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营收增长86%+七大券商增持，这家AI企业为啥这么牛
这一家企业的股票连续大涨31%（截至7月16日），并在近日得到众多华尔街分析师的点名增持。摩根斯坦利的分析师表示其营收预计将以27%的复合年增长率增长，将其股价目标设定为44美元，较当时股价上涨34%之多。Stifel、美国银行证券和摩根大通等七家华尔街知名券商的分析师也纷纷将其目标股价设定到相仿的水平。
这家企业还在之前刚刚打破资本“寒冬”，成为2022年以来第一批在美股上市的数字医疗企业，并吸引了软银和谷歌等一众大佬纷纷与其合作。
这家名为Tempus AI的企业究竟有什么样的魔力，能够为医疗AI的商业化之路带来什么样的参考。动脉网对其业务及动态进行了剖析，希望能有参考。
仅一个月，
多路开花达成多个里程碑
事实上，Tempus AI在最近一个月取得的成就颇为令人印象深刻。
6月14日，Tempus AI在纳斯达克上市，成为了2022年以来第二家在美股上市的数字医疗企业，与在其之前一周刚刚上市的Waystar一起携手打破了美股数字医疗IPO的“坚冰”。
2021年，美股曾有20家数字医疗企业上市，但这些企业的表现大多不太理想。因为种种原因，2022年仅有两家数字医疗企业在美股上市。随后，美股数字医疗IPO便进入了 “冰封期”——整个2023年都没有数字医疗企业上市。
Waystar和Tempus AI的先后上市则为这段漫长的“冰封期”划上了句号。
本次IPO中，Tempus AI以37美元的价格发行了1110万股股票，融资目标为4.107亿美元，使其估值达到了61亿美元。其股票在上市首日表现抢眼，一度大涨15%至42美元，当日收盘价仍达到40美元，较开盘上涨9%。
Tempus AI的股价随后一度回落，但自7月初的一波连续上涨以来，其股价已经回到了40美元的水平。
事实上，Tempus AI并不只是从二级市场才开始得到资本的追捧。早在一级市场上，它就已经吸引了诸多大佬的目光。Tempus AI在上市前完成了9轮公开融资，累计融资额高达13亿美元。在投资者中不乏Nova Holdings（诺和诺德大股东）、谷歌和软银这样响亮的名字。
在上市后仅半个月后，软银又为Tempus AI抛来了橄榄枝。两家企业在6月27日宣布将在日本成立合资公司。按照计划，这家名为SB TEMPUS Corp.的合资企业最快将在2024年7月内完成设立，届时双方将各自向合资企业投资150亿日元，使其注册资本达到300亿日元（约为1.9亿美元）。
合资公司将计划利用Tempus AI的能力在日本依次提供精准医疗服务，包括基因检测、医疗数据分析服务以及AI驱动的治疗方案，并将通过与日本医疗机构、药企、生物技术企业、医疗器械企业、第三方检测及保险企业合作推进日本药物研究，并为当地肿瘤患者提出精准治疗计划。
除了资本市场上的进展。近一个月来，Tempus AI在监管和临床等方面也都取得了里程碑进展。
6月26日，Tempus AI旗下的Tempus ECG-AF算法拿下了FDA的510（k）批准，可以利用AI识别房颤风险可能增加的患者。这也是FDA首次批准“基于机器学习的心血管通知软件”类别中的房颤适应症。
这一算法主要可以收集并分析65岁或以上患者（没有已知的房颤或其他特定病史）的静息十二导联心电图记录，并检测与来年房颤经历相关的体征，从而评估患者未来房颤的风险。
进入7月初，Tempus AI旗下的xT CDx检测和PurIST算法测试又接连被监管机构授予了报销代码。
xT CDx检测获得了美国医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）授予的高级诊断实验室测试资格，可分阶段按照规定的比例进行报销。这是Tempus AI首个获批的伴随诊断测试，旨在作为伴随诊断，以根据批准的治疗产品标签确定可能受益于伴随诊断适应症表中列出的靶向治疗的患者。在早先的2023年5月，Tempus AI为其提交的PMA申请已获得FDA通过。
