誕生于1956年的人工智能在經(jīng)歷了技術(shù)驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動后，已經(jīng)進(jìn)入了場景驅(qū)動的發(fā)展階段。金融、汽車、醫(yī)療、零售、教育等被視為AI應(yīng)用前景最可觀的領(lǐng)域。

其中，醫(yī)療已經(jīng)成為AI創(chuàng)投中熱度最高的應(yīng)用領(lǐng)域之一。前瞻研究院數(shù)據(jù)顯示，2018年前三季度，國內(nèi)AI醫(yī)療領(lǐng)域共有39家公司披露完成融資，融資案例數(shù)量同比增長21.88%；披露融資金額的18家公司共計融資約26.2億元，披露融資總規(guī)模同比增長128.42%。

“當(dāng)前AI基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)很完善了，我們很看好其在影像、文本、診療、藥物研發(fā)等醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。”遠(yuǎn)毅資本合伙人楊瑞榮介紹。

公開數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)學(xué)影像是AI醫(yī)療領(lǐng)域中資本布局最為密集的一塊，在2013年~2017年融資案例數(shù)最多，占AI醫(yī)療融資案例總數(shù)的31%。業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，AI醫(yī)學(xué)影像是最可能率先實現(xiàn)商業(yè)化的細(xì)分領(lǐng)域。

如今，AI醫(yī)療產(chǎn)品正紛紛進(jìn)入臨床階段，資本投入熱情仍未冷卻，但各界關(guān)于AI醫(yī)療的爭議從未停歇。看好者認(rèn)為AI能幫助解決醫(yī)療資源缺乏的問題，并能提高醫(yī)生工作效率，從而創(chuàng)造價值；唱衰者則質(zhì)疑其同質(zhì)化嚴(yán)重，落地進(jìn)程極為緩慢，找不到商業(yè)模式只能靠“燒錢”死撐。

元生創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人陳杰便顯得較為謹(jǐn)慎：“長期來看，我們看好AI醫(yī)療，我們也在AI醫(yī)療領(lǐng)域做了一些布局，包括醫(yī)學(xué)影像、藥物研發(fā)、血液病診斷。但目前很多項目拿證和商業(yè)化挑戰(zhàn)很大。”

不過，國家對于AI醫(yī)療一直持支持態(tài)度，從國家藥監(jiān)局發(fā)布的一系列文件和會議內(nèi)容可見，AI醫(yī)療器械審批正在加速。7月17日，由國家藥品監(jiān)督局醫(yī)療器械技術(shù)評審中心、中央網(wǎng)信辦國家計算機網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理中心、國家衛(wèi)生健康委員國際交流與合作中心、中國人民解放軍總醫(yī)院等聯(lián)合主辦的人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新推進(jìn)會上，人工智能醫(yī)療器械創(chuàng)新合作平臺宣布成立，將全力推動AI醫(yī)療產(chǎn)品審批。

因此，大部分創(chuàng)業(yè)者和投資人對于AI醫(yī)療產(chǎn)品拿到三類醫(yī)療器械證、可以落地輔助診斷的進(jìn)度十分樂觀。“今年年底或明年年初，應(yīng)該就會有一批公司獲批”，一位不愿意透露姓名的業(yè)內(nèi)人士向創(chuàng)業(yè)邦透露。

從狂奔到洗牌

2016年至今，越來越多的資本涌入AI醫(yī)療賽道，「聞風(fēng)」而至的創(chuàng)業(yè)者亦隨之增多。

在楊瑞榮看來，中國醫(yī)療發(fā)展的三大驅(qū)動力包括消費升級、技術(shù)應(yīng)用以及政策。其中，AI、基因測序等技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到較為成熟的階段，可以給醫(yī)療帶來很大的機會，而中國各類疾病患者的數(shù)量則讓每個細(xì)分領(lǐng)域的市場規(guī)模較國外更為可觀。

聚集了最多人和錢的領(lǐng)域便是AI+醫(yī)學(xué)影像。一方面，智能影像識別技術(shù)發(fā)展較快；另一方面，醫(yī)學(xué)影像是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)最重要的臨床診斷和鑒別診斷工具，接近70%的臨床診斷需借助醫(yī)學(xué)影像。

而工作內(nèi)容重復(fù)性強、效率低的影像科對AI需求迫切。“未來，影像科在整個醫(yī)療中會發(fā)揮重要的作用，因為它會成為整個診斷流程的數(shù)據(jù)中心”，匯醫(yī)慧影高級合伙人王捷曾在創(chuàng)業(yè)邦年會上介紹，“目前我國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率約為4.1%，而且培養(yǎng)一名影像科醫(yī)生的周期非常長，平均在8年以上，因此影像醫(yī)生缺口巨大”。

