手醫(yī)生”既能幫三甲醫(yī)院減負，又能幫基層醫(yī)院提高診斷質(zhì)量。

大三甲的確需要提高效率，但卻不一定需要多么智能的AI軟件。當李梅向醫(yī)院院長展示了依圖炫酷的智能系統(tǒng)時，令院長們眼前一亮的往往是技術(shù)水平最低的“分診導診”系統(tǒng)，這些流程優(yōu)化類的項目雖然技術(shù)水平低，但定制化程度高，因此交付價格更高。

“醫(yī)院里對AI閱片的認可度不高，藥監(jiān)局發(fā)證的標準也沒有確定，那時的公司應(yīng)該放低姿態(tài)開拓一些更容易盈利的產(chǎn)品來渡過難關(guān)”，孫成所在的圖瑪深維，曾是獲得軟銀和經(jīng)緯中國青眼的醫(yī)療AI先驅(qū)，但最終因資金鏈斷裂而于19年底破產(chǎn)。

隨著2020年三類證的獲批及近兩年的市場教育，醫(yī)療AI進院也取得了一些實質(zhì)性的進展，上至三甲，下至地方，都開始接納AI產(chǎn)品。

在基層，醫(yī)療體系正在推動分級診療，“訓練三甲數(shù)據(jù)，賦能基層醫(yī)生”的新故事又有了想象空間。

站在醫(yī)院管理者的角度，如果有錢，當然愿意為醫(yī)院“增加AI元素”，一家醫(yī)療AI公司的市場人員在縣級醫(yī)院推廣時發(fā)現(xiàn)，向院領(lǐng)導強調(diào)鄰縣醫(yī)院已經(jīng)采購這種新產(chǎn)品，是一個更見效的銷售邏輯。

基層科室—醫(yī)生診療能力—信息化基礎(chǔ)，是基層應(yīng)用AI的硬件基礎(chǔ)，就像想用Excel，既得需要有會計，還得需要有電腦，而如果要推基層市場，醫(yī)療AI公司就得參與培訓醫(yī)生、布局算力。

現(xiàn)在的醫(yī)療AI軟件價格對于一些地方三甲醫(yī)院而言尚可接受，安德醫(yī)智負責東北市場的一位銷售經(jīng)理告訴八點健聞，經(jīng)過這幾年的推廣和教育，現(xiàn)在三四線城市也接受人工智能了，三四線城市三甲醫(yī)院成了兵家必爭的新戰(zhàn)場。

但提升算力仍然是不可以避免的應(yīng)用成本，“你若要想用我的AI，得先買臺二三十萬的服務(wù)器來提升算力”。

但實際上，面向大三甲開發(fā)的AI軟件并沒有瞄準當下的基層市場，基層醫(yī)院主要聚焦常見病，還沒有建立起心腦、癌癥等疾病的應(yīng)用場景，更關(guān)鍵的問題是，基層醫(yī)院沒有支付能力。

要應(yīng)用先得造場景，要賣貨先得教育市場，醫(yī)療AI的市場擴容的確需要下慢功夫，行業(yè)只能一邊掙扎著生存一邊期待新的市場不斷兌現(xiàn)，但，創(chuàng)業(yè)公司等不了，資本也等不了。

前浪和資本

誰推動了誰？

即便所有AI細分賽道都面臨著落地難的窘?jīng)r，醫(yī)療也一定是最先被犧牲和淘汰的板塊。今年8月，上市失敗的依圖，將自己的醫(yī)療板塊賣給了深睿，轉(zhuǎn)身增加了自動駕駛業(yè)務(wù)。

即便李梅自認依圖的產(chǎn)品位列第一梯隊，而且商業(yè)化收入并不比同行差，但“當面臨到上市、抉擇的時候，老板先砍的還是自己吃不透的領(lǐng)域”。

資本的話語權(quán)，顯然要比公司大得多，創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展態(tài)勢未必符合技術(shù)規(guī)律但卻必須符合資本勾勒的腳本。李梅后來明白了，“投資跟產(chǎn)品是兩條線，資本不管產(chǎn)品好不好用，只要能講通故事，在某個時間段內(nèi)能創(chuàng)造利潤，就能往下走”。

