“醫(yī)療AI第一股”鷹瞳科技的快與慢 原創(chuàng) AI財(cái)經(jīng)社 AI財(cái)經(jīng)社

撰文/ 陳暢

編輯/ 楊潔

“醫(yī)療AI第一股”即將誕生。

9月22日，據(jù)港交所官網(wǎng)顯示，北京鷹瞳科技發(fā)展股份有限公司（以下簡稱：鷹瞳科技）通過聆訊，擇日將正式啟動招股并主板掛牌上市，瑞銀集團(tuán)及中信證券為其聯(lián)席保薦人。

公開資料顯示，鷹瞳科技基于視網(wǎng)膜影像人工智能識別的早期檢測、輔助診斷及健康風(fēng)險(xiǎn)評估解決方案，通過視網(wǎng)膜影像、多模態(tài)數(shù)據(jù)分析以及人工智能深度學(xué)習(xí)算法，改善了慢性病傳統(tǒng)的早期檢測及診斷方式，在醫(yī)療機(jī)構(gòu)和大健康場景中實(shí)現(xiàn)對慢性病的無創(chuàng)、精確、快速、高性價(jià)比且大規(guī)模的診斷及相關(guān)健康風(fēng)險(xiǎn)評估。

根據(jù)招股書，公司在2019年、2020年收入分別為3041.5萬元及4767.2萬元，毛利率分別為53.0%及61.0%。2021年第一季度毛利率更是達(dá)到66.6%。

港股上市流程包含遞表、聆訊、路演、招股、公布配售結(jié)果和掛牌上市這幾個階段，一般需要3-6個月完成。從6月21日鷹瞳科技遞交招股書到此次通過聆訊，鷹瞳科技是實(shí)現(xiàn)了較快速度的獲批。

盡管快速通過港交所聆訊，即將走向資本市場，但在創(chuàng)始人張大磊眼里，人工智能視網(wǎng)膜影像識別仍是一個“慢”生意，鷹瞳科技還只是創(chuàng)業(yè)公司，處于“專心練劍”階段，研發(fā)不得有半點(diǎn)含糊，要花很長時(shí)間把產(chǎn)品做好。

創(chuàng)立鷹瞳

鷹瞳科技的創(chuàng)立，源于創(chuàng)始人張大磊的一次親身經(jīng)歷。曾在PPTV、新浪等互聯(lián)網(wǎng)公司擔(dān)任高管的他，在2014年時(shí)家人被漏診錯過最佳治療窗口，這件事對他觸動很大，于是下決心要創(chuàng)立一家醫(yī)療AI公司，讓所有人都能隨時(shí)掌握自己的健康狀況。

通過梳理資料他發(fā)現(xiàn)，中國目前醫(yī)療資源仍較短缺，基礎(chǔ)慢病人數(shù)越來越多、常見的心梗和中風(fēng)等心腦血管疾病發(fā)病率高企，但很多人卻得不到及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)提示、診斷或有效干預(yù)。這就導(dǎo)致了死亡的腳步加速或提前到來。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，由于人口老齡化等原因，心血管疾病及糖尿病等慢性病已成為60歲以上人群的常見死因。

拿最常見的糖尿病和高血壓病來講，2020年中國患糖尿病及高血壓的患者分別達(dá)1.298億人和2.45億人。但患者往往知曉率較低，像糖尿病僅為43.3%，控制率也較低，僅為32.2%。

早發(fā)現(xiàn)才能早治療，如何“發(fā)現(xiàn)”至關(guān)重要。其實(shí)這些患者的病從眼睛里就能看出來，糖尿病視網(wǎng)膜病變是糖尿病患者最常見的并發(fā)癥，2020年，中國高達(dá)30%的糖尿病患者患有糖尿病視網(wǎng)膜病變，還有13%的高血壓患者患有高血壓性視網(wǎng)膜病變。

圖源：視覺中國

遺憾的是，由于早期糖尿病視網(wǎng)膜病變通常為無癥狀，2020年，中國仍有約90%的糖尿病視網(wǎng)膜病變病例（或33.6百萬人）未確診，確診率低于10%。究其原因，是缺乏經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生及醫(yī)療資源分配不均衡，對該等服務(wù)的需求尚未得到滿足。

