展望2019：从医疗看AI投资
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“AI+医疗”本来是轻资产，做着做着大家一窝蜂做肺结节、乳腺癌、眼底等等，最后大家的检测率可能都差不多了，AI就变成了软件，AI公司也变成了软件公司。软件让医院采购，谁的价格低就给谁，你还想按人头收费？医院要么直接买你的软件，要么跟硬件结合，最后又成了传统的公司，撑不住AI公司那么大的估值。最近看到某医疗投资大咖的以上观点，很是赞同！据相关人士透露，国家药品监督管理局已经理清了AI审批全流程的思路，审批通道已于2018年12月中旬开放，然而，高标准下，还无一企业进行AI三类器械产品申报。2018年已经过完，不知道去年对投资人说今年拿证的企业会怎样解释。AI也从2016年的“超越人类”，到2018年的“辅助人类”回归理性。联想到互联网医疗当初要革医院的命，结果很悲惨。
I创业团队背景相对较好，高学历、BAT背景随着近几年AI投资热潮，资本大量引入，中国在AI领域快速训练了很多人工智能工程师，据说，目前世界上43%的人工智能的论文作者中都有华人身影。医疗A，起初，投资人看第一个团队的时候感觉背景很好，后来看看其他团队也感觉很好，一个一个项目也相继成功融资，这时候投资人就感觉不对了，原来以为高技术门槛的AI变成资本驱动了，原来AI应用层的壁垒没这么高！
目前AI在医疗领域最主要的应用是医学影像识别，赛道比较拥堵，包括CV四兽之一的依图、腾讯、阿里、百度等都有布局。
这里又看到买下半个互联网赛道的红衫多次出现。从融资规模与轮次来看，AI医学图像识别貌似已经进入下半场，然而大家的商业模式还都在探索当中，下面我们以医学影像识别来探讨一下商业模式。
是做平台还是做垂直细分？联影本身有硬件产品，可以形成闭环。腾讯觅影、依图、推想、体素等拥有多条产品线，依托AI技术打造平台型企业，资金相对充足，可以快速切入其他病种，而其他单病种领域AI企业融资规模较小，很难跟这些大块头抗衡，比如糖网领域融资规模相对较小，三四千万级。腾讯不用担心资金，依图靠着安防销售快速增长，并且手握大把银子，而其他纯医疗AI公司都要考虑下：钱能用多久？怎样才能赚钱？CFDA对AI的审批通道已于2018年12月中旬开放，据业内人事判断，新标准较为严格，最快拿证的企业也需要2年左右时间，综合考虑技术及安全性，糖网领域有可能获批第一张三类AI注册证。2年时间，做好充分的资金储备了吗？获证之后才能真正合法的商业化推广，距离盈利可能需要再延迟几年。从融资的角度，平台型企业比单病种企业要有优势。单病种细分规模较小，有的考虑往服务延申，这里又会面对硬件设备厂家的竞争。从医院主管领导的角度，多病种或全病种会更有优势，管理起来较容易。肺结节、乳腺癌、眼底这几块较容易落地的细分领域竞争激烈，不仅各大平台型公司切入，还要面对硬件厂家的竞争，GPS、联影等硬件厂家也有自己的AI产品，选择细分领域的时候要多加斟酌。
再往后面想想，假如AI企业真的获得了产品注册证，那是当作软件卖呢？还是跟硬件厂家合作嵌入医疗设备一起卖呢？还是按照人头收服务费呢？还是结合设备一起做服务呢？我们可以拿糖网为例做做分析，首先看下美国IDx情况。
2018年4月11日，美国FDA批准了IDx公司IDx-DR糖尿病视网膜病（以下简称“糖网”）筛查软件，该软件基于眼底照片检测成年糖尿病患者糖网症状的严重程度，并提供是否需要转诊的检查建议。这是美国FDA批准的第一款采用新一代人工智能技术的糖网筛查软件产品。这个看似简单的诊断，IDx却整整走了21年。IDx是一家专注于开发临床自主诊断算法的公司，单就和FDA 在如何评估系统并确保其准确性和安全性方面的沟通，IDx就花了7年。
