上市潮背后，“醫療AI第一股”鷹瞳科技成色幾何？ 原創 鐘文 品玩

作者｜鐘文

有人看好醫療AI在影像領域的發展，因其更清晰的商業化路徑；也有不少人認為其面臨擺脫“證要一張一張拿，醫院要一家一家進”的商業落地挑戰。隨著今年以來，國內數家醫療AI企業紛紛提交招股書沖刺上市，關于醫療AI及其在影像領域的商業實現路徑也為外界所審視。

在一級市場上，醫療AI當下的熱度不減，據企查查發布的《2021上半年我國投融資大數據報告》，今年上半年醫療健康賽道共發生融資事件780起，披露的融資金額1917.26億元，位列各行業之首。

在二級市場沖刺上市的路上，今年六月提交招股書的鷹瞳科技已在九月率先通過港交所聆訊，這無異于醫療AI領域的一針強心劑。

10月26日，鷹瞳科技正式啟動招股，股份代碼為2251。這意味著“醫療AI第一股”的分屬已成定局。

鷹瞳科技是誰？為何它能率先通過港交所聆訊，沖擊“醫療AI第一股”？

敲開商業化大門

所有在醫療AI領域耕耘的公司都會提到的一件事——中國醫生少、病人多、醫療資源分布不均。因此，能在醫療領域發揮出AI的作用，對醫院、企業和病人是一件多贏的事情，其中落地的關鍵在于找好切入的角度。

隨著現代醫學技術的進步，醫學影像的使用率正在迅速提升。同時影像科醫生人數的增長速度有限，難以滿足病患日益增長的需求，因此不少患者都面臨做B超、CT等醫學影像需要排隊數小時的情況。成立于2015年的鷹瞳科技就瞄準了醫學影像賽道，率先提供了人工智能視網膜影像識別的早期檢測、輔助診斷與健康風險評估等解決方案。

“眼底一張照，慢病早知道”，通過視網膜圖像，可以判斷患者是否患有糖尿病視網膜病變、青光眼或者其他眼科疾病，乃至高血壓、糖尿變、心腦血管病等全身性疾病的情況。然而，在國內該項篩查因為種種原因普及率有限，到2020年中國仍有約90%的糖尿病視網膜病變病例未確診（約3360萬人），篩查率低于10%。

我國人工智能視網膜醫學影像市場巨大。根據弗若斯特沙利文數據，中國人工智能視網膜醫學影像市場規模預計將自2020年的7600萬元增至2030年的340億元，2020年至2030年的年復合增長率超過80%。

基于此，鷹瞳科技聚焦視網膜AI領域，根據其招股書顯示，鷹瞳科技的主要產品包括三部分：用于檢測及輔助診斷的人工智能醫療器械軟件（SaMD，Software as a Medical Device）、健康風險評估解決方案和獨有硬件設備。鷹瞳科技的核心產品為Airdoc-AIFUNDUS，其1.0版本用于輔助診斷糖尿病視網膜病變，也是同類產品中首個獲得國家藥監局三類證的SaMD。

根據新版《醫療器械分類目錄》規定：對病變部位進行自動識別，并提供明確診斷提示，按照第三類醫療器械管理。這意味著拿到國家藥監局三類證就有機會讓產品進入醫院的收費目錄，相當于拿到了商業化的船票。

在醫療AI行業，一旦某種質量過硬的醫療器械產品或服務被醫院認可，其平臺的操作方式為醫生所熟練掌握，不管是從設備固定資產的角度，還是從醫生使用流程的慣性方面來說，醫院將不會輕易改變原有渠道，這意味著新入局者需要花費成倍的時間、精力、成本來搶占市場。

因此，率先拿到三類證對醫療AI企業來說，不僅是做好商業化的第一步，也是占據市場、擴大領先優勢的核心要素。

在獲取準入資格后，在本身產品過硬的基礎上，醫療AI企業商業化的第二步是市場的開拓。

眾所周知，醫療AI的產品和服務大多瞄準的客戶是醫院，就如前文所述，醫療AI企業在開拓醫院客戶時仍需“一家一家談，一家一家進”，速度相對較慢。

為解決該問題，眾多醫療AI公司都已紛紛擴充營銷隊伍，而一些頭部企業在商業模式和應用場景上深入探索，開辟出了新的市場。鷹瞳科技即是如此，其產品服務不僅覆蓋到醫院的臨床科室范圍，同時也向醫療及其它大健康領域（包括體檢中心、 社區診所、保險公司、視光中心及藥房）延伸。

