AI+醫(yī)療賽道投資火熱 但坑也非常多

“當(dāng)前，資本對(duì)于人工智能醫(yī)療市場(chǎng)的投入正在持續(xù)增長(zhǎng)，創(chuàng)業(yè)和投資可謂一片火熱。然而繁榮景象之下，烏云正在匯集：國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)人工智能醫(yī)療產(chǎn)品由于算法準(zhǔn)確度不夠且未能拿到人工智能產(chǎn)品的CFDA證。一邊是眼看就要挖到金礦的賽道，一邊是可能兩至三年無(wú)法獲得收入的窘境。很多人都在問(wèn)：2019年，人工智能醫(yī)療方向到底值不值得投資？投資機(jī)會(huì)有哪些？這里，AA投資創(chuàng)始合伙人成妙綺給出了自己的答案。

三個(gè)半BAT級(jí)別的機(jī)會(huì)

2018年是AI+醫(yī)療賽道投資特別火的一年。根據(jù)統(tǒng)計(jì)：2018年1-8月，國(guó)內(nèi)AI+醫(yī)療賽道的總投資額達(dá)到49.07億元人民幣，投資事件數(shù)39個(gè);同期，國(guó)內(nèi)AI+醫(yī)療投資金額和項(xiàng)目數(shù)均達(dá)到全球的60%以上，也側(cè)面說(shuō)明中國(guó)在AI+醫(yī)療賽道已經(jīng)處于全球領(lǐng)先的水平。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)，截止到2018年年底，光是AI+醫(yī)療影像讀片領(lǐng)域，就有38家公司獲得了投資，累計(jì)融資金額高達(dá)70億元人民幣。

然而，看似一片大好的喧囂下卻是難以逾越的“硬傷”——2018年有多家AI+醫(yī)療影像公司號(hào)稱收入過(guò)千萬(wàn)，但是考慮到這些收入過(guò)千萬(wàn)的“領(lǐng)先公司”，無(wú)一例外地都未能拿到人工智能相關(guān)的CFDA證，所以無(wú)法進(jìn)入公立醫(yī)院的招標(biāo)流程。再加上醫(yī)療領(lǐng)域人命關(guān)天，新產(chǎn)品和新技術(shù)獲得市場(chǎng)接受或認(rèn)可的周期會(huì)比較長(zhǎng)，所以這些公司的收入到底是怎么來(lái)的？含金量有多少？都值得推敲甄別。在我看來(lái)，或許2019年我們將見證一大批AI+醫(yī)療影像公司的B輪死、C輪死，甚至是D輪死。

那么問(wèn)題來(lái)了，這個(gè)賽道還有機(jī)會(huì)嗎？是否值得我們關(guān)注或投資？答案是肯定的！人工智能賦能醫(yī)療，將有機(jī)會(huì)在未來(lái)10-15年產(chǎn)生三個(gè)半BAT級(jí)別的公司，而創(chuàng)業(yè)或早期投資的時(shí)機(jī)則需要前移8-10年。

這三個(gè)半BAT級(jí)別的機(jī)會(huì)中，半個(gè)是AI+影像診斷，另外三個(gè)分別是：AI+醫(yī)藥研發(fā)、AI+輔助診療（即AI醫(yī)生），以及AI+精準(zhǔn)醫(yī)療。下面分別簡(jiǎn)單說(shuō)明：

AI+影像診斷：

這是最成熟的細(xì)分方向，已有公司做到很高的準(zhǔn)確率并開始了商業(yè)化收費(fèi)。如我投資的醫(yī)準(zhǔn)智能，其AI+肺結(jié)節(jié)檢測(cè)產(chǎn)品的算法準(zhǔn)確率已經(jīng)高達(dá)99%且假陽(yáng)性率不錯(cuò)。今年將是人工智能醫(yī)療影像診斷商業(yè)化爆發(fā)的一年，但也是眾多從業(yè)公司死亡的一年。因?yàn)椴煌t(yī)療影像種類需要用不同的算法，業(yè)內(nèi)公司會(huì)八仙過(guò)海，各顯神通，所以市場(chǎng)集中度可能會(huì)低于后面三個(gè)賽道，只能產(chǎn)生半個(gè)BAT級(jí)別的公司。