如今業(yè)內(nèi)人士提起曾經(jīng)的醫(yī)療AI獨角獸圖瑪深維，皆是一聲嘆息，這家曾經(jīng)獲得軟銀和經(jīng)緯中國青睞的行業(yè)先驅(qū)，最終因資金鏈斷裂而于19年底破產(chǎn)，孫成回憶，公司最后兩三個月工資都沒發(fā)下來。一家小設(shè)計公司因10萬塊設(shè)計費用至今仍在堅持起訴圖碼。

風口上的醫(yī)療AI公司，曾靠著純互聯(lián)網(wǎng)式的打法熱鬧一時。那是靠公關(guān)稿拉投資的“to PR/to VC”時期，公司賣力宣傳，砸錢辦展會請專家。孫成記得，那時投資人會要求什么階段要實現(xiàn)規(guī)模多少、用戶醫(yī)院要多少家，公司在這樣的催促下盲目地跑馬圈地、急速擴張。

但彼時，醫(yī)療AI連三類證都沒有，醫(yī)院認可度也不高，大筆砸錢卻沒能實現(xiàn)商業(yè)化收益。

孫成有些后悔，圖碼當時或許應(yīng)該放低姿態(tài)開拓一些更容易盈利的產(chǎn)品，但徜徉在獨角獸美夢中的管理層并未意識到危機，他們拒絕了一些小投資機構(gòu)，接受了一家國企的2億融資，但只出不進的財務(wù)狀況使得這筆投資最終流產(chǎn)，昔日的獨角獸很快便消失在了醫(yī)療AI的版圖中。

“大家都是快速的試錯，圖瑪?shù)某跣木褪窍朐陲L口賭一把，上場就是賭的心態(tài)，賭場上愿賭服輸，大浪淘沙掉一批，剩下的企業(yè)扎扎實實地理解行業(yè)，并且愿意長期投入做好這個行業(yè)”，孫濤認為這對于行業(yè)發(fā)展來說，未嘗不是一件幸事。

所有醫(yī)療AI企業(yè)4、5年前站在同一起跑線，2年前隱約分出先后。如今，幾年前涌進來的資本到了收獲期，數(shù)據(jù)安全法即將落地，今年或許是數(shù)據(jù)類公司IPO的唯一窗口期，第一梯隊拿了證急忙趕赴上市，而第二梯隊還在為拿證奔波。

技術(shù)水平更高一籌的醫(yī)療AI賽道本應(yīng)是企業(yè)爭相涌入的藍海，但落地難的現(xiàn)狀讓資本和企業(yè)在市場里越來越沉不住氣，而紅海市場盈利模式比較明確，退回紅海用低技術(shù)高收入的訂單攢錢不失為一個優(yōu)質(zhì)選擇，而現(xiàn)實也的確如此，已經(jīng)從藍海急轉(zhuǎn)掉頭回紅海的公司要比醫(yī)療AI公司活得好。

但AI公司向后走，就相當于為了賣智能后車鏡，非得造輛車一同賣給醫(yī)院，但畢竟不是造車的，要么造了一輛不好用的車，導致智能車鏡用不上，要么設(shè)計出一輛很好的車，但是成本太高。

廣東省惠州市第一人民醫(yī)院磁共振室主任肖俊強直言，“影像科醫(yī)生當然是需要AI，好的AI可以很好的輔助診斷，而國內(nèi)影像AI最大的問題是資本沒有耐心”。

“如果說資本的退出節(jié)奏打亂了公司發(fā)展規(guī)律，那是很可怕的事情，可能一個好的產(chǎn)品從此就消失了”，孫濤為斷臂求生的高科技企業(yè)感到惋惜。

上市成功或許會為醫(yī)療AI行業(yè)帶來更多的資金和話語權(quán)，但高度重合的產(chǎn)品線讓各家在上市完成后還得再來一輪PK，只是細分成不同賽道后，競爭變得有序起來了。

