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    3家IPO,7家交表,多個龍頭營收驟增,AI醫療迎來盈利時代?
    來源:互聯網   發布日期:2022-02-17 11:17:03   瀏覽:10503次  

    導讀:去年,醫療人工智能璀璨依舊卻又悲喜交加。 這一年,曾被視為AI醫療火苗引燃者的IBM沃森醫生(Watson)黯然消亡。也正是在這一年,AI醫療扛過資本寒冬,走向IPO前夕。鷹瞳、醫渡科技、嘉和美康成功上市敲鐘,頭部效應初現。深睿、衛寧分別收購依圖、創業慧康...

    去年,醫療人工智能璀璨依舊卻又悲喜交加。

    這一年,曾被視為AI醫療“火苗引燃者”的IBM“沃森醫生”(Watson)黯然消亡。也正是在這一年,AI醫療扛過資本寒冬,走向IPO前夕。鷹瞳、醫渡科技、嘉和美康成功上市敲鐘,頭部效應初現。深睿、衛寧分別收購依圖、創業慧康,企業間開啟并購。

    3家IPO,7家交表,多個龍頭營收驟增,AI醫療迎來盈利時代?

    顯而易見,AI醫療的商業化已實現零到一的突破,賽道漸為成熟。頭部企業招股書的遞交,更是使得長期以來處于黑盒之中的AI醫療產業真實營運數據得以向外界披露,AI醫療的應用前景、商業化與技術發展方向變得更為明晰。

    AI醫療規模商業化的曙光,似是照進了現實。

    但風險依然存在,“船大調頭難”的諺語,早已闡明了規;l展下任何微小的變革都會帶來巨大波瀾的道理。行業愈是走向成熟,從業者愈應保持謹慎和理性。

    對于一只腳已邁入IPO的AI醫療產業,背后難以實現盈虧平衡、商業模式尚不清晰等諸多問題仍然待解。

    藥研、影像、信息化是AI醫療的主要版圖,此次文章將以AI醫學影像遞交招股書企業為分析對象,以期透過AI醫學影像的一隅,窺見AI醫療未來發展脈絡。

    營收驟增,虧損普遍收窄

    人工智能是一門燒錢的生意,虧損是盤繞于AI醫療上空的疑云。從AI醫學影像賽道來看,無論是率先吃到螃蟹鷹瞳科技,還是港股沖刺中的其他幾家企業,招股書中的一連串數據,都透露出企業虧損的事實。

    盡管圍繞人工智能企業如何盈利的問題業界已展開過數輪討論,但虧損的“魔咒”似乎仍難破除。沃森醫生的退場,誠如對此的印證。

    不過好在AI跨過了國藥監局負責的注冊準入這道坎。

    自2020年AI醫學影像賽道斬獲首張三類證以來,AI醫學影像產品獲批程度持續提升,各家企業相關產品接連獲批。審批流程的跑通,成為AI醫學影像企業得以在營收額上實現成倍增長的內核,更為人工智能企業扭虧為盈打下基矗

    3家IPO,7家交表,多個龍頭營收驟增,AI醫療迎來盈利時代?

    AI醫學影像產品三類證獲批情況

    圖表數據來源:動脈橙數據庫

    去年,處于AI醫學影像賽道的鷹瞳科技、科亞醫療、推想醫療、數坤科技向港股發起了沖刺。透過各家企業遞交的招股書,可以看到AI醫學影像大部分企業銷售收入成倍上漲。

    3家IPO,7家交表,多個龍頭營收驟增,AI醫療迎來盈利時代?

    AI醫學影像遞交招股書企業銷售收入

    (增長率以2020年與2019年銷售收入計算)

    圖表數據來源:各企業招股書

    數據顯示,2020年鷹瞳科技全年營收相較2019年有明顯上漲,2021年僅半年企業銷售收入便超2020年全年收入達成4947.7萬元的銷售額;推想醫療年增長318.3%;2020年,數坤科技銷售額翻了31倍,2021年僅上半年營收額便超5000萬元。

