国内100+企业做AI医学影像 该如何盈利？

基于卷积神经网络的深度学习算法，在2012年以来逐渐成为医学变革的新动能。基于CT、MRI、X光、超声、热红外、细胞涂片、心电图等医学图像的智能辅助诊疗系统，在临床使用中已经被证明了有效性。

前不久，笔者在与道彤投资合伙人邹国文的一次闲聊中，邹先生透露，国内致力于开发智能辅助诊疗系统的企业，数量超过100家。如此之多的创业者或企业家脱身于此，一方面证明了其对医学进步的贡献之大，另一方面也预示着其潜在的、巨大的商业价值空间。

投资风口背后的虚虚实实，2018年市场基本清晰了。有些拿不到融资、资金链断裂死掉了，有些“挂羊头、卖狗肉”的已经原形毕露，有些深耕医疗多年、顺势做AI创新的仍旧在努力着，有些凭借技术、资金与医疗资源实力领跑的，依旧在领跑。大体市场格局今年基本稳定，每个细分领域都只留下了那么几家在血拼。

如果2017年大家还在拼算法和图像识别的准确度，2018年拼的就是拿认证、商业化。产品怎么卖钱，将成为今年的企业重点研究议题。从去年至今，亿欧智库与不少创业者和投资人聊过相关的话题，也形成了一些不成形的观点和看法，在此希望与各位专家分享和讨论。

一、目前市场中的主流产品

肺结节的识别与诊断，是大部分企业算法模型训练的起点。一方面是因为中国是肺癌大国，肺部影像数据量最充足；另一方面是由于全球针对肺结节识别的研究最为成熟。国内在肺癌诊断与筛查方向进展较快的，主要有推想科技、图玛深维、健培科技、体素科技、依图医疗、汇医慧影、深睿医疗、视见医疗、华润万里云等。除了肺癌之外，针对乳腺癌、肝癌、鼻咽癌、脑卒中的自动检测也正在成为焦点。

智能CT辅助筛查产品（AI-CT）功能界面（图片来源：推想科技）

宫颈癌的辅助筛查，即宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统，是一个正在引起行业关注的领域。这项应用主要针对病理科，辅助病理医生完成病理切片上的细胞DNA自动检测。典型企业有兰丁医学、DeepCare。前者的核心产品细胞DNA自动检测分析仪，在国内算是最早拿到二类证的产品。

糖尿病视网膜病变的诊断与筛查，案例也在不断增多。体素科技、Airdoc、DeepCare等企业均有推出相关产品。

还有一些参与企业较少的应用：

· 腾讯觅硬推出的食管癌筛查产品；

· 乐普医疗推出的AI-ECG-Platform，是一款针对心电图的自动分析与诊断产品；

· 汇医慧影推出的骨折X线智能诊断系统；

· 哪吒保贝推出的新生儿黄疸的诊断筛查，是针对皮肤图像的AI产品。

除了诊断环节，在治疗环节也有值得期待的产品。在放疗领域，连心医疗、汇医慧影、全域医疗等企业推出靶区自动勾画系统，能够帮助医生高效、准确地完成放疗计划。

智能靶区自动勾画示意图（图片来源：连心医疗官网）

在手术领域，昕健医疗、华润万里云等企业推出基于进化算法、VR技术的影像三维重建系统，帮助医生更精准地进行术前规划。

二、起点在三甲，终点在基层

算法模型的训练，需要大量的、高质量的、多样性的图像数据，这些数据三甲医院里最多。因此，企业通过科研合作的方式争取与三甲医院进行合作，拿到优质数据，成了基本路线。然而，三甲医院不缺优质的影像科、放疗科医生，基层医院才缺。所以，从实际应用的角度看，真正的需求在基层而不在三甲。而国家近两年大力推动的医疗信息化、分级诊疗、远程医疗，是一大利好因素。以数字化影像为基础、以多级医院病历数据即时互通为条件，将使得基层医院真正具备癌症等大病诊疗的能力。

许多企业将产品搭建于云端，从一家医院的私有云，到多家医院的公有云，正是面向未来产品应用落地点的产品形态。

三、要不要做硬件？

上述提到的企业，大多是做软件系统起家。做软件的盈利模型，无非有两种：一、卖给医院，向医院收取年费；二，与医院合作，按患者人头收费。但这两种盈利模式的财务模型究竟如何，现在还不得而知。随着主流的几家企业拿到认证，开始进入市场化阶段，国内医疗器械大厂很有可能会伸出“橄榄枝”，谋求合作或并购。两者的结合，对创企而言，能够借助医疗器械厂商的资源实力和软硬一体化的高附加值服务，快速找到创收的路径；对医疗器械厂商而言，能够使产品附加值更高，还能提升企业技术实力和市场竞争力。

创企要不要自己做硬件呢？这是一个值得谨慎思考的问题。做硬件的好处是，靠耗材赚钱。在医疗器械市场，真正赚钱的不是卖多少台设备，而是耗材。以兰丁医学为例，2017年收入近亿，其依靠的产品除了前文提到的细胞DNA自动检测分析仪，还有细胞固定剂、染色剂、一次性使用宫颈刷等等耗材。还有许多做to C基因测序服务的企业，盈利点也主要在于体液采集器。当然，做硬件对于企业而言资产相对较重，并且不是符合每一个领域的情况，所以需要慎重。

总体而言，亿欧智库认为2018年将是医疗AI企业商业化的起点，CNDA的认证进展也在加快，拿到二类证的企业已经有几家，申请三类的企业近一两年也将尘埃落定。我们十分看好人工智能在未来五到十年为疾病诊疗带来的巨大提升，也希望能够享受技术提升带给我们健康、有质量的生命。