一個個數(shù)字?jǐn)[在面前，真實(shí)、殘酷且觸目驚心。每到這個時(shí)候，科學(xué)技術(shù)總能幫上大忙。人工智能醫(yī)學(xué)影像分析為此提供了有前景的解決方案，以有效且高效地解決該等未得到滿足的醫(yī)療需求。

由于視網(wǎng)膜是人體中唯一能夠以無創(chuàng)方式直接觀察血管及神經(jīng)的部位，人工智能視網(wǎng)膜影像識別分析可提供無創(chuàng)、準(zhǔn)確、快速、高效且可擴(kuò)展的解決方案。2015年9月，鷹瞳科技創(chuàng)立，總部設(shè)在北京，它的橫空出世，正是為解決上述難題而來。

院內(nèi)院外廣泛適用

用一句話解釋鷹瞳科技的產(chǎn)品的功能，是讀取和識別視網(wǎng)膜的照片，通過算法得出健康風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，從而提供早期檢測、輔助診斷及健康風(fēng)險(xiǎn)評估解決方案。

公司的核心產(chǎn)品名為Airdoc-AIFUNDUS，它的工作流程包括三個主要步驟：視網(wǎng)膜影像采集、影像質(zhì)量控制以及影像分析及分類。分析完成后，將生成帶有視網(wǎng)膜影像、檢查結(jié)果、疾病進(jìn)展及轉(zhuǎn)診建議的報(bào)告。

醫(yī)生可在提供診斷及醫(yī)療建議時(shí)參考該報(bào)告。醫(yī)生亦可參考該報(bào)告，決定是否有必要轉(zhuǎn)診至其他科室（如眼科）進(jìn)行復(fù)診。

鷹瞳科技Airdoc-AIFUNDUS臨床工作流程，圖源：鷹瞳科技招股書

依靠強(qiáng)大的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，鷹瞳科技已開發(fā)出三個版本的Airdoc-AIFUNDUS，它們各有各的用途：Airdoc-AIFUNDUS (1.0)用于糖尿病視網(wǎng)膜病變的輔助診斷，Airdoc-AIFUNDUS (2.0)被設(shè)計(jì)用于高血壓性視網(wǎng)膜病變、視網(wǎng)膜靜脈阻塞及年齡相關(guān)性黃斑變性的輔助診斷，Airdoc-AIFUNDUS (3.0)被設(shè)計(jì)用于病理性近視及視網(wǎng)膜脫離的輔助診斷。

其中，Airdoc-AIFUNDUS (1.0)獲批用于輔助診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變，為首款獲得國家藥監(jiān)局頒發(fā)的第三類醫(yī)療器械證書的人工智能視網(wǎng)膜影像識別輔助診斷產(chǎn)品，因此得以在國內(nèi)醫(yī)院使用，用于協(xié)助醫(yī)生做醫(yī)療診斷。

鷹瞳科技產(chǎn)品組合主要詳情，圖源：鷹瞳科技招股書

不僅如此，鷹瞳科技還將產(chǎn)品管線延伸至院外，向各種大健康場景中的廣大客戶推廣人工智能健康風(fēng)險(xiǎn)評估解決方案，包括社區(qū)診所、體檢中心、保險(xiǎn)公司、視光中心及藥房等等。

據(jù)招股書，2019年及2020年，人工智能健康風(fēng)險(xiǎn)評估解決方案為鷹瞳科技貢獻(xiàn)的收入分別達(dá)到2190萬元及4280萬元，占比分別為71.8%和89.9%。2021第一季度更是高達(dá)1960萬元，同比2020年的180萬元大增988%。

截至目前，鷹瞳科技的產(chǎn)品已覆蓋超過850家視光網(wǎng)點(diǎn)、400多家等級醫(yī)院、28個省份區(qū)域內(nèi)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、140家體檢中心。

單是2020年，招股書顯示，鷹瞳科技的解決方案檢測量超過266萬例，并檢出近30多萬例陽性（占全部檢測量的12.3%）及有嚴(yán)重或迫切健康風(fēng)險(xiǎn)22291例（占全部檢測量的0.8%）。

與其它行業(yè)伙伴相比，鷹瞳科技的獨(dú)特競爭優(yōu)勢還在于，融合自主研發(fā)的人工智能軟件和硬件的一體化解決方案，公司擁有三款自主研發(fā)的眼底相機(jī)，這些設(shè)備與輔助診斷SaMD和健康風(fēng)險(xiǎn)評估解決方案兼容。