-AI+醫(yī)藥研發(fā)：

根據(jù)德勤的統(tǒng)計(jì)，研發(fā)一個(gè)新藥需要14年，且平均成本已經(jīng)飆升至15.4億美元。新藥研發(fā)的困難，倒逼藥企用AI等下一代科技來(lái)減少在失敗藥物中的嘗試，以降低研發(fā)時(shí)間和資金成本。2018年8月份，全球已有53家AI+醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)獲得融資，累計(jì)融資總額達(dá)到13.1億美元。中國(guó)的醫(yī)藥研發(fā)基礎(chǔ)非常薄弱，缺人、缺化合物構(gòu)效關(guān)系的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。如果創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)沒(méi)有海外大藥企的多年醫(yī)藥研發(fā)背景，或不能通過(guò)與醫(yī)藥巨頭的合作獲得足量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，就算AI能力再?gòu)?qiáng)，也難以獲得突破。

-AI+輔助診療（即AI醫(yī)生）：

未來(lái)，AI醫(yī)生將是普遍的存在?；颊呷绻杏X身體不舒服，首先會(huì)找AI醫(yī)生，只有大病或需要手術(shù)時(shí)才會(huì)去醫(yī)院。但是，人類有4，000種常見病和7，000多種罕見病，要想把所有病種的診斷都AI化是極為困難的。所以這個(gè)領(lǐng)域的公司必須先從單獨(dú)的科室甚至單獨(dú)的某一小類疾病做起，爭(zhēng)取在最小范圍內(nèi)做好算法，形成產(chǎn)品的閉環(huán)。最近看到有個(gè)公司通過(guò)面部識(shí)別做小兒罕見病的初篩，就是很好的嘗試。與此相反，有家公司曾宣稱：每個(gè)科室做好20個(gè)最常見疾病的算法，就可以解決80%的問(wèn)題。說(shuō)這句話的人，一定是一廂情愿地以為大夫連常見病都看不好。

-AI+精準(zhǔn)醫(yī)療：

除了外傷，人類所有的疾病都與基因有關(guān)，所以精準(zhǔn)醫(yī)療的前提是基因檢測(cè)和基因數(shù)據(jù)解讀，而基因解讀的核心是找到基因組與表型組、疾病組之間的關(guān)系，從而精確地找到最佳治療方案，以達(dá)到治療效果最大化和副作用最小化。AI能幫助提升基因測(cè)序的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，并更好地找到基因組突變與疾病組之間的關(guān)系，將成為精準(zhǔn)醫(yī)療的推動(dòng)引擎。華人人口眾多，且基因與白種人基因差異大，所以國(guó)內(nèi)能長(zhǎng)出深扎市場(chǎng)的精準(zhǔn)治療巨頭。

需重點(diǎn)關(guān)注的AI+醫(yī)療方向

下面簡(jiǎn)單列出未來(lái)三到五年值得重點(diǎn)關(guān)注的AI+醫(yī)療方向。需要說(shuō)明的是，雖然機(jī)會(huì)很好，但每一個(gè)機(jī)會(huì)旁邊都是無(wú)數(shù)的坑。投資有風(fēng)險(xiǎn)，入坑需謹(jǐn)慎！

三個(gè)閉環(huán)判斷體系識(shí)別真假投資機(jī)會(huì)

雖然人工智能醫(yī)療是必然趨勢(shì)，也將跑出來(lái)多個(gè)重磅級(jí)的公司，但里邊的坑也特別多。我們?cè)趺慈ヅ袛嗥渲械募?xì)分方向/項(xiàng)目是餡餅還是陷阱？我認(rèn)為：AI+醫(yī)療項(xiàng)目的成功，必須滿足三個(gè)閉環(huán)，分別是數(shù)據(jù)的閉環(huán)、算法的閉環(huán)以及商業(yè)的閉環(huán)。這三個(gè)閉環(huán)也適用于所有AI場(chǎng)景。

