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赚不到钱也融不到钱 医疗AI公司只剩故事?

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  原标题:赚不到钱也融不到钱 医疗AI公司只剩故事?

  来源:每日经济新闻

  每经记者 姚亚楠????每经编辑 肖芮冬????

  “折腾了两三年,To B、To C几乎赚不到钱,VC的钱也越来越难融到,很多企业现在只剩下故事了。”一位医疗AI领域从业者这样向《每日经济新闻》记者描述行业当下的现状,“但对大众、对医生讲AI的故事,有什么意义呢?”

  如所有新兴产业的发展必然历经阵痛一样,AI在医疗领域的应用正直面“成长的烦恼”:前期投入高企、产品商业化落地艰难,又恰逢资本市场寒冬、监管悬而未决,尽管前景广阔,眼下医疗AI公司的前行之路显得道阻且长。

  落地变现生死攸关?

  作为新一代改变时代、改变社会的颠覆性技术,人工智能对医疗领域的改造被寄予厚望,国内匮乏的医疗供给、旺盛的医疗消费、庞大的医疗数据助推着创业者不断扩张“人工智能+医疗”的落地场景。过去几年来,在影像识别、辅助诊断、病理分析、药物研发、健康管理等不同细分领域,一系列医疗AI产品相继问世,试图为传统医疗提效赋能。

  “当时创业的热潮裹挟着大家往前跑,不少创业者是TMT行业跨界来的,有的创始团队甚至没有任何医学背景,但当时都不是问题,大家都抱着先做起来再说的想法。”上述从业者向记者描述三年前医疗AI领域创业的盛况。与此同时,大量资本进入AI医疗领域抢夺项目,越来越多的公司出现,企业估值也水涨船高。

  AI产品的研发与应用是异常的烧钱行业,医疗AI企业也不例外。图玛深维创始人钟昕曾表示,研发一个医疗AI产品的成本至少需要数百万元,开发周期达6~12个月。然而,高企的投入现阶段并未带来相匹配的回报,“大部分企业还是要靠融资往下走,靠业务现金流支撑进一步产品研发的公司只有极少数”,上述人士说道。

  进入2019年,资本市场热闹的境况开始急转直下,寒冬的来临不仅让医疗AI领域投融资数量极速缩水,仅存的资金也更多地向中后期项目倾斜。对于大部分投入高企、尚在修炼内功的医疗AI企业而言,如何更快地实现商业化、抢占更大的市场,活下去变得空前重要。

  “预计到明年竞争会告一段落,很多拿不到融资、自身造血能力又不足的AI公司要倒下。”道彤投资创始管理合伙人孙琦判断,“现在比的就是收入,尤其是医疗影像领域,团队成员的配置有多豪华、企业的融资能力有多强,这个阶段已经没那么重要了,最重要的是产品成熟度和落地变现的能力。你的产品是否经得起市场考验,你的销售能力、医疗资源行不行,最终是要回归到商业的本质上。要看收入、看利润,不然企业没有办法在未来更残酷的竞争中生存下来。”

  医院买单动力不足?

  越来越多的企业开始清醒地意识到,产品的好坏不再是一个数字或“人机大战”的成果可以评判的,要想活下去还是要进得去医院,从医院赚到钱。

  “从我们使用的体验来看,各家产品的同质化现象比较严重,一家医院的影像科里摆上五六台AI产品几乎是常态,功能几乎一样。”上海一位影像科医生告诉记者:“尤其是肺结节筛查,产品太多了。有同行开玩笑说,中国人的肺结节快不够用了。”

  “目前这类产品的功能仅仅是辅助识别,你可以理解为看图说话,在读片时点击AI这个选项,软件会识别出肺结节的部位,然后医生再次确认,出具结论。实际工作中,产品准确率能达到80%左右,不像很多产品宣传的,几乎要到理论极限。”

  一位河南三甲医院的影像科主任向记者介绍,他所在的科室共有20余名医生,高峰时期一天需要读CT片400余张,“从我们日常工作的结果来看,AI产品能为科室减轻10%左右的工作量,想要明显降低医生的负担、减少临床对医生数量的需求,显然现在还达不到”。

