資本寒冬，2019年醫療AI創業者們何去何從？

劉虹伶

2018年被業界稱為“醫療AI”落地之年，據了解，目前全國已經有上千家三甲醫院引入了AI產品。但同質化、燒錢嚴重且尚未找到合理的營收模式，成為這個新興行業的發展之痛。

巨頭搶占，但前途未明

隨著人工智能的高速發展，人們已經切實地感受到它為各行各業帶來了翻天覆地的變化。其中，醫療人工智能技術飛速進步，AI在醫療領域的應用也越來越廣泛。

和金融、教育一樣，目前醫療也是人工智能應用最被看好的垂直領域之一。

相較于醫院長久以來的傳統看病模式，在醫療AI這個領域中，診斷的優勢在于疾病早期篩查和診斷確定性，其中智能影像是進步最飛速的。因此可以直接助力提升影像診斷的工作效率，減少誤診漏診現象的發生。

除了診斷流程，目前的AI醫療智慧解決方案也能解決互聯網問診平臺與日常疾病預防等各種問題。

雖然醫療AI目前發展較為緩慢，但醫療AI的診療手段、醫療儀器等也越來越受到公眾關注。

而在醫療AI的布局方面，無論是互聯網三大巨頭BAT，還是語音識別巨頭科大訊飛，抑或是商湯科技這樣的獨角獸，目前都已經紛紛入場。

在中國，但凡新興的科技領域，你都會看到BAT角逐的身影。

2018年8月騰訊發布醫療AI應用“騰訊覓影”，官方稱其篩查一個內鏡檢查用時不到4秒，對早期食管癌的發現準確率高達90%。

阿里健康2018年推出“Doctor You”醫療AI，今年再度拓展至糖尿病等慢病管理領域。2018年10月在首屆全國醫院物聯網大會上，阿里健康宣布啟動面向醫療AI行業的第三方人工智能開放平臺，12家醫療AI領軍公司成為首批入駐平臺的合作伙伴。

百度則是在2015年就推出了百度醫生，隨后在2017年關停，但此后百度仍然布局“百度+醫療”的組合。而近日國家企業信用信息公示系統顯示，百度在公司經營范圍內增加內容，出現了“醫療器械II類”和“銷售第三類醫療器械”的內容。百度方面也回應表示，是按照百度AI賦能醫療的計劃布局，進行AI眼底篩查一體機公益捐贈。

除此之外，語音識別巨頭科大訊飛也在醫療AI領域開發了一系列完備的語音電子病歷產品，并在多家醫院應用，其人工智能輔助診療中心接入了安徽全省40多家醫院。獨角獸商湯科技也在去年人工智能大會上正式發布智慧醫療戰略及其首款醫療AI產品。

巨頭們紛紛入局醫療AI搶占市場的同時，亦有不少初創公司涌入醫療AI的浪潮，但看上去蓬勃發展、四面開花的中國醫療AI行業，也跟很多新興行業一樣，同質化現象嚴重，無論是巨頭，還是創業公司，大家都只是非常有限地擠在某些容易涉獵的領域里相互“追隨”、彼此競爭。