    虧損是事實,但在審批流程的跑通,以及公立醫院高質量發展等政策對于AI的推進下,營收驟增,虧損正普遍收窄。

    不過,審批難題的破解,并不意味著AI醫學影像商業化已完全跑通。注冊準入的通過僅意味著AI能夠進入醫療市場,在醫院體系之外進行銷售。

    鄭冶楓博士曾表示:“從整個AI產業來看,AI的商業模式、技術能力都存在一些問題。美國的醫療AI商業化很成功,不少AI產品還通過了醫保準入,一部分原因在于,美國放射檢查的設備費用和診斷費用是分開的,人工費用尤其高。反觀國內,放射檢查費用很低,不會單獨計算,且大部分是設備費用。這是為什么現階段美國AI可以獨立收費、獨立報銷的原因。”

    因此,AI醫療產品要想實現規模商業化,還需通過物價準入、醫保準入,找到更多的用戶為其產品買單。

    商業化、產品研發投入持續加大,

    扭虧為盈還需時間

    面對身處“瓶頸期”的人工智能賽道,第四范式創始人戴文淵曾提出一個值得思考的議題,即AI到了一個新的臨界點落地各行各業之后,如何給企業帶來質變?

    這一問題隱喻了當下人工智能企業的困境,也道出了破解難題的思路帶來質變。

    留給AI企業的,是找到這項技術的不可替代性。而要尋找新的增長空間與市場落點,就要善于利用人工智能這一工具,幫助醫療機構實現量變到質變的跨越,使AI真正成為醫療機構不可或缺,而非可有可無的一部分。這是人工智能企業實現扭虧為盈的關鍵所在。

    不過,要實現扭虧為盈AI企業還需要至少跨過兩道坎。

    其一,企業需要持續實現技術突破,加大管線布局與研發力度以找到新的增長空間,并在大量投入的過程中保證盈利。

    其二,人工智能企業還需解決滲透率低的難題。AI還需逐一通過注冊準入、物價準入、醫保準入才能實現規模商業化。

    這意味著醫療人工智能產品逐一獲批后,企業后續將加速商業化,同時著手產品管線拓展。銷售及營銷成本、研發成本將持續擴大,前期的戰略性投資似乎不可避免,短期內AI醫療企業要實現盈利仍存在困難。

    上述企業招股書中所披露的企業在銷售及研發投入上的財務數據進一步印證了這一觀點。

    通過分析鷹瞳科技、科亞醫療、推想醫療、數坤科技招股書中的風險因素,我們發現,面對未來能否從經營活動中產生利潤這一問題,各家企業主要將其歸結于管線產品的成功開發、監管批準、產品組合的成功及商業化。而現階段研發與銷售則是AI醫學影像企業的重心,企業正著手通過這兩方面的投入攻克技術和商業化難題,以期實現質變。

    3家IPO,7家交表,多個龍頭營收驟增,AI醫療迎來盈利時代?

    圖表數據來源:各企業招股書

    2019年至2020年間,鷹瞳科技研發成本由4121.2萬元增長至4230.9萬元,研發投入占比則由135.5%降低至88.8%;科亞醫療研發成本則由3544萬元,增長至11674萬元,研發投入持續增長,由3029.06%上升至16442.25%;推想醫療研發成本則由6904.9萬元降至6684.3萬元,研發投入占比由1042.72%驟降至241.31%;數坤科技研發成本有所提升,研發投入占比降低近一倍,由5587.57%減少至2540.59%。

    在商業化層面上,除推想醫療外,鷹瞳科技、科亞醫療、數坤科技銷售人員占比都高于研發人員占比,同時銷售及營銷成本也逐年提升。

    透過各家企業財務數據,可以看到隨著人工智能審批流程跑通,產品逐漸邁向成熟階段,由于醫院對于人工智能技術接受與認知度正處于提升階段,于銷售初期企業需要參加各類展會、學術會議尋找客戶,圍繞愈為豐富且成熟的產品管線進行商業化投入。同時深入醫院,調研醫院需求,提升企業產品滲透率,嘗試在商業化初期迅速占領市場,實現營收額成倍增長。并為未來人工智能企業在物價準入、醫保準入打下一定基矗

    技術層面上的問題與AI的商業化困境有一定關聯。

    鄭冶楓博士曾談到:“從目前通過NMPA審批的AI產品來看,AI只能在特定的一個或幾個問題上進行解決。單點功能的AI不一定能降低醫生的工作量,反倒有可能適得其反。換句話說,AI還需要全面的開發,全方位的升級。”

    盡管在企業商業化能力提升之下,研發投入占比多呈現下降趨勢,但研發成本在絕對數值上大部分企業仍有所提升。

    據業內相關人士透露:“產品是企業最核心的競爭力。企業要想未來有更好的造血能力,實現規;厝恍枰罱ㄘS富產品管線作為支撐。但產品從研發到落地這個過程需要耗費兩年左右的時間,這就意味著那么產品研發將一直在路上,而企業在上面的絕對投入必然只增不減。”

    因此,我們可以推測人工智能企業未來在商業化和產品研發上的投入仍將持續加大。于AI醫療而言,實現扭虧為盈,或許還需要時間。

    規模商業化路在何方?

