8月20日晚，推想医疗科技股份有限公司（后简称“推想医疗”）向港交所主板递交招股书，高盛、瑞银、中信建投国际为联合保荐人。
推想医疗成立于2016年，属于首批切入医疗影像AI领域的创业公司。在成立之后，推想医疗一直走在竞争对手之前，它曾为首个进入C轮的医疗影像公司；曾获得首个NMPA批准的肺结节医疗器械三类证……如今，推想医疗再度率先走到IPO的关口。
如今的推想医疗已经不在是曾经的“肺结节AI企业”，纵观其管线，推想已具备包含15款产品的AI矩阵，而在营收方面，年报公布的数据也已是行业顶流。
回想医疗AI兴起至今，以肺结节为标的企业不下百家，为何推想能够从中脱颖而出，并将AI带到更为广阔的医疗场景？
高中毕业后，陈宽一直留在芝加哥大学学习经济金融。他师从詹姆斯·赫克曼（James J. Heckman），后者是是微观计量经济学的开创者，曾于2000年获得诺贝尔经济学奖。到那时为止，他尚未与医疗有太多的接触。按照正常剧本，他本应在这所世界级大学取得经济学金融学双博士学位，去硅谷找一份优秀的工作，但在2014年，在他攻读博士的期间，一些来自于家庭的原因让他突然意识到，自己已经在学校里呆了20年，太久了，他想要用自己的能力去带来真正的社会价值，而手中的工具，他选择了AI。同年年底，从芝加哥暂停学业的陈宽向亲戚借了一笔钱，在四川一所医院外租了一个破烂的小房间。从那时开始，他便一心投入到了影像AI的研发之中。据他所说，他每天一大早就去医院，曾四天没洗澡。从推想医疗后期的团队中可以看到陈宽的影子。2018年时，器审中心尚未明确医疗AI的审批程序，但推想医疗的AI产品已经在不少医院之中收获了医生的赞许。一位石家庄的影像科的医生曾告诉动脉网：“推想的那群人挺拼的，他们平时就住在医院，吃在医院，研究在医院。我们常常会提一些对于AI的需求和建议，但他们的反应是最快。”与医生、医院建立良好的沟通是医疗企业产品商业化的关键所在。在这样的服务模式下，推想医疗的落地速度很快。2018年8月时，截至2021年3月数据，其产品在全球超过400家医院落地。陈宽的经管背景在科技企业发展成型后迅速为其加分。在影像AI毗邻的分子诊断领域中，其上市企业CEO有一半为经管出身，而陈宽是国内第一批进入医疗AI的创业者，与医疗AI一起成长起来，经管优势之外，他多了一份对于AI技术本身的深刻认识。因此，从成立到递交招股书，推想在很多方面确乎是发挥了其作为头部企业的风向标作用。譬如，它获得了第一张肺结节AI三类证，证实AI技术在临床中有优效性与非劣性；它在美国、欧盟、日本获得准入认可，为其他AI企业的海外开拓思路提供了可行性。种种选择构成了今天的推想。回到招股书，我们能看到两条数据尤亮眼。第一、超3倍收入增长，年收入有望过亿。招股书数据显示，推想医疗2019年、2020年营业收入分别为人民币662万元、2770万元，年增长318%；2021年一季度实现营收2213万元，较去年同期484万元同比增长357%。参考2020年第一季度收入占全年收入比例，粗略估算，推想医疗2021年全年收入有望达到1.25亿元。第二、经营亏损持续收窄，扭亏为盈未来可期。推想医疗2019年、2020年和2021年一季度，扣除股份支付和优先股公允价值变动后，经调整的亏损分为15174万元、12526万元和1269万元，经营亏损持续收窄；销售开支与行政开支也由销售额的2-3倍降低至销售额的60%左右。2021年的数据尤为明显，亏损额不足2020年同期的一半。两条数据背后可以一窥推想医疗的发展之旅。