夾縫中求變

哪兒有市場就鉆哪兒

醫(yī)療AI做的是增量市場的生意，科技本打算征服醫(yī)療，但反被吞噬，在這個過程中，AI醫(yī)療已悄然變成了醫(yī)療AI，而最能體現(xiàn)他們互聯(lián)網(wǎng)基因的便是這套“2B2C”的話語體系，只不過面臨醫(yī)療這座大山，他們還要面向醫(yī)院、設(shè)備廠商、政府、公關(guān)、投資人、二級市場………幾乎可以“to”一切，這是公司必須學會的生存法則，“哪兒有市場就看哪兒，不可能說放著賺錢的院外場景不做，就只盯著醫(yī)院”。

如果醫(yī)療AI所能提供的最好產(chǎn)品無法在院內(nèi)獲得足夠的營收，再怎么死磕醫(yī)院影像科也沒用，企業(yè)要生存，資本等不起，初創(chuàng)公司也不得不開拓新的渠道和市場。

醫(yī)院之外， 政府買單的早篩市場，和體檢中心、藥方、保險公司合作的“2B”市場，搭載GPS大放設(shè)備的“2P”市場，為企業(yè)貢獻了招股書中最有想象力的部分。

據(jù)億歐智庫統(tǒng)計，2021年，多數(shù)AI軟件廠商都找到了搭載硬件廠商入院的新模式，硬件廠商向企業(yè)貢獻了占 60%-70%的銷售額。

據(jù)36氪報道，數(shù)坤和科亞與設(shè)備廠商的合作一次性就獲得了上千萬的收入，且“在數(shù)坤整個的收入結(jié)構(gòu)中，賣器械廠商的商業(yè)化收入占比約在5成左右”。

雖同為器械，但幾十萬的醫(yī)療AI產(chǎn)品與幾千萬的大放設(shè)備并不在同一個對話等級，“如果一個軟件死磕醫(yī)院，或許能啃下來100萬，但是要做硬件集成，人家一定會把AI利潤壓到最低，可能只賣幾十萬，還不如直接找醫(yī)院合作，跟設(shè)備廠家談利益分配、做軟件適配的過程并不會比醫(yī)院更輕松”。

多位行內(nèi)人士對八點健聞分析，一個非常核心的問題是，GPS通過合作的方式引入AI模塊是為了節(jié)省研發(fā)成本，“并不存在AI軟件與設(shè)備叫板的情況，設(shè)備想這款搭軟件就搭，不想搭就賣別人家的了，遠遠沒輪到AI軟件提要求的地步”。

“2G”市場不穩(wěn)定，“2B”“2P”市場競爭激烈獨占期短，這些一錘子買賣很難形成企業(yè)的護城河，一個更大更有未來的持續(xù)性的市場是患者付費的“2C”市場，但醫(yī)療AI早期創(chuàng)業(yè)者張輝告訴八點健聞，“即便主打面向患者，AI也繞不過醫(yī)院、體檢中心等中間渠道”。

“醫(yī)院畢竟是一個需要自負盈虧的機構(gòu)”，張輝對八點健聞分析，若是患者自費，“幫醫(yī)院減輕負擔與跟醫(yī)院分攤利潤是兩條線，醫(yī)院收了費為什么要分給AI公司呢”，未來如果要走醫(yī)保渠道，唯一的可能是“AI證明自己可以幫醫(yī)保省錢”。

且對于一款醫(yī)療軟件來說，入院形成患者付費場景并不輕松，科亞的深脈分數(shù)產(chǎn)品經(jīng)醫(yī)院需向地方政府部門申請物價編碼后，才終于進入了河北、安徽、山東等多省定價項目目錄。

院外，鷹瞳跟體檢公司愛康可以按人頭分成，但紅利期還能持續(xù)多久尚未可知。

對于企業(yè)來說，耗費人力物力開拓出來的市場通道，可能是為后來者做嫁衣，讓競品有了迅速跟進的捷徑。

無論如何，醫(yī)療與AI的市場邊界正在被打破，已經(jīng)落入口袋、寫在賬面上的收入，為各醫(yī)療AI公司提供了上市的可能，上市所帶來的錢和資源，會幫助它們進一步開拓市場。

中國醫(yī)療到底需不需要AI?

噱頭、泡沫、故事、生意之外，一個觸及底層的核心問題是——中國醫(yī)療到底需不需要AI?

