AI醫療高度依賴融資

趙天宇　辛穎

在AI醫療行業，沖擊港股IPO（首次公開募股）的隊伍里再添一員。

2024年1月10日，科大訊飛披露，控股子公司訊飛醫療科技股份有限公司（下稱“訊飛醫療”）擬分拆至香港聯交所上市。

在分拆后，訊飛醫療依然會是科大訊飛的控股子公司，分拆上市一事不影響公司的控制權。

公布分拆上市計劃次日，科大訊飛（002230.SZ）收漲3.6%。

《財經》記者就醫療大模型落地應用場景預期等問題詢問科大訊飛，相關負責人表示，醫療分拆IPO剛披露，關于經營發展和財務等信息目前暫不方便對外透露。

醫療AI行業在2020年前后經歷過一個頭部企業融資暴漲的黃金期，當時融資額動輒以億元計，甚至有企業一年就能連續融資六次達8.5億元。彼時醫療AI企業紛紛謀求赴港上市，但此后熱烈的氛圍迅速回落。

積極籌備上市的訊飛醫療，面臨的情況是增收不增利，它會是港股投資者青睞的下一個對象嗎？

三年間，訊飛醫療合計虧損2.76億元。

2020年至2022年，訊飛醫療的營業收入呈現逐年遞增的趨勢，從3.21億元增加至4.94億元；凈利潤2020年為761.39萬元，其后兩年虧損且規模逐年擴大，2022年虧2.04億元。

即將分拆醫療板塊的科大訊飛，以AI產品研發和行業應用落地為主業。以2022年報來看，醫療業務的業績貢獻較低，僅占總營收的2.48%。

訊飛醫療成立于2016年5月，主營業務是人工智能醫療解決方案。

從科大訊飛在醫療領域發布過的AI產品來看，涉及疾病預警、早篩、診斷、診后與慢病管理等醫療全流程，有面向居民的“訊飛曉醫”，面向醫生的“智醫助理”。

在2023年前三季度，科大訊飛的營收、凈利潤表現較上年同期均有所下滑。對于凈利潤的下滑，公司表示是因2023年在通用人工智能認知大模型等方面堅定投入。

醫療核心大模型產品是“訊飛星火醫療大模型”，訊飛醫療總裁陶曉東表示，該產品擁有億級醫學數據。目前此款大模型已應用到“訊飛曉醫”。從功能上看，“訊飛曉醫”對標的是全科醫生。

另一款產品是“智醫助理”，截至2023年8月31日，此產品服務于3萬余家基層醫療機構，協助醫生完成規范電子病歷，進行智能輔助診斷。

本次赴港股分拆上市后，訊飛醫療將擁有獨立融資平臺，并深耕主營業務。訊飛醫療的經營業績，依然會同步反映至科大訊飛的整體業績中。

醫療AI概念新，但賺錢難，不獨訊飛醫療一家。

與訊飛醫療成立時間相近，同樣也走港股上市路徑的醫療AI公司，比較典型的是鷹瞳科技，被稱為“AI醫療第一股”。

主業是人工智能視網膜影像識別的鷹瞳科技，一直對邁向二級市場有預期，一度計劃通過科創板上市，但最終還是轉戰港股，2021年11月完成赴港上市，發行價是每股75.1港元，上市首日即遭遇破發。

至今兩年多，鷹瞳科技的市值大幅縮水。截至2024年1月10日收盤，該公司股價為每股11.12港元。

這家公司屬于港股的未盈利生物科技公司板塊，2023年上半年，虧損4101.7萬元，較上年同期已經有所收窄。

訊飛醫療和那些未能盈利的AI公司一樣，在2024年最重要的是證明大模型能真正地解決實際問題。

一些科技公司創始人做出了一個頗為相似的預測：2024年大模型會在實際應用層面上有所突破。這也意味著大模型從拼速度、拼數量，轉向拼應用、拼質量。

從融資看，這也是必要的轉折。過去一年，資本方對AI行業的投資態度已趨于謹慎。

有投資機構人士向《財經》記者表示，該機構有團隊專門看AI大模型領域，2023年看下來其實沒有幾家融到錢，這個領域想要做出來東西，需要融非常大一筆錢方能支撐。

很大一個原因也在于，一些AI企業盈利模式不清晰，商業化落地難。這加大了投資者對投資回報的擔憂，降低了投資意愿。

一家布局生成式電子病歷的醫療信息化企業，在2023年底向《財經》記者介紹，“受醫療反腐對行業的影響，我們融資進行到2023年后半年暫停了，公司將研發資源轉向其他項目。”目前其重新啟動和醫院合作，前期主要是以課題形式合作。

