AI医疗的战事：基层医院买不起，三甲医院不买单
人人都道2021年是AI医疗在中国的商业化元年。
不仅因为自2020年开始，AI医疗器械陆续获批——国家药监局已累计批准了15张“人工智能”器械注册的三类证；也因为AI医疗的创业公司们，开始进入ipo的冲刺阶段，包括依图科技、推想医疗、科亚医疗、鹰瞳科技在内的多家公司都加入了AI医疗第一股的争夺中。
自2011年IBM公司将其开发的机器人沃森用于医疗场景算起，AI医疗是各路资本的宠儿。在中国，AI医疗的赛道更是被资本热捧，单是2020年一年，AI医疗领域的投资就高达64亿。
但和所有的新兴赛道一样，哪怕是头部公司，仍处于巨额亏损中——已中止科创板上市进程的依图科技在3年半的时间内亏损超70亿。
短期内，AI医疗还无法找到一条除了烧钱之外的商业化路径，和中国资本市场的热火朝天不一样的是，曾经斥巨资投入的国外巨头如IBM和谷歌，都在今年开始黯然离场。
最严苛的用户
在资本搅动中，纷纷扰扰的医疗AI行业，进入医院之后，就像进入到了一个与世隔绝的深水区。这个深水区中，资本无用、噱头无用，颠覆性的概念和幻想通通无用，只有一件事有用：医生到底爱不爱用？
留下或淘汰，医疗行业的游戏规则一向坦率，所有产品的使用者是一群最严苛评判家——医生。这给了这些AI独角兽公司很大挑战。
陈涛是国内第一批接触和使用医疗AI辅助诊断技术的医生，作为东部省份一家三甲医院的影像科医生，陈涛每周要处理要300-500位患者的肺部CT。
一位患者200张片子，这意味着他每周要看6万到10万张CT片，“一张一张看”，寻找大多为6毫米以下的肺部结节，以给予诊断报告。
在没有医疗AI的辅助前，几万张片子，是依靠放射科医生的眼睛。
使用医疗AI的肺结节辅助诊断系统后，陈涛的工作方式是：用医疗AI的软件打开一个人的肺部CT片，软件能识别出所有的结节，甚至能够列出结节的性质，陈涛进行参考给出报告。
“2018年刚开始时，几个系统都不准确，效果不是很好。”陈涛说，那段时间几家公司的技术人员时常出入放射科，解决每个影像医生遇到的问题。系统中也自带标注功能，如果未识别某一个结节，医生也会人工标注出来，重新用于公司训练AI模型，更新软件。
通过这种磨合方式，到2021年，当年送进影像科的医疗AI系统留下了两家，系统辅助诊断的准确率基本达到了95%左右。
肺结节的检测已经是AI医疗在商业化领域最为成熟的产品。
由中国信通院、工业互联网创新中心和 36 氪研究院发布的《2020 人工智能医疗产业发展蓝皮书》显示，而AI 医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景，率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用，但因成本或技术原因，尚未实现规模化普及。
“医疗影像是我国AI医疗最为成熟的细分领域。”多位投资人和行业专家均向八点健闻表示，影像是后续医疗AI产品的基础，所以各家先扎堆影像。
据行业统计，2020年中国人工智能医疗公司共计129家（不包含以基因检测技术为主的企业），其中医学影像领域的公司数量达55家，占人工智能医疗公司总数的42.6%。
但就算是准确率已高达 95%，但对于医生而言，仍然远远不够。
“但即使如此，很多医生依然习惯两个软件一起使用，查漏补缺，最后再自己检查一遍，以防错漏”。
陈涛坦言，医疗AI系统辅助肺结节的诊断，“缓解了医生的眼睛疲劳，提高了效率，但并没有减少工作量”。
在北京一家三甲医院的眼科里，有几款在免费使用的另一热门领域的医疗AI产品——糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件。一位主任医师告诉八点健闻，软件更适合用于大范围筛查，在三甲医院里作用相对较小，“医生有可能会用，但在临床诊断时未必使用”。