PurIST算法则获得了美国医学协会（AMA）的专有实验室分析（PLA）代码，也是第一个用于描述对先前测序的实验室开发测试、转录组数据进行纯算法分析的通用程序术语（CPT）代码，对于AI算法的报销意义重大。这种新型的RNA表达检验能识别胰腺导管腺癌经典亚型患者，从而可对两种一线疗法之间的经典患者总生存期进行分层，可能有助于为一线治疗管理提供信息。
更值得一提的是，Tempus AI在近日也发表了第500篇研究文章，达到了学术成就的里程碑。在过去的八年中，Tempus AI共发布了143篇同行评议文章（106篇由Tempus撰写），并在主要的科学会议上291次展示临床和研究数据以及31次口头演讲，在全球肿瘤研究的影响力有目共睹。
在短短一个月时间内，Tempus AI实现了如此之多的里程碑事件，能够得到华尔街的青睐自然也在情理之中。
手握200PB高质量数据，
医疗数据货币化的成功典范
Tempus成立于2015年，由亿万富翁Eric Lefkofsky创立。其名称几经变迁，从最初成立时的Bioin到Tempus Health，再到Tempus Labs。一直到2023年，才更名为现在的Tempus AI。
在创立Tempus之前，Eric Lefkofsky已经与人合伙创立了多家公司，包括曾经被福布斯评为历史发展最快的团购公司Groupon、货运物流公司Echo Global Logistics、提供印刷采购服务的InnerWorkings、提供广告管理服务的Mediaocean、行业分析公司Uptake以及Pathos AI。同时，Lefkofsky还是芝加哥风投Lightbank的联合创始人兼CEO。
Eric Lefkofsky创立Tempus AI的理由在医疗行业也颇为常见。当时，Lefkofsky的妻子被诊断出患有乳腺癌，他在陪同治疗期间发现基因测序可以精准检测癌症患者的基因组信息，从而获得癌症靶向治疗方案，但却没有可靠的临床数据来确保靶向药物治疗的有效性、安全性。
把基因测序和临床数据结合起来，为癌症患者提供更精准的治疗方案，成为了Eric Lefkofsky创立Tempus AI的初衷。这需要建立引入精准医疗所必需的技术系统，从而获得结构化的临床数据，并与结构化的分子数据、机器学习、AI及其他分析技术相结合。
为了创建这样的临床和分子诊疗数据库，Lefkofsky召集了一支由数据科学家、软件工程师、生物信息学家、计算生物学家和研究科学家组成的团队，并着手建立一系列数据通道，以实现大规模收集、清理和分析数据的目标，进而实现精准医学。
不过，虽然当时在临床和基因组数据领域已经有不少相关企业，但并没有任何企业能够满足Tempus预期的数据成本和质量要求。Tempus不得不自力更生，从零开始，这也成为了其构建未来核心竞争力的关键。
首先，Tempus自建了通过认证的自动化实验室，为患者提供低价测序服务。在当时，每年能接待超过10万个病人，收到样本后2-3周即可完成测序。在收集患者基因组信息的同时，Tempus在生物信息学中率先引入AI，用于测量患者基因组和转录组表达水平的数据，包括变异分析、潜在的治疗方案和可能合适的临床试验。
作为整个计划的一部分，Tempus又向医院、肿瘤学家及癌症中心等提供廉价的数据结构化服务、图像分析服务和生物建模服务，主要目的在于收集并融合患者的各类临床数据。Tempus AI在这个过程中将这些临床数据结构化，从而为后续的服务和AI训练提供了高质量的数据基础。
随后，通过将基因数据和结构化的临床数据相结合，Tempus可以为医生提供全面的诊断工具，并标注实时临床报告的关键性数据，给出潜在可行的治疗方案。其交互式平台让医生获得相似病人的真实世界证据来分析相关的疗法和结果数据，从而在错综复杂的各种疗法中为患者选择一条最合适的路径。
