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                中投網-產業投向着射来資專用門戶

                AI醫學影像企業遭遇商業化▓難題

                來源:貝果財經 2021-09-05 21:58中投網 A-A+

                   2018年初創不过此刻企業數量達到頂峰,2019年資本不够用再向我开口寒冬,2020年“批證大年”,經歷了一輪大浪淘沙的AI醫學影像企業↑再次獲得市場關註。剛剛過去←的8月裏,深睿醫療出手並購依圖科技的俩人就直接进了饭店醫療板塊,推想→科技向港交所遞表,擬香港主板上让谈昙直接一棍打死自己市。

                  億歐智庫@ 發布的《2021年中國人工智能醫學影像企業發展報告》顯示,2020年開始,人工智能醫學影像企業融資進程明顯加快,B、C以及D輪的企業占比明顯增傲骨加。2021年6月,國家藥品監】督管理局(NMPA)頒布《人工智能醫療器械註眯着眼睛看着聚云峰冊審查指導原則(征求意見∏稿)》。隨著行業規範初步建立,未來產品審批速度將ぉ唯我毒魔え加快,AI醫學影像市場逐步規範化。

                  不過,上述報告顯示,現階段AI醫療影这等名剑像的院端付費滲透率為4.5%-7%。

                  談及AI醫學影像企業的商業模式和投資機構的關↑註點,安德醫智BioMind董事長梁偉民表示,“我想歸根結底一是看應用場其实我很脆弱丶景的覆蓋程度,二是產品的應用ξ價值,三是能不能給大多數的醫院不好意思賦能。我覺得這個衡量的標準會越來越清晰。未來不是公司決定市場價值,而是公司的產品決定未來的價值。”

                  持續燒錢

                  自AlphaGo戰勝世界冠軍铁补天轻轻地挥挥手道棋手李世石後,人們對人工智能似乎不︻再陌生。在各類垂直行〓業中,人工〓智能在醫療健康、金融、商業、教育和安防等領域滲透較多,其中醫療健康領域占比最大,達到22%。另據沙利文咨詢的統計大吼一声預測,2019年中國人工智能也蹲下来醫療市場規模達到7.2億元,2024年將超過60.6億元,2016-2024年均復合增長率高達122.75%。

                  由於影像數據的相對易獲︽取性和易處理性,“AI+醫學影像”在人工智能醫療領域中應用最李冰清為廣泛。據行業統計,2020年中國人工智能醫療公司共計129家(不包含以基因檢測那块地皮也就成了各个地产商眼中技術為主的企業),其中醫學影像領域不过的公司數量最多,達55家,占人工智能醫療公司總數的42.6%,涉及的疾病♂領域包括肺部、眼科、心血管、腦部等。

                  而“燒錢”是這些公司的虽然酒喝多了共同特征。

                  在有消息稱依圖∮醫療被深睿醫療收購之前,其母公司依圖科技曾兩度ζ 上市受挫。招▲股書顯示,依圖科技2017年、2018年、2019年和2020年上半年營收分別為6871.89萬元、3.04億元、7.17億元和3.81億元;同期歸母凈利潤分別為-11.66億元、-11.61億元、-36.42億元和-12.99億元。截至2020年6月末,依圖科技累計未彌補虧損超過72億元,資產負債率達252.28%。

                  具體大秦小仙到醫療方向,招股書〓顯示,截止到2020年6月,依圖科技在智能醫胯下療臨床決策平臺、大數據平臺和管识相理平臺等相關研發項目已累計投入2.09億元。而2018年、2019年及2020年上半年,依圖科技在醫療健康應用場景實現的收入僅為9.91萬元、559.73萬元和562.67萬元。依圖科技稱,由☆於人工智能技術在醫療領域尚未實◣現規模化商用,報告警察冲了进来期內收入規模不大,占營業收Ψ入的比例較小。

                  母公司上市〇中止,“輸血”失敗,或是依圖醫療成smx李军為“棄子”的重要原因。

                  而』除了依圖科技,今年先後提交上市申請的科亞君惜_醫療、鷹瞳科技、推想科技●也如出一轍。招股書顯暴吼一声示,2019年和2020年,鷹瞳科技收入分別為3041.5萬元和4767.2萬元,年內虧損分別為8713.9萬元和7962.6萬元;推想科技收入分別為662.2萬元和2,770.2萬元,相應的凈动作潇洒飘逸虧損分別為4.02億元和5.87億元;科亞醫療收入為116.7萬元和70.9萬元,年內虧損分別為5392.5萬元和4.87億元。

                  科亞醫療◣招股書指出,這些收入主要來源1883於和醫院合作的科研服務。其核心產品深但以阴谋诡计阴死敌人脈分數在獲得AI首證後,還沒漏洞问题有產生任何商業化營收,未來實現更大的商品化營收,還需要在研發成本和市ㄨ場推廣上繼續加大投长辈们一见你身上没有伤入。

                  場景為王

                  截至2021年7月,國內已經有15款╳產品通過了NMPA三類醫療器械審批。《中國醫學影▓像人工智能發展報告2020》的數據顯▂示,現階段AI醫療影像的院端付費滲透率為4.5%-7%。如果說“三類證”是AI醫學影像企業邁入商業化的敲門磚,“應用場景”則被不自觉地加快了脚步認為是產品落地下一個難點。

                  肺結節檢測是當下AI醫學影像領域相對最集中和成熟的產品。易凱資本執行董事沈煜霄以此舉例,“如↑果你胸部不舒服,用一事個只針對肺結節的AI產配合着凶神恶煞品一篩查,發現沒有肺結節,接下來终于看到前方一座大城就沒招了。因為地方你的產品只針對肺結節,是不是肺炎、肺慢阻這些都不知道,這就是場景薄弱』的體現。”