IDx-DR软件预期与拓普康NW400眼底照相机联合使用，由基层医院非眼科专业的医护人员操作，用于自动检测成年糖尿病患者糖网症状的严重程度，若高于轻度则需转诊。IDx-DR软件部署在云端，基层医护人员采集成年糖尿病患者分别以视盘、黄斑为中心的双眼眼底照片后上传至该软件，若眼底照片图像质量符合要求则软件给出分析结果：
（1）检测到高于轻度的糖网症状，请转诊专业眼科医生；
（2）未检测到高于轻度的糖网症状，请于12个月内再次检查。
IDx-DR软件的禁忌症包括：（1）持续性视力丧失、视物模糊、飞蚊症；（2）曾被诊断为黄斑水肿、严重的非增生性视网膜病变、增生性视网膜病变、放射性视网膜病变、视网膜静脉阻塞；
（3）接受过激光治疗、手术治疗或者眼内注射；（4）妊娠期糖尿病患者，其糖网症状发展快，遵照软件建议可能延误治疗，故IDx-DR软件不适用于快速发展的糖网。
看完IDx-DR的介绍，大家应该明白，美国FDA也仅仅批准了一款筛查产品，关于糖网分期的诊断还需要由人工判读，并且IDx-DR需要绑定拓普康NW400眼底照相机。好了，再回到上面的问题，如文章开头大咖所说，竞争激烈，按人头收费就别想了，最多当软件卖，并且在中国医疗环境下，设备投放和按人头收费涉嫌促销，会造成不合理使用，这是重点监管的。卖软件那岂不是LOW了，可能连软件你都卖不了，尤其糖网，技术确实没这么高，眼底照相机的厂家可能会自己做或者直接绑定平台型企业的软件嵌入设备一起销售，那么纯糖网AI企业是不是赶快找硬件厂家谈谈合作呢？最后还有些企业就向下延申，直接做服务，目前也有几家，以设备投放分成的方式，首先涉嫌监管灰色地带，第二，很难从医院拿钱出来。
看起来卖软件或者技术给硬件企业是最好的归宿，做个小而美的公司，但是有些团队不甘心，要自己做智能硬件，像互联网造车一样，做个医疗界的蔚来！汽车，万亿级的市场规模，而医疗设备，品类细分多，一个眼底照相机才10几个亿市场规模，并且同样竞争激烈，按照现在连样机都没有，估计也就几千万估值吧，估值没有AI概念给的高啊！
其他领域也可以参照糖网分析下。很多AI企业做肺结节，而现实的场景是医生还要面对潜在的其他潜在风险，目前单一的肺结节AI并没有降低医生的工作量，也没有提升效率，所以产品上还要继续提升，其他领域也有类似问题。虽然许多公司都宣称用于影像科的AI产品能够提高阅片的准确度，而且比医生快得多，但并不能保证误诊的问题不会出现。如果阅片AI提供的结果不能让医生信服，医生还需要重新审核，这反而会增加医生的工作量。医疗没有想象的这么简单！
AI医疗，理想很美好现实仍骨感，其实在其他行业AI同样也有落地慢的问题，AI需要与场景的深度融合，传统行业内公司结合AI会更有竞争优势，比如安防领域，AI公司千万不能忽视海康威视的存在，医疗领域也千万不要忽视GPS和联影的存在。医疗设备厂家赶快拥抱AI吧！
AI结合药物研发、电子病历等技术难度高，相对容易商业变现，AI医学影像识别距离真正落地还需要更多时间，恭喜融到3亿以上资金的企业，没融到的抓紧；融不到大钱的赶快想办法落地赚钱，找硬件厂商合作，或者找硬件人才合作创新智能硬件产品，不能简单的提升性能，需要原创产品，以免被传统厂商封杀。但估计还是有不少AI企业熬不到拿证。
长线看好AI，未来AI可能无处不在。家里智能音箱已经不错了，什么时候智能音箱可以有问诊功能就好了！
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