    據弗若斯特沙利文數據顯示,未來人工智能醫學影像市場規模將持續提升,預計2030年將達500.1億元?梢婋S著醫療機構對人工智能認識度的提升,醫療影像人工智能的營收規;驅㈦S之在十年內迎來指數提升。

    3家IPO,7家交表,多個龍頭營收驟增,AI醫療迎來盈利時代?

    數據來源:鷹瞳科技招股書

    不過從實際層面來說,若僅按照醫院一次性購入醫療人工智能軟件的傳統模式運營,產業要真正實現營收規模的指數提升還很難,人工智能企業需要找到新的增長潛力。進入價格目錄按診斷次數計費,以及開發出并行的新應用場景,或將成為幫助人工智能企業有效擴大規模的可行手段。

    那么,當進入物價準入與醫保準入時代后,當前處于市場準入階段的人工智能企業商業模式應如何變化?我們可從鷹瞳科技、科亞醫療、推想醫療、數坤科技四家企業當前的模式入手,進行分析。

    鷹瞳科技:商業化場景、數據壁壘兩手抓

    鷹瞳科技將硬件、軟件、算法及服務集為一體,以提供相應解決方案。其產品線包括三大部分:用于檢測及輔助診斷的人工智能醫療器械軟件(SaMD,Software as Medical Device)、健康風險評估解決方案,以及獨有硬件設備。

    2020年8月,Airdoc-AIFUNDUS(1.0)獲國家醫藥監局第三類醫療器械證書后,鷹瞳科技便開啟了其商業化之路,并在2021年第一季度起開始產生收入。今年1月,鷹瞳科技白內障檢測獨立醫療器械軟件注冊申請獲批,再度為其產品研發能力加碼,其商業化征程也隨之繼續開啟。

    綜合來看,鷹瞳科技從兩方面搭建自身優勢:

    其一,在于自主研發且廣泛適用于檢測和診斷多種慢性病的深度學習算法。這不僅為鷹瞳科技的產品研發能力及產品獲批奠定了基礎,更進一步提高了行業準入門檻。

    其二,產品擁有豐富應用場景,賦予了企業商業化能力。鷹瞳科技產品管線所輔助診斷疾病主要涵蓋糖尿病視網膜病變、高血壓性視網膜病變等。豐富的產品管線為鷹瞳科技創造了豐富的落地場景,使之能夠滿足醫院、社區診所、體檢中心、保險公司、視光中心及藥房等對健康服務的各種需求。而與廣大客戶群體的合作,又能夠進一步擴大企業真實世界用戶數據庫,創建反饋循環,進一步優化現有算法并開發新算法。

    商業化場景與數據壁壘兩手抓的鷹瞳科技,構筑了一個正向循環系統。當產品線打通,擺在鷹瞳科技面前的,或是一個更大的AI醫學影像生態系統。

    科亞醫療:搶占先發優勢,篩、診、治、康深度布局

    盡管,去年科亞醫療的銷售收入未見明顯增長,但這或許只是冰山一角。從營收額、研發投入占比等數據上來看,可以明顯感覺到科亞醫療與其他企業打法不一?苼嗎t療摒棄了從公開數據眾多的肺結節、眼底AI研發入手,而是直接深入心腦血管領域。

    從其產品布局來看,科亞醫療設計并開發涵蓋從早期篩查、診斷、治療到愈后康復等患者護理全流程產品組合,并建立包含機器人研發、制造、商業化能力的人工智能醫療器械平臺。同時科亞醫療設計了一套基于深度學習的醫療器械產品及在研產品,以滿足心血管疾病患者未被滿足的臨床需求。目前,科亞醫療多款產品已提交NMPA注冊審核,同時仍在持續擴展深脈腦卒中智能影像分析系統的適應癥。