對此，中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會候任主任委員、中國醫(yī)學(xué)影像AI產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新聯(lián)盟理事長劉士遠(yuǎn)曾在今年3月舉辦的中國醫(yī)學(xué)影像AI大會上表示：“對比中美醫(yī)療AI公司的業(yè)務(wù)布局，我們不難發(fā)現(xiàn)，目前美國醫(yī)療AI企業(yè)行業(yè)分布較為廣泛，而中國醫(yī)療AI企業(yè)大多集中在影像方面。”

由于受病種難易程度限制，同質(zhì)化競爭難以避免。有媒體調(diào)查顯示，140余家從事醫(yī)療AI的企業(yè)，近120家在做醫(yī)學(xué)影像業(yè)務(wù)，其中約百家企業(yè)布局于肺結(jié)節(jié)影像產(chǎn)品。

肺結(jié)節(jié)存在公開數(shù)據(jù)庫，獲取數(shù)據(jù)相對便利，而肺部活動較輕緩、肺結(jié)節(jié)影像更直觀，因此大部分公司將肺結(jié)節(jié)產(chǎn)品作為主要產(chǎn)品。目前，無論是匯醫(yī)慧影、推想科技、深睿醫(yī)療、圖瑪深維等融資輪次靠后的頭部創(chuàng)業(yè)公司，還是騰訊、科大訊飛等巨頭，都已經(jīng)在肺部疾病方面進(jìn)行布局。

熱錢催生了更多的創(chuàng)業(yè)公司，寒冬則讓競爭加劇。過去，大量資本進(jìn)入AI醫(yī)療領(lǐng)域搶奪項目，越來越多的公司出現(xiàn)，估值水漲船高。但AI醫(yī)療研發(fā)及銷售、市場成本較高，同時，多數(shù)公司尚未找到清晰的商業(yè)模式，不得不靠“燒錢”研發(fā)、推廣。

因此，雖然資本方當(dāng)下依舊看好AI醫(yī)療前景，但通往AI醫(yī)療應(yīng)用落地的路耗時費力，遠(yuǎn)超想象，這讓行業(yè)中的狂奔者冷靜下來，資金出現(xiàn)轉(zhuǎn)向，投向產(chǎn)品已進(jìn)入臨床階段的AI醫(yī)療公司，早期項目的生存變得艱難起來。

看了三十多家AI醫(yī)療公司后，元璟資本合伙人田敏曾表示：“未來兩年，醫(yī)療AI（公司）會死一批。至少在我看來，這會是個大概率事件。”

“從融資角度來看，今年是富有挑戰(zhàn)的一年”，數(shù)坤科技創(chuàng)始人兼CEO馬春娥告訴創(chuàng)業(yè)邦，“大量蹭熱點、各方面稍微弱一些以及前期資金儲備不是很好的企業(yè)，在今年肯定會滅亡一批”。

另辟蹊徑避開同質(zhì)化

但實際上，醫(yī)學(xué)影像的市場需求遠(yuǎn)不止于此。部分AI醫(yī)療公司開始嘗試除肺部疾病以外其他的醫(yī)學(xué)影像細(xì)分賽道。數(shù)坤科技、匯醫(yī)慧影等便選擇避開高度集中的肺部影像領(lǐng)域，進(jìn)軍其他病種拓展邊界。

2017年6月，馬春娥創(chuàng)辦數(shù)坤科技，選擇從心腦血管影像領(lǐng)域切入AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。這一市場足夠大。據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計，缺血性心臟病和腦卒中分別是全球排名第一和第二的主要死因。其中，我國患者數(shù)量最為龐大。

心腦血管領(lǐng)域的難度表現(xiàn)在診斷流程更加復(fù)雜和數(shù)據(jù)收集的難度大。據(jù)馬春娥介紹，心血管影像的處理和診斷基于三維重建圖像，從主動脈到冠脈血管，血管徑差異從厘米至毫米呈數(shù)量級差異。面對復(fù)雜的任務(wù)，目前普遍采用的深度學(xué)習(xí)模型無法勝任。

為此，馬春娥帶領(lǐng)團隊研發(fā)多維度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以在冠狀動脈CT造影圖像中全自動、精確分割出冠狀動脈血管，對有些僅占整張圖1/10000的遠(yuǎn)端血管也能精確提取。在此基礎(chǔ)上，數(shù)坤科技于去年推出首個針對心血管疾病的人工智能輔助診斷產(chǎn)品CoronaryDoc；今年5月，數(shù)坤還發(fā)布了針對心臟+腫瘤+神經(jīng)的多病種影像AI輔助診斷平臺。

數(shù)坤科技的融資節(jié)奏較為迅速：剛成立時，獲得遠(yuǎn)毅資本2200萬元天使輪投資；去年7月產(chǎn)品推出后，完成過億元A輪融資，投資方包括華蓋資本、晨興資本，遠(yuǎn)毅資本再度跟投；今年2月，再獲2億元B輪融資，老股東全部再度押注，創(chuàng)世伙伴則作為新的投資方加入進(jìn)來。

