AI医学影像：等一个付费模式拐点

一朵奇葩阳

2020年，是AI医疗影像的元年。
这一年，有两个关键背景：
第一、新冠肺炎疫情爆发，AI+公共卫生成为医疗新基建的重点。一时之间，本来作为医疗辅助备选项的AI影像诊疗，成为疫情影像筛查诊断、医疗资源调控的必选项；
第二、AI医疗三类器械的过审，使AI医疗影像行业跑通了困扰其多年的审评审批阶段，从“应用落地”步入“商业化”。
已经发展数年的AI影像在技术、产品上已经较为成熟，在疫情、政策审核综合因素之下，这一市场迎来了商业化落地的关键时刻。
过去多年，AI医疗影像项目一直处在高举高打，但身处无处落地的尴尬中。医疗AI影像作为医疗器械、辅诊软件的一种工具，想要落地需要入驻医院，但由于医疗体系、支付问题，很多项目虽然具备较高的技术和产品，但想要打入医院科室却很难。
尤其在各地医疗改革后，很多费用需要医院科室承担，这都是极难落地的原因。
但疫情加速了这类医疗项目落地，头部企业包括推想医疗、数坤科技、鹰瞳科技、深睿医疗等头部项目开始快速推进商业化等落地。
截至2023年5月31日，国家药监局已批准59个医疗AI辅诊软件上市，需要搭载在CT、MR、DR、内窥镜等相关影像设备上，应用场景多是心脑血管疾病与胸部疾病的辅助诊断。
如今，经过融资大战、产品角逐的AI影像赛道，走到了更佳关键的时刻。
良医财经「AI医疗」产业观察。
‍⚕️ 主笔/ 布吕
✂️ 文章架构师/ 立立
出品/ 良医财经
01
机会：
两年融资200亿，AI影像解决了什么？
AI+不仅带火了人工智能，也向原本平静的医疗水面，投入了一颗小小的石子。看似水面微起涟漪，但水面下，已经波涛汹涌。
2020年，AI+医疗的项目从规模看，已经占据了整个人工智能市场的18.9%。
另据IDC统计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中人工智能在医疗行业的应用将占市场规模的五分之一，即250亿美元。在人工智能的所有应用中，医疗排在第一。
水上波浪更大，更多项目翻涌而出。
据天眼查不完全统计，2020年到2021年不足两年时间，国内AI+医疗领域共发生了89起融资事件，融资金额总计达到175亿元人民币，其中医学影像约占总融资数的1/3。
而从融资轮次来看，大部分企业处于初期的A轮或B轮融资阶段，部分企业开始步入发展成熟期。最早跑出来的是联影医疗、东软医疗、推想医疗、数坤科技、鹰瞳科技等项目。
比如，2019年成立的数坤科技，至今为止，已经完成5轮融资，背后投资方星光熠熠，包括高盛、春华、红杉、远毅资本、五源资本、华盖等一线机构。头部资本的加持，不仅验证了人工智能医疗行业的巨大前景，也确立了数坤科技的优势。
再看推想，至今为止完成了7轮融资，背后投资方包括中关村并购母基金、高盛、红杉、联新、英诺天使等机构。最新一次是2021年7月，推想医疗完成9亿元D+轮融资。
融资疯狂涌入后，缩短了项目漫长的成长时间。市场也迎来了第一个闯关成功者——鹰瞳科技。有了范例，更多项目前赴后继闯关资本市场。
两年之间，200亿融资，数个项目在资本市场的门前跃跃欲试，AI医学影像迎来收获期。
如数坤科技，主攻的是脑部影像检测。此前,数坤数字脑旗下多个产品已获全球主要市场认证准入,包括:颅内出血 AI 软件获得 NMPA 三类证,头颈 CTA AI 产品已经获 NMPA三类认证、欧盟CE、美国FDA 三大认证,CT脑灌注获得 FDA 认证。
而推想医疗，则覆盖的是肺部、心脑血管、乳腺、骨关节等多部位多脏器重大疾病。
可以说，资本的到来，加速了整个医疗影像赛道发展的进程，通过AI影像，这一赛道的项目帮助医生进行决策，辅助诊疗，在某种程度上，提高了影像赛道的智能化发展。
当然短时间内的挤入，也让这个赛道陷入了同质化竞争和重复创新的陷阱。
02
挑战:
同质化竞争，拿到证并不是终点