在醫療AI領域，各家公司非常渴求融資，也經歷過外部融資環境的起伏。

2020年左右，頭部醫療AI公司正值融資的黃金期。彼時，剛剛獲三類證的數坤科技，在6月完成了2億元B1輪融資，僅時隔兩個月，8月再次獲得2億元資本注入，兩個月內完成4億元融資；推想醫療在2021年完成D輪融資，總金額近9億元。

這就助推了2021年醫療AI公司的赴港上市潮，那年至少四家公司遞表沖擊“第一股”，但到最后只有鷹瞳科技IPO成功。

當熱潮漸冷，部分公司不得不輾轉于資本市場之間，至今未能實現IPO。如科亞醫療、推想醫療、數坤科技三家赴港IPO均未果。

科亞醫療2019年、2020年的收入主要來源于和醫院合作的科研服務，而該公司的核心醫療AI產品“深脈分數”，沒有產生任何商業化營收。這款產品用于冠狀動脈生理功能評估，可快速判斷冠脈狹窄是否會導致心肌缺血。

這家成立于2016年的公司，2019年和2020年的收入分別為116.7萬元、70.9萬元，而相應的凈虧損分別高達5392.5萬和4.874億元。

能堅持下去，靠的是融資能力，2020年其連續融資六次達8.5億元，從B輪直抵Pre-IPO輪。

一眾公司紛紛告虧的原因在于，醫療AI產品的商業化進程難，且審批繁瑣。一款醫療產品從申報到最終過審，據灼識咨詢稱，通常需耗時一至兩年方可進入定價項目目錄。

“即便AI在醫療領域的滲透已經是確定性的趨勢，有著廣大的前景，但當下中國的AI醫療仍處于低谷期，要突破這個局面，關鍵還是看誰能掌握數據。”高特佳投資副總經理于建林對《財經》記者分析。

龐大的醫療數據分散在一家家醫院閉環管理的機房中，少數分散在產業鏈條中的其他機構，因此合作醫院和參與醫生的數量，已經成為公司產品介紹中必備的詞條。

《財經》記者調研發現，目前各家醫療大模型和醫院的合作多處于早期探索階段，大多醫院只是在部分科室試用某項功能，推進中問題層出不窮。

將醫患對話直接生成電子病歷，是當下最容易在醫院落地的產品，其中涉及到的智能語音相關技術正是科大訊飛的優勢領域。科大訊飛相關負責人曾介紹，其智慧醫院相關產品已落地500多家醫院。

只是在醫療領域，或許某一項技術優勢并不足以打動使用者。全鏈條布局，是算力強大、資金充裕的大企業通行的做法。

如京東健康的“京醫千詢”有178家科研醫療機構、超4.3萬名醫生參與；百度的百度靈醫大模型已向200多家醫療機構開放體驗。

這些合作有利于大平臺獲取醫療數據，進一步完善產品。

然而如同訊飛醫療目前的產品功能，大廠有趨同性，這也導致未來的競爭會不小。

《財經》走訪多家醫院的信息科，獲得的反饋普遍是，需要滿足細分領域需求的產品。

此前就深耕細分領域的企業，因為對醫院渠道熟悉，且已有成熟產品進院，在推動信息化產品時也會相對容易。如衛寧健康在2023年推出醫療WiNGPT，一位醫院人士告訴《財經》記者，其大模型產品作為醫院整體采購產品中的一環探索應用。再如，在醫學影像設備企業聯影，推出的“uAI+醫用通才大模型”規劃中，就依托了醫療影像。

達到某種程度的個性化可能是醫療信息的一個關鍵點。但這也意味著更高的成本，在醫院產品復雜的需求和顧慮中，更考驗企業的綜合實力。

當然，最終看的還是具體的場景落地。陶曉東也公開表示，僅僅擁有醫療大模型并不足以解決所有問題，需要應用到實際的醫療場景中。

一位企業人士已經在與產品落地探索中感受到，技術上容易上手實現的事情，可能往往不一定是醫療場景中的“疼點”。反之，臨床的急切的需求，有時由于缺乏大模型開發所需的各種要素，如數據標注等，因而無法順利進行和快速落地，因此需要產業界和醫院不斷磨合，共同探索適合實際情況且臨床真正受用的產品。