-數(shù)據(jù)閉環(huán)：

對(duì)于想在AI+醫(yī)療領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的人來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)是第一個(gè)攔路虎。我們或許會(huì)想當(dāng)然地認(rèn)為，只要是醫(yī)療數(shù)據(jù)，就可以喂給AI算法。但實(shí)際上，由于絕大部分的醫(yī)療數(shù)據(jù)做不到數(shù)據(jù)的閉環(huán)，對(duì)算法來(lái)說(shuō)，是無(wú)效的數(shù)據(jù)。比如說(shuō)，97%以上病例都是門診病例。通常情況下，病人去醫(yī)院找醫(yī)生看病，告訴醫(yī)生哪里不舒服，醫(yī)生問(wèn)診后得出一個(gè)診斷結(jié)論、開處方，病人拿完藥就走了。醫(yī)生診斷是否準(zhǔn)確？該藥療效如何？醫(yī)院和醫(yī)生是不會(huì)知道的，所以門診病歷數(shù)據(jù)的可用性極差。

-算法閉環(huán)：

算法要在短期內(nèi)可以攻克，且可以達(dá)到97%以上的準(zhǔn)確度。人工智能技術(shù)仍處于發(fā)展的初期，相當(dāng)多細(xì)分方向是短期內(nèi)無(wú)法攻克的，在這些領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，充其量也就是成為先烈。比如家庭服務(wù)機(jī)器人，用戶如果花二三十萬(wàn)買一個(gè)家庭機(jī)器人，肯定會(huì)期望它能出得了廳堂、進(jìn)得了廚房，不僅能唱歌、跳舞、陪聊天，還能洗衣、拖地、做飯。短期內(nèi)，這些期望顯然不可能實(shí)現(xiàn)，所以我并不看好家庭服務(wù)機(jī)器人方向。

-商業(yè)閉環(huán)：

就算是高科技，人工智能醫(yī)療的產(chǎn)品也需要掙錢，需要有足夠大的市場(chǎng)空間和潛力。AI+醫(yī)療產(chǎn)品能掙到錢的首要前提是算法準(zhǔn)確度要足夠高。否則，醫(yī)院會(huì)試用，但不可能掏錢購(gòu)買。因?yàn)獒t(yī)生不敢完全信賴的AI產(chǎn)品，實(shí)質(zhì)上對(duì)醫(yī)生的價(jià)值有限。目前絕大多數(shù)AI+醫(yī)療影像診斷產(chǎn)品，由于算法的準(zhǔn)確度不高、且還需要至少2年半到3年才能拿到智能產(chǎn)品的3類CFDA證。所以可以預(yù)見，未來(lái)兩年多的時(shí)間內(nèi)，沒(méi)有CFDA證的眾多AI+影像診斷公司，很難有什么收入。

AI+醫(yī)療領(lǐng)域的四個(gè)大坑

用三個(gè)閉環(huán)的理論去分析，投資機(jī)會(huì)是餡餅還是陷阱，就比較容易區(qū)分了：有些是細(xì)分方向本身有問(wèn)題，有些是算法準(zhǔn)確度近期突破不了，有些是因?yàn)槟貌坏紺FDA證，也有些是因?yàn)閺臉I(yè)公司大肆造假，下面分別簡(jiǎn)單說(shuō)明：

-方向的坑：如果方向本身有問(wèn)題，再努力也白搭

人工智能醫(yī)療中，許多細(xì)分方向本身就是大坑，大家需要瞪大眼睛看清楚。下表是部分有問(wèn)題的細(xì)分領(lǐng)域及原因分析：

-算法的坑：太難了做不出來(lái)，太簡(jiǎn)單了沒(méi)壁壘

醫(yī)療影像針對(duì)范圍廣，約70%的臨床診斷需要借助醫(yī)學(xué)影像，而且醫(yī)療影像大多存儲(chǔ)在PACS（影像歸檔和通信系統(tǒng)）中，數(shù)據(jù)提取方便，所以人工智能醫(yī)療影像將會(huì)率先商業(yè)化。AI+影像診斷也是當(dāng)前成熟度最高且各基金重點(diǎn)布局的方向，我們就以這個(gè)賽道為例說(shuō)明算法的難度等級(jí)，以及對(duì)創(chuàng)業(yè)和投資的影響。