    另一方面,科亞醫療在其CT-FFR深脈分數通過NMPA后率先開啟了物價準入的申請,嘗試通過醫院直接向患者提供醫療AI相關服務。

    推想醫療:多樣化產品組合能力,率先拿下多國準入

    推想醫療的核心在于開發部署全院級AI醫療產品,服務醫院內多科室醫生,實現疾病的篩查、診斷、干預、治療、管理及研究,特別是在肺癌治療領域中。

    事實上,推想已建立包含15款醫療AI產品的矩陣。

    從其產品管線布局來看,從縱橫兩方面拓展自身產品能力,以鎖定更龐大的目標市常

    綜合來看,推想醫療的優勢在于其多樣化的產品組合能力。推想醫療通過對其拳頭產品AI肺結節進行深入研發,搶占先發優勢,拿下多國準入,成功實現商業化。并以此為出發點縱向拓展,探索AI在肝癌、乳腺癌、肺炎、結核并腦卒中等疾病篩查中的應用價值,為企業研發和商業化工作創造協同效益,并使其在AI醫療器械行業享受先發優勢。

    通過先發優勢,推想醫療無疑將占有更大的市場,并進一步以此提升其產品深度學習能力、產品性能及市場滲透率。

    數坤科技:影像AI的平臺化構想

    數坤科技有一套影像AI的平臺化構想數字人體。

    企業除向客戶提供針對特定治療領域的個別先進產品外,還提供一種或多種企業管線中獨立產品的“平臺化產品”。如若單一產品獲得了有較高技術難度的治療領域的推廣及驗證,就能夠有機會贏得醫生對品牌的認可及對技術能力的信任。院方將傾向于在其他領域繼續使用相關產品。而數坤科技圍繞人體建立起的豐富產品線,以及平臺化產品思路則為企業產品線上其他產品商業化提供了機會。這便能夠盤活現有客戶,并使其產生經常性收入,同時通過創新產品迅速擴大客戶基矗

    目前數坤科技的產品管線正在逐步完善,并持續開拓海外市常

    從遞交招股書的四家企業的發展模式來看,四家企業均有海外布局。這不僅能夠分散單一風險,而且較早獲得市場準入也將為企業依靠技術和價格優勢打下市場奠定基礎,未來必將為企業發展及營收額增長提供更多支持。

    在產品研發上,企業仍在持續加強自己核心產品的競爭力,同時拓展產品管線,推進產品獲批進度,以期建立更完整的生態。另一方面,企業均已搭建起自己的閉環,圍繞企業核心能力的主軸,挖掘更多商業化場景。在商業化上,四家企業均邁開了自己的步子,在推進產品研發及準入基礎上,持續創造更為豐富的應用場景,為未來企業營收額增長開拓新的價值空間。

    寫在最后

    當目睹AI醫療影像與醫療大數據跨過一道又一道坎,從混沌期走入IPO沖刺前夜,聆聽上市、并購的旋律奏響,眼見人工智能商業化實現著零到一的突破,就如見到群星亮起那一刻,這足以說明AI醫療影像一路走來所取得的成績。

    但未來擺在AI醫療面前的還有進入物價準入與醫保準入時代后,企業商業模式應如何變化;企業如何找到產出高于投入的臨界點,產生從量變到質變的改變等問題。

    對于目前仍處于上升期的AI產業而言,研發投入和產出比在神經網絡學術界研究天花板、工業界人才轉換產能有限、市場教育尚處初期仍需要投入等因素影響下,數值并不好看。同時,目前產品多關注特定疾病風險,而未完成多疾病覆蓋,無法達成‘閉環價值’。諸多因素限制,導致目前AI尚難打破虧損“魔咒”。

    但從各家企業產品管線的搭建,以及商業戰略的調整來看,從業者都找準了方向,在拓展自身產品覆蓋疾病范圍的同時,嘗試把賽道做寬。從院內治療、手術規劃,再到大健康場景,探索人工智能更多的可能性。同時與企業廣泛建立合作,通過硬件和軟件結合的形式,快速拓展人工智能應用范圍。盈利的未來,或已不遠。

    一位在AI領域待了超十年的從業者告訴動脈網:“現在出來的很多產品,在功能等方面或許還不足以在特定場景內給使用者提供‘閉環價值’。但隨著未來產品的深度場景化,商業模式會逐漸清晰。”

    伴隨AI醫療影像產品獲批進度的加快、瓶頸突破,以及企業IPO,人工智能無疑已邁入了新的時間周期。

    *封面圖片來源:123rf

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