一家医院接入4、5家AI产品成了司空见惯。有一个有趣又常见的场景：一位经常出入三甲医院影像科的医疗AI技术人员，在去到不同的医院时，先看看医院里接了哪几家产品，然后坐下来跟医生聊聊，哪家好用，哪家不好用。
“从一开始，医疗AI行业就急功近利。”一位医疗AI行业的资深从业人员表示，早在2016年~2018年，一个产品刚开发出初代产品（甚至还是“小样”时），各家公司就开始尽可能把产品送进更多的医院。
当时对于互联网产品来说，大家信奉的是小步快跑，“想的都是要尽快把产品送进医院，占据医院市场，以便在未来商业化经济中占据优势。”
但这恰恰和医疗的天然属性有所冲突，医疗AI领域除了是一条资本眼里的好赛道，更是一条对技术有着极高要求的赛道：准确、高效和成本优势，缺一不可，如若没有绝对的不可替代性，一众医疗AI公司断不可能轻易把钱从“吝啬”的医院里拿走。
基层医院买不起，三甲医院不买单
一些医疗AI公司主动把产品送到科室里，给医生们免费使用。陈涛所在的这家东部省份的三甲医院，是开发医疗AI产品公司的“必争之地”。
“当时科室陆续引进过4~5家AI产品，主要是胸部CT的肺结节检测，后面又陆续添加了肋骨骨折、乳腺钼靶等。”陈涛说，但真正用得上的是两家公司的同类产品——肺结节人工智能辅助诊断系统。
据陈涛回忆，目前，科室里使用的医疗AI辅助诊断软件，付费使用的产品只有一种。即使如此，因频繁投入人力维护运营，“恐怕也很难回本。”
“同质化的产品过多且功能单一，也将成为医疗AI产品未来商业化中的残酷竞争点。”一位多年在医疗AI行业内的资深从业者告诉八点健闻，比如陈涛在临床上使用的肺结节辅助诊断系统。
根据动脉网蛋壳研究院2020年10月发布的报告中指出，截至2020年7月底，国内医学影像+人工智能的企业数量达到89家，这其中有72%的医疗AI企业涉及肺结节。
医院即便不出钱购买，也有很多创业公司“前赴后继”地送系统给医院使用，“那为什么要增加成本购买？”
还有一条路是——下沉到基层，指导和辅助基层医生诊断。“但基层医院没钱，购买的意愿更低。”上述从业者说，现阶段，基层看不到商业化的方向。
“基层买不起，三甲不买单”是目前整个行业普遍存在的问题。上述从业者告诉八点健闻，这也因为，医疗AI的从业人员对人工智能的最大价值点太过于乐观了。
例如，多家医疗AI影像公司的软件是CT智能阅片，其最核心的价值点都是利用计算机视觉技术快速寻找病灶，判断病灶的性质，最终帮助医生输出一个阅片报告。
“核心点就是提升效率，但不缺人手的三甲医院是否愿意为了提升效率，花数十万甚至百万购买一套系统，要打上问号。”
虽然院内市场是绝对的主战场，当下也有公司把视野拓展到了院外。鹰瞳Airdoc创始人张大磊告诉八点健闻，在商业化路径上，鹰瞳开发了多种商业化管道，遍布院内和院外。鹰瞳除了覆盖医院临床科室、社区诊所、体检中心等医疗场景，还覆盖了保险公司、视光中心、药房等大健康场景，目前在400多家等级医院、28个省份的多个知名保险公司、200多家体检中心、1000多家视光中心实现应用。
“大家发现技术确实很有价值，但商业化的问题绕不过去。”上述行业资深从业者告诉八点健闻，2012~2015年之间，创业者们过度高估了医疗人工智能的应用前景，以及商业化的前景。巨头们对医疗AI产品的想象更接近于TO C产品——研发出某款产品，在领域引起革命性的颠覆，订单暴涨，年出售额数百套，年营业额数亿……
现实却总是很残酷。医疗AI产品，依然要向传统的信息化厂商一样，一套一套跟医院谈，做招标采购的流程。同时，金额不大，周期很长，竞争特别激烈。
“这确实是一块肉，但可能不那么好吃。”
“巨头”退场，“独角兽”进击
实际上，大公司早早嗅出了商业化的困难。
国外知名科技公司如谷歌、IBM等公司，也发现难在医疗AI领域中分一杯羹。2018年11月，谷歌成立“谷歌健康”，但据2021Q1季度财报显示，其人工智能多项业务仍在亏损，正在裁员重组中；IBM曾花费40多亿美元收购沃森，成立Watson Health，但其年收入仅有10亿美元，至今尚未盈利，被美国媒体曝出有整体出售的大打算。