从出发角度看，AI医疗影像的核心价值在于缓解医疗资源不足问题，包括医保资金支付压力大、影像科室医生工作负担沉重两个方面。
在2019年前后，相关项目的创业者谈到最多的就是，通过AI医疗影像帮助一线城市医院的医生，解决患者太多带来的人力不足问题，帮助三四线农村解决因地域偏远带来的医生经验不足等问题。
但如今，虽然这一目标仍有距离，但是AI确实帮助产业解决了智能化的问题，并在疫情中国表现出色。
不过，由于赛道崛起速度过快，资金关注度太高，导致了大量项目都拥挤在同一个赛道，出现了重复创新的问题。
据企查查不完全统计，2019年至今，国内AI+医疗领域共发生了272起融资事件，披露融资金额超250亿元，其中医学影像相关融资事件数量占比总融资数36%。
国家卫健委卫生发展研究中心副主任游茂曾表示，中国95%的研究或产出都是在医学影像类。从专利数据的细分领域统计看，以“机器学习”及“医学影像”为主的特点在中国尤其突出，而在其他领域如“医疗机器人”“知识库”“自然语言处理”的研究相对不足，在“决策规则”的研究几近空白。
2021年联影医疗、东软医疗、推想医疗、数坤科技、鹰瞳科技等初创企业先后递交招股书，最终鹰瞳科技率先上市。数坤科技在构建精准的“数字心”“数字脑”等方面进展较快；联影医疗作为国内创新影像的领头羊企业，截至目前已累计向市场推出80余款产品；鹰瞳科技以视网膜影像切入眼病诊断和全身慢性病的健康风险评估，是该领域的全球领导者和先行者。
在海量产品中，医院如何选择？肯定是选择那些有资质的项目，但实际上，拿到“证”的项目同样不少。
根据零壹智库数据显示，截至2022年中旬，AI医疗影像领域的主要玩家至少达到44家，其中17家企业的AI医疗影像产品斩获医疗器械三类证，共获批26张。大多数企业的AI医疗影像产品应用于肺部、胸部、脑部、眼底、骨骼、心血管等方向，另有一些企业提供影像共享、云平台、智慧信息管理等服务。
由于大量项目在同一个赛道扎根，导致了一个非常关键的问题：影像结果不互认，重复检查。
山东省滕州市中心人民医院影像科主任牛家成曾表示，过去的检验结果互认，没有强制约束力，多为同级医院之间的互认。随着医联体和医共体的全面推开，要求区域内检验检查结果互认，互认的前提一定是统一标准。比如，县域龙头医院必须发挥医疗质量控制的中心作用，明确质量控制规范，明确操作流程，规范检查前、中、后全流程操作，强调影像质量等。只有推进检查规范化、标准化、制度化，才能促进同质化和质量持续改进，不断缩小区域内医疗机构之间检查检验能力与水平的差距。
在这个过程中，对AI医疗影像项目提出了更高的要求。
此外，由于同质化竞争，使得诸多AI医疗影像项目为了拓展市场，开始提供免费试用、大规模折扣产品。这样一来，医疗AI辅诊软件在医院的配置率不低，但收费率低。打破了行业良性的发展，使得AI医疗影像赛道开始了无序生长。
很显然，这种提供折扣和免费服务的项目，依靠融资成活，但随着行业逐渐成熟，这类企业也逐渐被出清。业内如今的共识是，只有能赚钱的项目，才能存活下去。
到底怎样的项目才能被选中？
先从医疗影像的核心看，神经外科医生提出，“我们希望看到我们想要看到的东西，可现实局面是，影像（科室）让我看到什么我才能看到什么，你告诉我这是什么、那是什么，其实（你提供的）不是我要看的。”
但另一方面，影像科室主任则表示，“放射科大夫一天可能有100份报告出去，他（临床医生）一天看俩（报告），他希望我陪着他慢慢看，而后面还有98个病人等着我。”
需求不对等，AI影像企业需要解决的，就是在矛盾中加一座桥梁。
除了提供有保证、有质量的影像结果，AI医疗影像项目，还需要有足够强的产品管线。如果仅仅提供一种产品，在当前这样激烈的竞争格局下并不占优势，而且，如果管线足够丰富，那么医院在产品采购时，不仅在一定程度上节省开支，且试错成本也相对低，不需要一家家比对。