  他向记者表示,由于产品不成熟,且数据的标注、训练、形成模型等整个环节都需要医生的深度参与,目前合作的所有产品均不需要付费,如果未来产品依然仅停留在疾病的筛查阶段,医院方面合作的兴趣也不会有太大增长。

  在一位医疗AI公司创业者看来,目前很多产品是在用AI技术解决医疗体系内单点效率的问题,随着行业不断发展,以医学为基础的企业未来才有更大的生产空间。

  “这是一个门槛高、专业性强的行业,医疗需求基本上都是来自于内在,AI产品不仅要有高超的算法,更要懂医学、懂临床、懂医院、懂医生。产品的真正落地必须要让每一个参与者都有利可图,在医生能接受的前提下,除了帮助医院提高效率,AI产品还要在保证更优的诊断效果、成本可控的基础上,增加医院收入。”上述医疗AI公司创业者表示。

  “无证上岗”难获收益?

  谈商业化落地的前提除了要有价值的产品,另一个至关重要的因素是产品注册证。

  2018年8月1日施行的《医疗器械分类目录》(以下简称《目录》)规定,医疗人工智能产品要比照《目录》中的“医用软件”类,申办医疗器械许可证。如果医疗AI产品通过算法提供诊断建议,仅仅辅助诊断而不直接给出诊断结论,按照第二类医疗器械管理。如果医疗AI产品通过其算法对病变部位进行自动识别,并提供明确的诊断提示,相较而言风险级别较高,则需按照第三类医疗器械管理。

  据了解,按照医疗器械注册流程,产品从申报到最终过审要经过产品定型、检测、临床试验、注册申报、技术审评、行政审批六步。而目前国内尚没有任何一家企业取得三类医疗器械注册证,部分产品刚走到检测环节,但后续步骤尚需时日。

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  因为上述种种原因,大部分医疗AI企业现阶段收入非常有限。有业内人士透露道,一些企业同医院进行科研项目合作,通过拿课题、发论文等形式获取一些科研经费,也有同器械厂商合作,从整体服务费用中分得一杯羹,但这与理想中规模化的营收要求相去甚远。

  “我们谈的商业化落地一定是产品化的、可持续的商业变现,目前我们看到有相当一部分项目号称有不错的收入,但深入分析其收入结构,发现是和医院搞个课题,拿点科研经费。每个医院做的内容都不一样,这样的项目其实是在卖软件。”在孙琦看来,没有持续商业变现能力的企业走不长远,“一方面要看收入规模,另一方面也要关注收入结构。毫无疑问,临床诊断的规模和意义更大。你有没有把自己浸入到医院的整个诊断体系当中去,这是核心”。

  另辟蹊径撬动新市场?

  来自《人工智能商业化研究报告(2019)》数据显示,现阶段大多数技术和产品成熟的人工智能企业正处于盈亏平衡的关键时期。其中,安防、金融、零售、广告营销领域相对起步较早、收入增长较快,该领域的企业也率先进入了盈利阶段,对于一直处于关注度高位的医疗行业而言,商业化落地也许是这一阶段企业需要讲好的新故事。

  政府审批的开展是行业内一个重要的标志性事件。在孙琦看来,对于医疗行业的新生事物,监管部门一向审慎,证件的获批能够对企业营收形成助力,但证件没有审批下来不代表企业只能坐等,“如果三类医疗器械注册证一直不批,难道就一直不变现吗?那这赛道可能就没了。我不赞成企业消极去等,还是要积极想办法。这里边一定有一些方式可以在不需要等待证件审批、但合法合规的前提下可以尝试去做的”。

  孙琦预测,未来行业的竞争重点不会仅仅局限在单个产品上,多病种、全品类发展是大趋势。“之后会是不断的竞争、整合过程,形成几家头部品牌能够提供从影像、病理、诊断乃至医院信息化一揽子解决方案,创业者要不断拓宽业务边界,以增强医院和医疗机构的合作意愿。”

  此外,他建议创业者不要挤到一片红海中去。“今天来看,部分赛道仍然处于一片荒芜的状态,像超声AI、药物研发等垂直领域的格局远没有形成,值得创业者尝试和深耕。”

责任编辑:覃肄灵

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发布时间:10:22:24

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