“有资本又狡黠”的巨头们想到了另一种玩法：搭建生态。
对于医疗GPS(GE、飞利浦、西门子)三巨头来说，技术实力储备固然雄厚，但更大的优势是渠道和品牌，而这偏偏是创业型医疗AI公司最缺的。创业型医疗AI公司需要花费大量的金钱、时间、海量人力去完成商业渠道建设，打造业内品牌。巨头们拥有成熟的商业化渠道和策略、家喻户晓的品牌。“如何把一个产品变成一个商品，巨头非常熟悉，但创业公司需要一遍一遍去尝试。”
创业公司的优势在于策略灵活，能聚焦在某一个细分的疾病领域做出重塑的产品，做出一款能被市场接受的产品。
一位资深从业者告诉八点健闻，目前，一流的医疗AI市场分成了两个流派。
第一类是巨头和独角兽优势互补的合作模式，这一形式大致从2020年开始。比如，2020年9月，GE发布了人工智能影像诊断平台——Centricity Open PACS AI智能影像平台。在这一平台之上，一群创业型公司再逐个加盟，形成一个完整的生态圈。小厂商在独立拓展渠道的同时，也非常乐于加入大公司的生态圈。
“大公司拥有成熟的产品线和成熟广阔的商业化渠道，如果说能搭上巨头的车，对于小厂商来说是大的利好。”从业者解释道。
第二类是小厂商试图在单个细分领域内实现技术层面的突破，建立自己的品牌优势，最终在行业内站稳脚跟。
究其根本，两种模式都是市场自发的一种摸索行为，哪种更为良性还难以定论，只有等待最终结果的检验。乐观认为，赛道是好赛道，目前虽然缺少可复制的商业模式，但这只是“黎明前的黑暗”，所以大家更应该携手合作、共渡难关，这样才能在这个好赛道里多活一段时间。
找到商业模式之前，先要保证钱没烧完
当然，资本永远对于新赛道如饥似渴。
处于成长期的医疗AI行业，市场规模增长快，资本的投资热情高涨：单是2020年一年，AI医疗领域的投资就高达64亿，是上一年的142%。
今年上半年，医疗AI行业投资案例有14例。进入下半年后，国内已至少9家人工智能医疗企业获得融资，其中3家是AI影像企业获得融资，AI制药企业英矽智能获得的融资数额最高，C轮融资额达到2.55亿美元。
不过比起2018年前后，资本市场冷静了许多。有业内投资人向八点健闻表示，2018 前后对医疗AI公司的投资风格往往是“投整条赛道，每家公司都去投一点”，现在一些行业头部公司也日渐清晰了。
“进入2021年后，整个行业更加务实。”从业者称，行业整体经历了“脱虚向实”的过程，且大多医疗AI公司而言，时间线较为清晰——2018年产品陆续出现，2019年迅速完善，2020年推进商业化进程。“大家越来越清晰地认识到开拓这个市场所需要的成本，重新调整战略规划，对企业进行更加精细化的管理。”
也有一些医疗行业内的投资者对赛道依然态度审慎，在持续观望中。一位业内投资人向八点健闻表示，虽然资本冷静，但有医疗AI公司的估值依然“高的离谱”。除了市场空间不明之外，让一些投资者望而却步的还有一个原因是：医疗AI产品究竟是“诊断产品”还是“辅助诊断产品”，这一点并不明确，让投资存在风险。
6月28日，世卫组织发布《医疗人工智能的伦理和治理》全球报告也称，当AI检查进入医疗场景后，只要无法实现绝对的准确性，就可能面临伦理问题。在划分医疗事故责任时，应明确临床医师和开发商的角色。
进入下半场的医疗AI产业，对于从业者而言，摆在面前的挑战依旧很多——产品强劲，持续有极客的精神和勇气去探索，吸引医生和医院的兴趣；占领赛道，无论借助GPS的生态圈，抑或独角兽公司自拓渠道，不管院内还是院外，要巧占市场；持续融资，在整个行业找到商业模式之前，保证钱没有烧完……
在医疗AI的中场战事之中，3大利器一个都不能少。在现阶段医疗AI的中场战事中，略见输赢，有了这3个利器，虽不能保证赢，至少能保证留在市场，来日方长。
陈涛为化名