據鷹瞳科技招股書表示，其客戶除了曾投資鷹瞳科技的平安醫療科技以外還與中國太平洋保險、中國人壽、太平人壽保險和新華保險等商業保險公司合作，因而，開辟了多種營收方式的鷹瞳科技2020年銷售費用僅占到總營收的39%，遠遠低于醫療器械行業的平均水平。

基于其多維渠道的商業化，鷹瞳科技的健康風險評估解決方案已應用于28個省份的保險公司分支機構，并覆蓋超950家視光中心和超100萬人次。

多維渠道的商業化幫助鷹瞳科技在企業營收與毛利率上穩步提高。招股書顯示，2019年、2020年、2021年上半年鷹瞳科技營收分別為3041.5萬元、4767.2萬元、4947.7萬元，2021年上半年營收已超過去年全年收入。同時期，其毛利率分別為53.0%、61.0%、64.1%，逐年上升的營收和毛利使得公司發展潛力被廣泛看好。

構建自己的護城河

鷹瞳科技在招股書中寫道，目前全球已有數種人工智能視網膜影像產品正在開發，其中包括中國的4種產品和美國或加拿大的2種產品。在激烈的角逐下，醫療AI企業如何構建好自身的壁壘也變得異常重要。

如前文所述，國家藥監局三類證必然是其中的第一個門檻，除此之外，所有同賽道、同領域醫療AI企業的競爭必然會回到產品本身上。決定醫療AI產品的關鍵自然需要回到其區別于傳統醫療器械的軟件算法領域中來。

AI圈有個共識，“有多少智能，就有多少人工”，遵從所有AI算法產出的原理，大量優質的、結構性數據以及好的人工標注質量是訓練出AI算法的基礎。鷹瞳科技自建了一個龐大優質的視網膜影像數據庫，包含了真實世界用戶視網膜影像和相對應的約370萬多模態數據。有了這個數據庫，鷹瞳科技可以持續開發和優化深度學習算法，從而精確識別更多慢性病相關癥狀。

隨著鷹瞳科技率先搶占市場，不同地區、不同醫院、不同類型病人的脫敏數據將會匯聚到視網膜影像數據庫中，這意味著其深度學習算法將隨著市場開拓而持續進化，以此形成雪球效應。

有了優質的數據基礎，也需要強大的自主研發實力來做好算法的開發和維護，鷹瞳科技在自研方面的投入同樣不容小覷。招股書顯示，鷹瞳科技研發投入占比高，2019年及2020年以及截至2020年6月30日及2021年6月30日止六個月，其核心產品研發成本分別為3540萬元、3450萬元、1570萬元及1940萬元，分別占同期現金經營成本總額的54.3%、42.6%、48.4%及35.5%。

持續的研發投入與一流的人才隊伍，使得鷹瞳科技在行業領域內收獲了不少研究成果。如今，鷹瞳科技在中國擁有152項專利及專利申請，包括34項獲授專利及118項專利申請，以及6項已發布專利合作條約（PCT）申請。根據招股書，鷹瞳科技在《柳葉刀》系列，《英國眼科學雜志》及《英國皮膚病學雜志》等權威同行評審科學期刊，及在一些頗具影響力的人工智能學術會議（例如MICCAI）上發表了超過20篇論文。

一步先，步步先，當市場先發優勢、多維渠道商業化與企業自身硬實力等多種因素匯聚到一起，企業由此進入了發展的快車道。從率先拿到市場資格的準入迅速占領市場，再通過在市場中不斷累積的數據庫訓練更強大AI算法，打造出更貼合市場的軟硬件產品，使得市場進一步打開、企業營收向好，收獲更多的資金及人才繼續助力公司發展與產品研發，這或許也是鷹瞳科技能率先通過港交所聆訊的重要原因。

如今，在包括一級市場在內的多種因素推動下，不少AI企業將上市作為公司的首要目標，但上市從來不是一家企業的終點，而是意味著在更大的平臺上的新的開始。鷹瞳科技創始人張大磊對此非常清醒，“醫療健康AI是個細分領域，還很早期。”

張大磊認為醫療AI仍然是一個長期生意，會持續長期創造價值，在未來鷹瞳科技要花5～10年讓產品覆蓋至二級醫院下面的鄉鎮衛生院、村鎮醫院乃至社區衛生服務站；花20年的時間來“專心練劍”把產品做得越來越好；用50年，把健康監測做成一個對抗人類衰老死亡的生態。

原標題：《上市潮背后，“醫療AI第一股”鷹瞳科技成色幾何？》

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