醫(yī)療影像主要分三大類，分別是2D影像、3D影像和視頻影像：

·2D影像：病理切片、乳腺鉬靶、X光、眼底相片、心電圖、皮膚癌等

·3D影像：如CT、PET-CT、核磁共振等

·視頻影像：內(nèi)窺鏡（腸鏡、胃鏡、食道鏡、喉鏡等）、超聲檢測(cè)等

2D影像在算法上總體來(lái)說(shuō)比較簡(jiǎn)單，但3D影像和視頻影像的算法難度則依次提升一個(gè)臺(tái)階。也就是說(shuō)，視頻影像診斷的算法難度大約是2D影像的100倍左右。

既然2D影像在算法難度上相對(duì)不高，是否其中的AI產(chǎn)品都沒(méi)有機(jī)會(huì)呢？當(dāng)然不是。比如乳腺鉬靶AI檢測(cè)，雖然針對(duì)的也是2D影像，但由于以下三個(gè)原因，其算法難度很高，達(dá)到了肺結(jié)節(jié)AI檢測(cè)這種3D影像產(chǎn)品的5倍以上：

·亞洲女性和歐美女性的乳腺腺體差異比較大，亞洲女性的腺體比較致密，脂肪含量低，鉬靶圖像的高亮部位連成一片，很難辨識(shí)清楚。

·檢查過(guò)程中病灶被緊壓變形，造成識(shí)別困難。

·需要能把軸位圖和側(cè)斜位兩張圖做好空間配準(zhǔn)，才能更好地判斷同一個(gè)病灶。相應(yīng)算法的難度極大，全球都沒(méi)有任何公開的算法。

3D影像從誕生之初就有比較高的壁壘，視頻影像的算法壁壘更高，且視頻影像幾乎找不到公開的算法，創(chuàng)業(yè)公司必須自己從頭開始搭建算法，更抬高了壁壘。

AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用中，AI+影像讀片是最成熟、獲得投資的項(xiàng)目數(shù)量最多的賽道。我們看看AI+醫(yī)療影像的公司，算法閉環(huán)做得怎么樣？

這個(gè)領(lǐng)域中已有公司率先拿到了C輪融資，有300多個(gè)員工，光算法人員就有70多人。2018年12月底，該公司宣稱其肺結(jié)節(jié)發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率高達(dá)90%。90%的準(zhǔn)確率意味著有接近10%的患者沒(méi)有被診斷出來(lái)，很容易造成醫(yī)療事故。這樣的產(chǎn)品，醫(yī)生怎么敢放心使用呢？

所幸的是，行業(yè)中還是有公司能做到算法上的突破。比如醫(yī)準(zhǔn)智能，他們的肺結(jié)節(jié)AI檢測(cè)產(chǎn)品準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到99%;他們的第二個(gè)產(chǎn)品，乳腺鉬靶AI檢測(cè)產(chǎn)品也已面市，準(zhǔn)確度達(dá)到93%，遠(yuǎn)高于醫(yī)生的平均水平。我們希望這樣踏踏實(shí)實(shí)做事的企業(yè)多一點(diǎn)，投資人才會(huì)把更多真金白銀放到這個(gè)市場(chǎng)，弄虛作假忽悠是走不了多久的，美國(guó)“女版喬布斯”的倒下就是最好的警示。