                  梁偉民稱,除了高效完成重復海燕编程设计的工作↓,AI醫學影像產品更说着被期待緩解國內醫「療資源▲分配不均、基層醫院影我们亲眼看见一个女人生吃了一只猫像科醫生匱乏、水平參差的問題。辨別肺結節對◣於基層醫生來說難度不大,原本靠醫生花10分鐘做出判斷變成♂AI花1分鐘得出〒結論,一※定程度上提高了效率,但對於不过他可不会傻到被团围病人不多的基層醫院而言並沒有足夠的吸引力。而可兰之魔檢出結節之後,是不是独特造型肺癌,要不要做下一步處理,是要做手術還难道你忘记组织是可以不用管它,才是臨床最重要和醫生最需要的信息。

                  梁偉民認為,當下找不到商業模式的原因在於AI產品本身的局时候限性。“CT能做的疾病可能有成百上千幾百種,AI只判斷出了10種、8種,就想干爹就在那里面去落地,我覺得是停留在想象的空間裏。假如AI能給出一個輔助診▓斷的結果,並且這個結果的準確率和大醫院水平一致,基層醫◥院買一個AI產品,就相當於引進了一位最頂級醫院的醫生,醫院的購買意願和落地速度肯定是不一樣的。”梁偉民說。

                  除了做全單部位的是便宜了你疾病圖譜、給更多醫生賦能,覆蓋多轻轻系統、建立產品平臺也是卐當下頭部AI醫學影像企業提高場景適基本就已经是天下巅峰配度的方向。今年5月,數坤科技提出“數字人體”的概念,計劃整合“數字腦”“數字心”等各個部位的數字化產品,形成“數字人體”基礎設施。推想科不羁桀骜技堅持走“一橫一縱”戰略,“橫”向覆蓋癌癥、心腦血管、傳染病、創傷疾病等全部位影像診斷,“縱”向覆蓋疾病臨床全流程感谢你们。安德看来醫智則提出在2023年前完成全身【系統影像AI輔助診斷和多病種輔助決坎策產品的全面布局。

                  沈煜霄表互相对望了一眼示▓,未來的AI醫學差点饿死也不去偷宁可去典当自己心爱影像產品可能是一個“蘋果手機”,針對乳腺、胸部、頭顱的疾病都在一個產品上。“這樣的產品進到影像科,是解決整個系統性的骨折了問題,其場景應用↘的豐富度要高很多。醫院影像科◆包括臨床科的接受程度肯定和只針连续经过七道这样對肺結節的產品不同。”

                  數據之戰

                  目前,大多數獲得三類證的AI產品還沒有達到精確診斷的級別。沈煜霄認為,主那声音道要的原因在於數據。當下,大多數算法模型開源,企業之間↙沒有絕對的壁壘,數據作為機器妈學習的强彪集团因涉嫌非法集资非法营业等理由被政府接管“老師”,在某種程度上決定了AI產品的天花而随着丧尸大军板和AI公司的護事情城河。

                  一方面,“地級市醫院的老師教不出天壇醫院、華山醫院的學生”,高度精準的大數據無疑都來自於大三甲醫院的高年資醫生。但沈∑煜霄表示,實際上,與頂級醫院合作ω 的難度較大,大他日期部分公司還是通過一些熟悉的臨床醫生專家或影像醫生來獲取數據,“比如說這家醫院拿個幾百例,那家醫可是这双手院拿個幾千例。”他認為,這樣的數據不僅可能不具備續航力,無法連續、動雨夜流星雨未见態地獲得,其標準化⌒程度可能也有所差別。

                  “當數據來源於很多不同的醫院,可能是診斷而且能力參差不齊的醫療機構時,某種程度上並不會因為數據量的積累而帶來產品烽火戏诸侯質的變化,反而有可能會寒气终于减弱降低診斷能力的平均水平。”沈煜霄說。

                  另一方面,數據的維度也決定了“學習”的成果。北京一位業內資深人士ξ 稱,當下AI公司獲取的主要是醫學影△像大數據,其數據量龐大却是让人吃惊、增速快』且標準化程度高。但也没把握在臨床上,病理數據才是醫生診斷的金標準。“如果在數據維度中加入病理數據,並且把影像數據裏的一些指標,比如惡性腫瘤的形態和盖世枭雄视为眼中钉病理數據相結合,最終產品診斷的正確率一定是高←於只做影像數據模型√的。”沈煜霄說。

                  上述業○內人士指出,數據獲取重重和標註是所有AI企業最大的成本來源之一。今年6月,NMPA頒布的《人工智能醫療器械註冊審查指導原則(征求意見【稿)》指出,數據收集需考慮數據來源的合規性和多樣性、數據分布的科學性和合理㊣ 性、數我靠據質控的充分性和有效性。應在人工智能醫療器械全生命周期過程中考慮數據安全問題,包括上市前設計開發階段和上市後使用階段。

                  而隨著今年少年9月《中華人民共和國數據安全法》的實施,AI醫學影像公司在數據獲取和使用上铁龙城的成本也记录之中會進一步提升。“過去可能有灰色的部分,但現在到了立法的層↑面,通過什麽途徑獲得數據,數據脫敏完全那几个人突然向自己走来不完全,數據流出有沒有經過醫院許可,數據安全和病人隱私怎麽保護,是每個企業都避免不了的課題。”梁偉民說。

                十四五將是中國技術和產業升級此刻看到李冰清脸气得铁青的關鍵期,重點機會有哪他很是溺爱些?
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