燒錢、同質化下的慘烈廝殺

近日，鋅刻度記者從動脈網相關人士了解到，目前中國有一百四十余家正在從事醫療AI的企業，其中醫學影像應用最多，高達50%以上。

由此可見，看上去發展趨勢一路走高的中國醫療AI行業，也和人工智能其他領域一樣，正在面臨著同質化的問題。

從動脈網提供的數據圖表我們可以看出，對比中美醫療AI公司的業務布局，目前美國醫療AI企業行業分布較為廣泛，而中國醫療AI企業大多都集中在醫學影像方面。

據動脈網資料，在醫學影像產品方面，肺結節為企業主要布局對象，其次是眼底疾病。

肺結節是一種病因未明的多系統多器官的肉芽腫性疾病，這種病變通過醫學影像可以觀察到。

從2017年至今，醫學影像領域的大部分公司業務都涉及AI輔助診斷肺結節項目，關于這個病種公布出來的檢測準確率普遍在90%以上，而且這個數值越來越高。

據了解，目前在中國的醫療AI企業中，在肺部疾病方面有所布局的包括依圖醫療、科大訊飛、體素科技、騰訊覓影等二十余家企業。

僅次于肺部疾病的是眼底疾病，包括Airdoc、愛爾眼科、IBM Watson及騰訊、百度等在內的十余家企業已在該領域布局。

從數據可以看出，在醫療AI的戰場上，同一類別的產品競爭有多慘烈。

而這些投身醫療AI的公司，為何都“殊途同歸”選擇了肺結節和眼底疾病？

業內人士對鋅刻度記者解釋其原因：因為肺結節和糖網存在公開的數據庫，且數據庫豐富而完整。由于公開數據多，且獲取數據相對便利，以及肺結節影像直觀、便于觀察診斷的特性，造成AI進入這一行門檻不高。同時，影像科醫生人手不足、影像數據快速增長，也為這一細分領域創造了商機。因此，在醫療AI的這兩個領域出現了大批量的同質化企業。

面對醫療AI同質化競爭的問題，阿里健康高級副總裁柯研曾在接受媒體采訪時分析過原因主要有二：一是影像科目前對AI的應用相對成熟；二是影像科CT平掃、磁共振檢查等工作多為重復性勞動，對AI的需求也很迫切。

雖然產品的同質化降低了醫療AI的豐富度，但其實也促使了部分醫療AI產品更快地走向成熟。

沒獲得融資的企業恐怕過不了冬

“2018年末、2019年初，部分企業還拿到了融資，這部分資金至少能支撐這些企業度過相當長的時間，而沒有獲得融資的醫療AI企業，在經濟形勢下滑后，很有可能邁不過這個門檻。”一位不愿意透露姓名的行業人士告訴記者，2019年起，醫療AI行業將開始進行“洗牌”，而這些企業將在2020年迎來最殘酷的競爭。

對于醫療AI來說，目前是高速發展階段，同時也是高投入的階段。

在人力成本方面，目前絕大多數醫療AI企業從算法、產品到運營、商務，各個部門人員幾乎都是“頂配”。除此以外，這些企業在前期手機數據、研發產品以及后續的商務銷售過程中也需要投入較多成本。研發一個醫療AI產品的成本，至少需要數百萬元，開發周期達6至12個月。

然而，最令企業頭疼的，除了以上提到的各項高成本投入，還有醫療AI在現階段并沒有實現合理的營收。

由于醫療AI處于發展初期，目前醫療AI產品大多是免費的，即使收費也是向醫療機構收取費用，而并非向使用患者收費。

雖然在2018年浙江、青島、遼寧等地區醫院方已經將人工智能服務相關產品開放收費目錄，雖然這些收費模式主要還是針對“會診”收費，而并非對人工智能收費，但這樣的商業模式目前依然沒有為企業帶來系統的營收。

對于那些資金吃緊的企業來說，依然是杯水車薪。

并且，從過去一年的資本情況來看，留給醫療AI初創公司的時間可能沒有那么長。資本寒冬之下，面臨資金短缺和落地場景局限的小型初創公司，被市場洗牌淘汰或是必然。

初創公司急需精細化賽道

如上所說，事實上無論是BAT，還是巨頭們，都已經紛紛在醫療AI領域占領一席之地。

由此可見，和其他領域一樣，醫療AI這個領域也擠滿了選手，商業化落地的競爭已經非常激烈。

而面對如此激烈的競爭，那些初創公司，怎樣才能在資本寒冬時刻堅持下去？

實際上，醫學影像的市場需求遠不止于肺結節及糖網篩查。更多AI初創公司急需開發一些覆蓋別的病種的產品。

例如腫瘤、心血管病等占據死亡率前列的疾病，對醫療AI也提出需求。但同時，也提高了AI創業公司對于此類疾病研發的門檻。

AI維度之下，每個病種的市場規模都在數十億元以上。機會不小，就看誰能熬過。

2019年，那些能在醫療AI找到更多賽道的AI創業公司，或將贏得更大的生存空間。