-算法壁壘高或值得重視的部分醫(yī)療影像細(xì)分方向：

-CFDA證的坑：所有公司會(huì)呼吸的痛？

除了算法要過(guò)關(guān)之外，AI+醫(yī)療產(chǎn)品能掙到錢的第二個(gè)前提是產(chǎn)品要有CFDA證。而迄今為止，國(guó)內(nèi)醫(yī)療AI產(chǎn)品只發(fā)出了兩張證，都在我投資的醫(yī)準(zhǔn)智能公司手中，別的拿了CFDA證的產(chǎn)品大多是以CAD等軟件產(chǎn)品的名義報(bào)批獲得的。

這個(gè)行業(yè)買單的客戶主要是四大類：公立醫(yī)院、體檢中心、遠(yuǎn)程讀片公司和私立醫(yī)院等，其中最主要的客戶是公立醫(yī)院。要進(jìn)入公立醫(yī)院的采購(gòu)流程，沒(méi)有CFDA證是萬(wàn)萬(wàn)不能滴。因而CFDA證成為所有AI+醫(yī)療公司會(huì)呼吸的痛，只是知情者都不敢宣之于口。

雪上加霜的是，從2018年8月1日起，醫(yī)療器械分類目錄正式規(guī)定：若診斷軟件通過(guò)其算法對(duì)病變部位進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，并提供明確的診斷提示，則風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別高，相關(guān)產(chǎn)品需要按照第三類醫(yī)療器械管理。要想拿下三類證，至少需要兩年半到三年時(shí)間，拿證整個(gè)過(guò)程還至少需要500-1，000萬(wàn)的投入。

對(duì)財(cái)大氣粗的AI+醫(yī)療影像企業(yè)來(lái)說(shuō)，1，000萬(wàn)的CFDA拿證費(fèi)還真的不是個(gè)事，但2年半的CFDA證申請(qǐng)時(shí)間，無(wú)論對(duì)企業(yè)還是對(duì)投資人，可能都事關(guān)生死！

先從體檢中心、遠(yuǎn)程讀片公司和私立醫(yī)院等獲得收入？雖然這三類客戶不要求CFDA證，但對(duì)算法精度和產(chǎn)品可靠性的要求一點(diǎn)不比公立醫(yī)院低，而且他們僅對(duì)部分病種的影像檢測(cè)有需求，總市場(chǎng)規(guī)模遠(yuǎn)小于公立醫(yī)院。

-業(yè)績(jī)?cè)旒俚目樱阂研纬赏暾a(chǎn)業(yè)鏈

醫(yī)療行業(yè)人命關(guān)天，如果產(chǎn)品未經(jīng)國(guó)家權(quán)威認(rèn)證（獲得CFDA證），算法的準(zhǔn)確度不高，未能贏得醫(yī)生的完全依賴，產(chǎn)品未經(jīng)市場(chǎng)充分認(rèn)證，沒(méi)有行業(yè)大專家的認(rèn)可，很難打開市場(chǎng)。所以可以預(yù)見，未來(lái)2.5-3年內(nèi)，沒(méi)有CFDA證的玩家不太可能獲得規(guī)模收入。

但是2018年底，已經(jīng)有多個(gè)AI+影像診斷公司宣稱年收入過(guò)千萬(wàn)了。他們的收入到底是怎么來(lái)的？含金量如何？其實(shí)是很值得商榷的。因?yàn)楣⑨t(yī)院的采購(gòu)都是需要公示的，所以驗(yàn)證收入的真實(shí)性也不難：看看收入的來(lái)源，如果是公立醫(yī)院的訂單，查看招標(biāo)網(wǎng)就可以了。

AI產(chǎn)業(yè)需要巨額的資金投入，而整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化進(jìn)程還遠(yuǎn)落后于投資進(jìn)程。迫于業(yè)績(jī)壓力，也為了更好地拿到融資，不少公司開始想著“抄近道”。有需求就有供給，目前華東某省已經(jīng)形成了高科技公司業(yè)績(jī)?cè)旒僖粭l龍服務(wù)，且收、支循環(huán)的成本極低。投資人在盡職調(diào)查時(shí)，如果看到公司的主要客戶或采購(gòu)款項(xiàng)均位于該省，就一定要睜大眼睛看清楚。