三度加注的楊瑞榮十分看好數(shù)坤科技的團隊和價值。“我認(rèn)為數(shù)坤是將底層技術(shù)和應(yīng)用結(jié)合得最好的一個團隊，且產(chǎn)品能夠解決核心問題，幫助前端的心血管一線大夫節(jié)約時間。這部分時間可以為醫(yī)院、為患者創(chuàng)造更大的價值。”

另有部分公司選擇進(jìn)軍乳腺疾病領(lǐng)域。乳腺癌已經(jīng)成為中國女性發(fā)病率第一高的疾病。國家癌癥中心公布的全國癌癥統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年全國女性乳腺癌新發(fā)病例約27.89萬例，占女性惡性腫瘤發(fā)病的16.51%，位居女性惡性腫瘤發(fā)病第1位。

目前，乳腺X線攝影、超聲、MRI等影像技術(shù)已成為乳腺癌全周期診療的重要手段，但在醫(yī)療影像領(lǐng)域，卻存在著醫(yī)生供需缺口大、進(jìn)入門檻高、醫(yī)療資源分布不均衡、數(shù)據(jù)量急速增長等難題。

巨頭騰訊旗下的優(yōu)圖實驗室將超聲AI研究首先應(yīng)用到了乳腺腫瘤篩查上。實驗室醫(yī)療負(fù)責(zé)人鄭冶楓曾在采訪中介紹，這一病種對于AI的需求要是比較迫切的，比如發(fā)病率極高、需要提高篩查效率等。

匯醫(yī)慧影也是進(jìn)入乳腺疾病領(lǐng)域的玩家之一。去年11月獲得英特爾投資和芯動能投資的戰(zhàn)略投資時，據(jù)創(chuàng)始人兼CEO柴象飛介紹，匯醫(yī)慧影已形成了從科研到臨床的多條產(chǎn)品線，涉及篩查、診斷、治療各個方面，覆蓋病種包括胸部CT防漏診斷、乳腺鉬靶檢測等10多項常見癌癥等。

同時，匯醫(yī)慧影在單病種上實現(xiàn)了智能篩查、智能決策、預(yù)后預(yù)測、隨訪的全流程覆蓋，形成了多模態(tài)和全影像數(shù)據(jù)鏈，對應(yīng)的落地產(chǎn)品包括主動脈夾層人工智能研究平臺和人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)。

從結(jié)果上來看，這些“另辟蹊徑”的公司更容易與醫(yī)院達(dá)成合作，也更為資本青睞。

探尋商業(yè)模式

對AI醫(yī)療公司來說，產(chǎn)品只是一個底層設(shè)施。更快實現(xiàn)商業(yè)化、搶占更大的市場才是公司活下去的必要條件，也是資本現(xiàn)階段最為關(guān)注的問題之一。

不過，醫(yī)療本就是一個慢行業(yè)，人工智能也需要長研發(fā)周期、高研發(fā)成本，快速完成審批使AI醫(yī)療產(chǎn)品落地并不現(xiàn)實。據(jù)馬春娥介紹，一年打造產(chǎn)品、一年準(zhǔn)備臨床試驗、一年注冊，AI醫(yī)療企業(yè)申證至少也得需要三年的時間。

同時，經(jīng)過三年多的發(fā)展，AI醫(yī)療公司大多仍處于打磨產(chǎn)品的階段，醫(yī)院的付費意愿并不高。

為此，探索商業(yè)模式成為了當(dāng)下AI醫(yī)療公司發(fā)展的主旋律。

一方面，AI醫(yī)療公司尋求與更多醫(yī)院合作，以收集更多高質(zhì)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在此基礎(chǔ)上，不斷提高產(chǎn)品的診斷正確率，從為醫(yī)院“錦上添花”到“雪中送炭”，切實滿足醫(yī)生對效率提升的需求，以提升醫(yī)院付費意愿。

另一方面，數(shù)坤科技、匯醫(yī)慧影等已經(jīng)進(jìn)入臨床階段的公司正在通過并行多產(chǎn)品線在更多的醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，以此尋找更多的盈利模式。“人工智能企業(yè)前期在人才、數(shù)據(jù)、客戶資源等各方面的投入很大，所以盈利是要有一個周期的。隨著企業(yè)的產(chǎn)品越來越多，價值也就會越來越大，因為產(chǎn)品研發(fā)的效率肯定是成本遞減的。”馬春娥表示。

如何保證數(shù)據(jù)的有效性，爭取盡早通過CFDA審批，也是各AI醫(yī)療公司的當(dāng)務(wù)之急。這也對公司的市場能力提出了更為嚴(yán)苛的要求。

此外，更多創(chuàng)業(yè)者的目光瞄向了基層市場。三甲醫(yī)院在AI醫(yī)療公司的搶奪下，已趨于飽和；而基層醫(yī)療市場數(shù)據(jù)量大，醫(yī)療資源更為不足，分級診療的推動也讓這一市場煥發(fā)了新的生機。