一方面，创始人自带金牌人脉和成功创业经历；另一方面，Tempus AI的这一想法也的确有很大的需求。因此，它在成立之初就成功完成多轮融资。仅仅在短短3年内，Tempus AI就完成7轮融资，累计融资3.2亿美元。
有着强力后盾的Tempus也得以迅速发展，仅仅只花了三年时间就建立起了堪称业内最全面的数据库，采用了先进的机器学习技术、二代测序技术以及人工智能辅助的图像识别技术。
这些技术也赋能医生能够实时帮助患者做出基于数据驱动的决策，从而为Tempus AI打造了一批临床合作伙伴作为业务的支持者。自2016年推出数据平台以来，Tempus AI已在美国2000多家医院直接建立了大约450个数据通道，其中多数是双向通道。同时，Tempus还与美国超6成学术医疗中心以及超半数肿瘤学家建立了合作联系。
目前，Tempus AI已积累了超过9亿的文档数据，包括临床数据、基因数据、病理数据和医学影像数据在内的海量多维数据。这些数据涵盖超过560万份去标识化的患者记录、大约13亿页临床文本、超过100万条医学影像数据，超过90万条基因组信息相关的匹配临床记录以及超过22条具有完整转录组图谱的数据。
这些数据的增长极其迅猛，在2022年1月，Tempus AI所积累的数据大约在75PB（1PB=1024TB）左右。截至2023年底，这些数据的容量已经达到了200PB，并仍在持续增长之中。
这些脱敏后的海量数据在Tmepus AI的商业模式中释放了巨大的价值，成功实现了数据的货币化。在其商业模式中，数据是最为关键的，其所收集的数据越多，数据质量越高，其测试就越智能，可以启动的数据应用就越多；如此一来，加入其平台的医疗机构就越多，这又将进一步扩大其数据平台，进而对药企产生价值。
已形成三大业务，
基因组学是核心但AI是未来
发展至今，Tempus已形成三大业务——基因测序、医疗数据服务、AI辅助及个性化疗法的推荐。
在基因测序方面，Tempus AI旗下的三个实验室可提供NGS诊断、PCR分析及其他解剖学和分子病理学测试。截至2024年3月，Tempus AI的主力基因测序产品共包括六项肿瘤方面的基因检测和一项精神病学方面的基因检测。
Tempus AI的数据服务业务则主要通过数据分析和促进临床试验两方面促进药企的产品开发。同时，Tempus AI还建立了一个肿瘤衍生生物建模（或类器官）实验室，以便为药企客户提供建模和筛选服务。
药企研究人员可以访问Tempus AI所积累的超大规模多模医疗数据数量，并利用其所提供的数据工具。这在一定程度上改变了药企新药研发的传统流程，从而使Tempus AI能够在整个药物研发周期中与药企合作——从生物标志物发现、临床研发到最终的商业化。
就最终的数据来看，药企对于Tempus AI的这种数据服务十分满意。据其招股书介绍，全球前20强药企中已有19家与其合作，且2023年净收入留存率与2022年同期同客户相比达到125%。这说明这些客户不仅留存下来，还加大了与其合作的力度。
Tempus AI还在推动药企的临床试验上展现出了优势。它可以利用其与肿瘤医生及学术机构所建立的庞大网络为药企提供临床试验匹配服务。Tempus AI则通过将适合的患者与试验相匹配并成功入组获得收入。
这种全国性的匹配以往难度极大。但随着Tempus AI的基因测序业务以及与临床数据结合的不断推进，这一难点逐步得到解决。Tempus AI能够精准识别与临床试验匹配的患者，并通过患者临床数据过滤入组或排除标准，最终确保适合的患者成功入组。
根据招股书，自2019年年中Tempus AI推出这项服务以来，已有230多项临床试验进入网络。截至2024年3月，超过30000名患者被确定为潜在的入组对象。
AI辅助及个性化疗法推荐则专注于开发和提供辅助诊断。基于其所积累的庞大的多模态数据，Tempus AI可以训练出更为精准的生成式AI，从而辅助识别处于疾病早期的患者，使其在干预最有效的疾病早期得到治疗。