2019年时，推想医疗尚未取得任何一张AI三类证，全年收入仅662万。换言之，2019年，处于研发阶段的推想医疗，其收入几乎可以忽略不计。而随着2020年推想的产品体系初具规模，当年推想医疗的收入水平有了高达3倍的增长。由于推想的肺结节AI、肺炎AI两张NMPA三类证分别获批于2020年11月与2021年3月，而推想在三个月的时间内完成了几乎去年整年的收入。那么，在3月拥有更广泛应用场景的肺炎AI收获审批之后，推想医疗的营业收入获将更进一步。尽管已经获得了重要突破，但推想医疗想要走得更远，绝不可能只凭借肺结节、肺炎等数个产品。事实上，推想已建立包含15款医疗AI产品的矩阵，其中4款产品已经获批，3款产品与2套系统已经实现商业化，还有9款产品与1套系统处于在研状态。所有产品都将计划在2025年前实现商业化落地。从整个管线来看，推想医疗的产品布局可分为四条路径。这四个路径大致涵盖了目前市面上绝大多数的医疗AI企业的发展方式：其一，将拳头产品AI肺结节不断深入，由单纯的结节判别转化为对肺部全方位辅助诊断的CT肺，尝试快速识别和检测可疑肺炎病变（包括冠状病毒引起的肺炎），分析其体积和密度，同时对比CT影像描绘的肺部病变变化。其二，从肺部AI的成功研发经验出发，纵向拓展，探索AI在肝癌、乳腺癌、肺炎、结核病、脑卒中等存在广泛患病人群及筛查意义的病种之中的应用。其三，由影像科向临床科室转移，开发出应用于胸外科的胸外手术导航系统（经皮穿刺活检与消融）、应用于心内科的CT-FFR的人工智能。其四，为医生打造了医学AI研究创新平台与医疗AI应用创新平台，用于加速科研研究与科研转化，加速可持续AI生态构造。管线实力背后，是人才的聚集。为了保证医疗AI的价值及未来的可持续发展，推想医疗招募了一个总计110人的研发团队，其成员均毕业于芝加哥大学、清华大学、北京大学等知名院校，逾40%持有硕士或博士学位，约20%具备放射学、临床、生物医学及药理学等领域的医学或生物技术背景。随之而来的是高额的研发投入与股权支出。数据显示，截至2019年及2020年12月31日止年度以及截至2020年及2021年3月31日止三个月，推想医疗的行政开支分别为人民币4344万元、人民币14307万元、人民币1415万元及人民币1447万元，分别占相应期间收入的656.0%、516.5%、292.5%及65.4%。从具体数据来看，推想新一年的股权支出并没有提高，但由于收入的提升，其比例实现了较大幅度的下降。研发收入同样支出巨大。截至2019年及2020年12月31日止年度以及截至2020年及2021年3月31日止三个月，推想医疗的研发费用分别为人民币69.0百万元、人民币66.8百万元、人民币13.2百万元及人民币14.9百万元，分别占相应期间收入的1042.7%、241.3%、272.3%及67.2%。由此可见，其研发支出处于6000万元-7000万元这一区间。如果说由产品组成的生态，是推想医疗铸就的第一道壁垒。那么，借鉴医疗信息化赛道的发展逻辑，医疗企业想要在尽可能做大规模，必须自身的有力产品置入医院之中，与医院建立联系。如此看来，如果推想医疗能够在先发优势之中尽可能开拓更多的市场，是否就意味着有望在后续的新品销售之中大幅降低销售成本？猜想仍待进一步验证。但对于医疗器械这样一个重渠道的赛道而言，推想已筑起其第二道壁垒——商业化。回顾世界的科技发展史，人类总是善于将高重复度的工作自动化，用机械代替劳工进行劳动。而医疗AI要做的，是在进行重复劳动的基础上，解决个性化的医疗问题。