這個答案對于影像科醫(yī)生來說是毋庸置疑的。

青海省西寧市第一人民醫(yī)院放射科張春紅醫(yī)生在使用了一臺具有AI擺位功能的產(chǎn)品后稱，“解放了雙手，提高了效率，且圖像質(zhì)量確實有提升”。

 “以前處理一個冠脈要一個多小時，現(xiàn)在三五分鐘”，多位影像科醫(yī)生對其所使用的部分醫(yī)療AI軟件表示了認可。

河南省立眼科醫(yī)院醫(yī)療發(fā)展部李鵬則希望借助醫(yī)療AI技術(shù)，建立一個省市基層聯(lián)動的眼底閱片網(wǎng)絡(luò)，以提高診斷的準確率和基層診療能力。

如果AI的確能幫到醫(yī)院，醫(yī)院并不會吝嗇，“大部分醫(yī)院會拿出1~2%的收入來進行信息化改造，這筆投入是巨大的”。

從需求角度而言，醫(yī)療與AI團隊幾乎是天然的同盟，醫(yī)院里還有無數(shù)的病種可以AI化，還有無數(shù)的流程和重復性工作需要AI幫忙處理。

但適用性高的AI一定是定制化研發(fā)，一位北方地區(qū)醫(yī)院采購負責人告訴八點健聞，該院耗資82萬采購的兒童骨齡智能輔助診斷軟件在診斷上“有一些問題”，這個參照南方地區(qū)身高作為標準的軟件并不適合平均身高突出的當?shù)亍?/span>

“這就像考北京卷，卻一直按上海卷復習”，這樣的可遷移性、解釋性和適用性問題更需在產(chǎn)品升級和政策互動中給出一個衡量標準，醫(yī)療AI軟件對于監(jiān)管而言同樣也是一個新課題。   

“今年下半年，大陸對香港上市的數(shù)據(jù)類公司加強了監(jiān)管，對數(shù)據(jù)的整理、收集、脫敏和應(yīng)用提高了門檻”，張輝分析，數(shù)據(jù)監(jiān)管升級，加劇了AI企業(yè)上市的不確定性，但其影響卻不止于此，對于依賴數(shù)據(jù)而生的AI企業(yè)來說，未來獲得、處理、應(yīng)用數(shù)據(jù)的時間、人力和財力成本會進一步提高。

醫(yī)療的公益性決定了醫(yī)療服務(wù)行業(yè)很難像互聯(lián)網(wǎng)那樣賺到大錢。AI需要不斷升級以向醫(yī)生、醫(yī)院、市場證明自己的價值，“就像智能電話手表，以前功能單一只能打電話的時候賣得很貴，也無法大規(guī)模商業(yè)化，而現(xiàn)在它功能又多又便宜，大家對它的核心功能認可度自然高了，也就更容易市場化，醫(yī)療AI軟件也是一樣的，當基本功能并不足夠吸引人，價格又貴，大家就對它的要求就高一些”。

因此，在研發(fā)成本降下來和大規(guī)模商業(yè)化拐點到來之前，細致地切入臨床場景的定制化研發(fā)，仍然需要一個基本盤持續(xù)為它輸血，像商湯及BAT等大型互聯(lián)網(wǎng)公司可以用其他業(yè)務(wù)彌補暫時高投入低收益的醫(yī)療板塊，設(shè)備廠家可以用軟件模塊撬動設(shè)備更新?lián)Q代從而獲得更大的邊際收益。

唯獨醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)公司，他們或許在上市后，可以稍微喘息一下，構(gòu)思如何講好新時代的商業(yè)故事，但醫(yī)院想要能更智能、病種更多元的軟件，企業(yè)生存需要更豐富的管線，這一關(guān)過后頭部各家依然需要在商業(yè)化鏖戰(zhàn)中，為產(chǎn)品升級造血。

比爾·蓋茨有句名言，“人們永遠會高估一兩年的發(fā)展，而低估了未來10年的發(fā)展。”這似乎契合了醫(yī)療AI的發(fā)展軌跡，它曾在最初的一兩年里被高估，卻很快認清現(xiàn)實，但在下一個10年，它會真正改變醫(yī)生的診療習慣嗎？

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