以数坤为例，目前，数坤科技的数字医生核心产品有以下几种——CoronaryDoc（隶属数字心产品线）、 CerebralDoc（隶属数字脑产品线）、LiverMRDoc（数字腹）、LungDoc（肺结节诊断）和PneumoniaDoc（肺炎诊断）以及数字肌骨线产品。
这一套数字医生的产品，覆盖了冠心病、脑梗塞、肿瘤、外伤、胸痛中心、卒中中心、心脏专科等多临床场景，形成一整套院级影像全面智能化解决方案。
通过打造产品闭环，数坤得以确立了市场优势。
又例如，鹰瞳科技近期宣布已将重心扩展至青少年儿童近视防控，推出了用于防控近视和弱视的近视治疗仪，以扩展其软硬件一体化解决方案。
这一举措也帮助鹰瞳科技的产品管线能够实现提供从筛查诊断到治疗干预的全流程、一站式的解决方案。
而回到行业角度，可以说，AI医疗影像产业走到今天，拿到证已经不是AI医疗影像项目的终点，而是竞争新篇章的起点。
03
难关：
医院这个体系付费的挑战
在新的起点，赚钱能力，才是硬道理。
一个非常典型的案例就是依图。事实上，这家企业出发后一路高光，2020年11月，依图科技率先递交了科创板IPO申请，试图冲击中国“AI第一股”，但最终折戟而归。依图医疗是最早进行肺结节CT影像辅助检测的厂商之一，但因为临床实验设计问题，错过了第一批拿三类证的时间窗口。
关键问题还是落地。此前，曾有依图科技的技术研发人员表示，他们的技术虽然很厉害，医院医生都叫好，但最后到采购环节时总会出现问题。
依图医疗面临的问题也是AI在医学影像领域的发展过程中遇到的主要瓶颈问题。
当前AI产品商业落地的主要场景为三级医院，基层医院市场空间大，但落地仍需很长时间。
医院采购问题，涉及几个方面，但关键还是谁来付费的问题。
现阶段，恶性疾病的高额支付费用由统筹账户的基本医疗保险、大病医保与个人账户的商业保险或其他自费部分支付，医保统筹基金与个人都承担着较大的经济压力。
没有明确的付费主体，在当前医保承担较大经济压力的前提下，更难完成对AI医疗影像软硬件的采购。
就在近日，医疗行业爆出一件采购回扣事件，一件医疗设备原价1500万，但最终成交价格为3500万，其中2000万流入7位医院相关负责人的口袋。事实上这种情况在医院采购中并不是孤案。一方面，灰色的采购链条使得医疗设备采购成了不透明的环节，一些医疗项目想要进入，难上加难。另一方面，同质化竞争，使得医院也难以分辨项目的质地。怕错、怕担责，也让这个市场难以快速打开采购格局。
这对于一众影像项目而言，都是亟待解决的难题。
此外，随着政府不断加强对医疗器械的研发、生产和分销的监管，未来，AI医学影像企业只有进行广泛临床前研究及临床试验证明产品的安全性及有效性，才能向药监局申请第三类医疗器械注册证书，最后完成产品商业化。
04
良医财经的思考：
AI医疗影像赛道：等待一个付费模式拐点
“AI目前还没有收费物价，没有收费就意味着企业难以盈利，因此很多AI医疗公司的生存都是非常艰难的。”曾有一名业内人士直言。
这已经成为整个行业的难言之隐。
想要商业化，就开始收费，一旦收费，就没人使用。坦率地说，还是付费主体不明确的问题。
去年9月，湖南省医保局出台AI诊断、手术机器人收费标准，明确规定人工智能、增强现实等手术规划产品不能收费；手术导航产品，加收40%，
那么，AI医疗影像项目的标准是什么？
没有标准，就无法得到批准，更难以定价。
事实上，当前一些AI数字医疗产品在拿到三类医疗器械注册证后可以定价，但需要向各个省的物价局报备，并需要获得物价局的批准。例如，鹰瞳科技AI产品截至2022年底已进入六个省市的物价目录。
AI医疗影像商业化的问题，穿透看，还是谁来支付的问题。北上广深等医保对于这类新技术有着较强的支持力度，但更多的地方，没有相关规划。未来，医保层面的支持政策将直接决定AI医疗影像落地的速度。
AI医疗影像急需一个付费模式的拐点的到来。