从这一逻辑来讲，医疗AI是通过其价值为医生挖掘其潜在的需求，而要让医生意识到并主动提出这样的需求，医疗人工智能企业必须证明AI的价值。从目前来看，医疗人工智能所能带来的价值大致可分为两个方面，即提效与降本。提效，是指AI医疗器械通过辅助医生提高工作流程的效率，并作出临床决策，从而使疾病筛查和诊断、疾病干预和患者管理更为有效。例如，推想医疗InferRead CT Lung在中国的临床试验表明，AI支持下的肺结节检测灵敏度比无辅助下的检测表现提升超过40%，阅片时间缩短近15%。 这一特点可解决的是医生供给不足与医疗质量不高的问题。根据弗若斯特沙利文报告显示，2020年中国每百万人口医生覆盖人数为2496.1名医生，较美国每百万人口医生覆盖人数为3132.5名医生低20.3%。此外，中国三级医院数量在2020年仅占中国全部医院的8%， 但门诊问诊数量却占全国总数的54.2%。如果能将AI植入基层，便能有效提供基层医疗的质量，缓解三甲医院压力，并为更多患者提供优质的服务。降本，指在较早阶段发现和干预疾病的发展，以实现更好的治疗效果，并大幅降低总体医疗费用。例如，当在较早阶段首次诊断出癌症时，癌症的治疗费用一般较低。在中国，首次诊断为早期阶段的肺癌患者的终生直接治疗费用估计为9200美元，而首次诊断即为晚期阶段的肺癌患者的终生直接治疗费用几乎翻倍（17800美元）。由于肺癌早期不明显，普通胸片难以筛出肺癌等原因，我国大量患者在确诊肺癌时已是晚期。在这种情况下，患者、医院需要支付高昂的治疗费用，但却很难收获治疗效果。因此，如果能借助AI将肺癌筛查下沉，提高其渗透率，大量患者将存在根治肺癌的可能，医保、个人支出也将因此大幅降低。由此可见，医疗AI的出现实际上是一门医院、医保、企业、患者四方共赢的买卖，企业提供服务赚取收入，医院提升效率提升服务质量，医保降低支出，患者也因为AI的出现享受到了更丰富的医疗资源。真实需求之下，中国AI医疗器械的市场高速发展，市场规模由2019年的人民币1.25亿元大幅增加至2020年的人民币2.91亿元元，预计2020年至2025年的年复合增长率为133.9%，2025年的市场规模将增至204.35亿元。面对这样一个市场，推想医疗可以通过加速医生对于人工智能的价值的认识，增加AI的渗透率，进一步扩大其享有的市场规模。而对于已经建立认识机制的市场，推想则尝试借助率先的准入优势在全球范围内迅速攫取市场。招股书显示，推想医疗的经销商数量由2019年的12名增至2020年的47名，2021的三个月间再增15家，总量达62家。随着渗透率的提升，这一数字也将进一步扩大。尽管推想医疗在产品、商业化方面已经足够成熟，但并不意味其已占据有力的竞争优势。事实上，医疗AI可以触及的是一个全球性的市场，而现有的AI公司，大都只迈出了第一步。此外，打造AI产品是一个长期投入过程，需要完成从设计、训练、临床、审批的层层把关。同时，医疗各场景之间的独立性，意味着企业在A场景获取的成功不能有效复制至B场景，一旦企业在临床之中遭遇失利，其损失常常难以弥补。好在从近年趋势来看，器审中心正不断完善医疗AI审评审批制度，力求帮助AI企业完善现有的审批流程，这将一定程度降低人工智能企业的风险。而本次推想递交IPO同样向一级市场传达了积极的信号，证实了医疗人工智能商业化的可行性。随着后续资本的入驻，人工智能企业面临的研发风险或将进一步减小。动脉网所报道的企业，请点击文末左下方“阅读原文”填写表单，我们的工作人员将尽快为您服务。
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