目前，Tempus AI在肿瘤、心血管、医学影像和病理等领域拥有多套AI算法，且一些算法已经通过了监管机构批准。不过，AI业务目前仍处于投入阶段，暂时无法产生较大规模的收益。以其肿瘤学领域的AI算法为例，也只是打包为基因组检测的一部分，没有单独为其计费。当然，随着未来AI应用和监管的成熟，Tempus AI也希望未来AI算法可以可比测试的现行费率的方式获得报销。
不难发现，Tempus AI的业务横跨多个领域，位于医疗和数据/AI的交叉点，还可以赋能药企进行更智能高校的研发，市场空间非常广阔。根据分析师的估算，Tempus平台的潜在市场总额约为1900亿美元，其中包括700亿美元的基因组学和近1200亿美元的数据服务。
这其中，Tempus AI对于AI业务的期望最大，从其把名称改为“Tempus AI”不难看出这一点。其招股书也认为AI业务的潜在市场机会很大，未来市场规模甚至可能比基因组学和数据服务业务的总和还要大。
不过，如前所述，AI尚处于投入阶段，目前真正占据Tempus AI营收大头的还是基因测序业务。2023年，其基因测序业务产生了3.63亿美元的营收，比2022年1.98亿的营收增加了83%。在这一超高增长下，数据服务的增长就显得黯淡无光了——尽管这部分业务相比上年仍然有37.6%的增长，并在全年实现了1.688亿美元的营收。 两者合计，Tempus AI在2023年全年实现营收5.318亿美元，相比2022年的3.207亿美元增长了65.8%。尽管如此，其净亏损还是从前一年的2.141亿美元扩大至2023年的2.898 亿美元。不过，其账上仍有1.67亿现金及等价物，加上本次IPO融资所得超4亿美元，足以支撑未来两年的运营。
从分析师纷纷将其评级调整为“增持”来看，华尔街对于Tempus AI的未来显然也持乐观态度。
写在最后
不难发现，Tempus AI可以在两方面给予我们启示。
首先，Tempus AI竞争力的核心来源于其所积累的海量数据，没有这些高质量数据，Tempus AI的商业模式也将只能是浮云。这也说明了高质量医疗数据所蕴含的巨大价值，并为国内医疗大数据、基因测序乃至其他手握海量数据的行业提供了借鉴。目前，国家正高度重视数据的市场化流转，医疗健康领域也是首批12个实施“数据要素×”行动的重点领域之一。随着行动的深入，医疗数据的市场化流转终将会成为现实。届时，医疗数据的价值将得以释放——当然，前提是真正有价值的高质量数据。
其次，Tempus AI所涉足的AI+临床有着光明的未来。目前，AI+临床在国外已成为非常被看好的投资热点。AI+临床可以基于疾病表型和基因信息做出临床适应症选择、临床终点优化以及合格受试者确定。另外，AI+临床还可以帮助药企寻找哪些医院有更多更符合入组要求的病人，并发挥临床监测作用。这些应用通过对大量的数据进行分析和归纳，从而对人们的决策起到支持作用。
除此以外，AI+临床的其他应用场景也具有极高价值，如数字孪生技术可以模拟临床记录，根据标准护理全面模拟临床结果，从而做到较少的患者数量下实现更高的成功率，又或者在临床研发中利用真实世界数据的分析来评估试验的可行性及优化试验方案，从而加速临床的进程。
正因为这些优点，近年来跨国药企非常重视与AI+临床的合作，甚至直接投资。据FDA数据，美国用AI设计的临床试验近年进展迅猛，2023年已有大概接近200个AI设计的临床试验。随着国内创新药的不断发展，必然也将会推动国内AI+临床的落地，这也为国内医疗AI的拓展提供了新思路。
作为数字医疗IPO“破冰”的重要一员，Tempus AI在上市一个月以来的表现令人印象深刻。未来的走势如何，动脉网也将持续保持关注。
参考资料：Tomi Kilgore，morningstar.com：Buy this healthcare company's stock because it's an AI play, analysts say
*封面图片来源：123rf
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