鷹瞳科技還在路上

鷹瞳科技所處的市場前景不可估量。據(jù)弗若斯特沙利文報(bào)告，中國人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)將由2020年的3億元人民幣增長至2030年的923億元，2020年至2030年的年復(fù)合增長率為76.7%，巨大的藍(lán)海市場前景可期。

目前，鷹瞳科技的算法能做到55種健康風(fēng)險(xiǎn)的識別，而理論上通過視網(wǎng)膜可以識別的常見疾病或病變達(dá)200多種。每一個疾病算法模型被研發(fā)出來，以及每一個適應(yīng)癥的獲批，都將激活一片潛在市場。

且相比醫(yī)學(xué)影像AI的其他解決方案，人工智能視網(wǎng)膜影像識別分析可更廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療和大健康場景，這使得人工智能視網(wǎng)膜影像識別市場得到爆炸性增長。弗若斯特沙利文數(shù)據(jù)顯示，人工智能視網(wǎng)膜醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模到2030年將達(dá)到340億元，占整個醫(yī)學(xué)影像市場的1/3以上。

按醫(yī)療健康場景及大健康場景劃分的中國人工智能視網(wǎng)膜影像識別市場的明細(xì)，圖源：鷹瞳科技招股書，資料來源：弗若斯特沙利文

與傳統(tǒng)的圖像識別算法不同，識別醫(yī)學(xué)圖像需要算法具有極高的準(zhǔn)確率和可靠性。鷹瞳科技數(shù)據(jù)庫不僅包含真實(shí)世界用戶視網(wǎng)膜影像和相對應(yīng)的約370萬模態(tài)數(shù)據(jù)，還廣泛涵蓋了年齡、性別、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、疾病、商業(yè)渠道及醫(yī)療器械模型，這也有助于持續(xù)開發(fā)及優(yōu)化深度學(xué)習(xí)算法以精確識別慢性病相關(guān)癥狀。

2019年和2020年，鷹瞳科技花在研發(fā)方面的開支分別為4120萬元和4230萬元。2021年前三個月達(dá)到1100萬元，同比增長34%。研發(fā)團(tuán)隊(duì)包含超過80名成員，他們在人工智能技術(shù)及醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)，具備涵蓋深度學(xué)習(xí)、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)分析、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、醫(yī)療器械及生物學(xué)等各個學(xué)科的全方位專業(yè)知識。

巨大的投入下，鷹瞳科技碩果累累。據(jù)招股書，截至目前，鷹瞳科技擁有154項(xiàng)專利、專利申請及已發(fā)布PCT申請，其中24項(xiàng)與公司核心產(chǎn)品有關(guān)。

此外，公司在《柳葉刀》系列、《英國眼科學(xué)雜志》及《英國皮膚病學(xué)雜志》等權(quán)威同行評審科學(xué)期刊上，或是人工智能學(xué)術(shù)會議（例如MICCAI）發(fā)表了超20篇論文。

但即便如此，張大磊仍然以創(chuàng)業(yè)公司來進(jìn)行自我定義，公司仍處于“專心練劍”階段，他深知，想把所有血管和神經(jīng)問題一個個都做透，得一個個來。比如監(jiān)測老年癡呆進(jìn)展，做透并不容易。

“百度、阿里、騰訊甚至谷歌都扎進(jìn)來做視網(wǎng)膜AI這件事，”在張大磊看來，“有競爭是好的，大家共同的敵人是疾病和衰老，對抗疾病和衰老的任何力量都是戰(zhàn)友，包括醫(yī)院、醫(yī)生、保險(xiǎn)、藥企和同行公司。”

如何通過視網(wǎng)膜圖像實(shí)現(xiàn)更多疾病和健康風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測？如何降低視網(wǎng)膜拍照設(shè)備成本做到普通百姓家庭輕松負(fù)擔(dān)？鷹瞳對這些問題、對讓每個人都能通過傳感器持續(xù)監(jiān)測自己的健康狀況充滿好奇，并愿意投身其中，但這都需要更長時(shí)間，鷹瞳已經(jīng)做得很好了，但鷹瞳還在持續(xù)前進(jìn)的路上。

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原標(biāo)題：《“醫(yī)療AI第一股”鷹瞳科技的快與慢》

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