1.8亿续命钱告吹AI医疗资本“泡沫”将破?

2020-11-30 10:51高嵩
创业邦 2020年11期
关键词:结节商业化心脑血管

高嵩

AI医疗创业,到底算轻资产运作,还是需要大量烧钱。

监管迎来利好,商业模式却遭遇挑战。经历资本狂热,有人即将离场,有人小心探索。哪类玩家能最终胜出?

近期,据一位不愿具名的知情人士向创业邦透露,一家中国AI医疗公司2019年年底B+轮融资时,因领投方“反悔”,跟投方全部拒绝跟投。投资方因对医疗AI商业模式落地风险的担忧撤资,原定的1.5亿元到1.8亿元规模的融资全部告吹。

这家公司的融资失败,印证了此前不少行业人士AI医疗资本“泡沫”将破灭的判断。

早在2019年,元璟资本合伙人田敏在看过三十多家AI医疗公司后曾预判:“未来两年,AI医疗(公司)会死一批。至少在我看来,这会是个大概率事件。”

AI医疗从业者马春娥(数坤科技创始人兼CEO)在接受创业邦采访时也曾做出类似预判:“从融资角度来看,2019年是富有挑战的一年,大量蹭热点、各方面稍微弱一些以及前期资金储备不是很好的企业,在2019年肯定会灭亡一批。”

事实上,在资本寒冬影响之下,整个2019年流到AI医疗领域的资金偏紧。尽管行业因“医疗器械三类证”政策而出现利好,加之2020年疫情催化行业再次升温,但我们不可回避的一个问题是:盈利难的问题怎么破?行业加速洗牌期,哪类玩家能胜出?

是轻资产运作,还是疯狂烧钱?

AI医疗创业,到底是轻资产运作,还是需要大量烧钱?从业者对其认知也在不断刷新。

以往,大家对于AI医疗的认知是轻资产,主要的投入为前期的研发投入及人力投入。但实际上,不少AI医疗软件商业化落地非常依赖于硬件设备,其制造成本虽然不及CT、核磁共振等高端医疗器械,一台动辄成百千万元,但也已经达到了“烧钱”的程度。

一位AI医疗行业资深人士向创业邦表示,一些AI医疗软件需要配置GPU、高性能电脑服务器、硬件显示器等高性能硬件,基本硬件成本达数十万元,同时医院内部需要部署相当数量的本地终端。除此之外,工程师维护设备、商业化推广团队都会产生大量成本。

“但AI医疗在中国还处在市场教育阶段,很多医院都要求先免费使用再考虑付费,实际上付费意愿并不强。据我了解,有一家AI医疗公司布设了300台AI医疗设备到医院,烧了几千万元,最终卖出去不超过30台。”该人士说道。

不少AI医疗一开始构建商业模式时,之所以选择医院作为突破口,与中国医疗市场的特点有关,导致中国在商业化落地时面临更大的挑战。

“中美市场有着明显的差异化”。晨兴资本副总裁井绪天告诉创业邦。井绪天分析,美国医疗市场由商业保险主导,运营方式足够市场化。美国创业公司做出一个新科技,只需要向几大头部商业保险公司证明,能够节省医疗开支或者医生的成本,商业保险就愿意为这些新科技埋单。并且,头部商业保险公司的业务网络遍及全美各地医院,新技术公司能借助商保迅速在全美打开市场。

对比而言,中国医疗市场由国家医保主导,商业保险还不成气候。中国的AI医疗创业公司,一开始很难有能力去跟国家医保去做谈判,更多公司当前的策略是去跟医院谈采购进院,这样不仅效率低,推广成本也很高,很难迅速形成规模,一家公司可能花了好几年的时间仅覆盖了几家头部医院,而竞争对手在技术上利用这几年的时间差又迅速赶超回来。

“尽管难,但经过几年的摸爬滚打、技术迭代,也有中国AI医疗公司找到了不错的应用场景。应该说,中国的AI医疗行业已经挺过了拼技术的阶段,进入寻找合理商业模式的阶段。在这个阶段,AI医疗公司面临的挑战更大,需要拿医疗器械证、做大产品市场规模、要建立品牌等。但最终更需要具备能力去和国家医保谈判,进入国家医保报销目录,才可能真正迎来市场的爆发。”井绪天告诉创业邦。

商业模式天花板在哪儿?

中国医疗市场的特殊性,造就了AI医疗探索落地的艰难,但经过几年的摸爬滚打、技术迭代,在肺结节筛查、眼底筛查热门赛道,中国的AI医疗行业也确实探索出了一些商业模式。

一位AI医疗行业资深人士向创业邦说道:以此前最为热门的肺结节筛查赛道为例,当前中国AI医疗主流的商业模式分为三种,即“与大型医疗器械一起搭售”“整机单独售卖”和“云端远程付费”,但这三种模式在现实落地过程中,都不同程度地遭遇到了“瓶颈”。

“和大型医疗器械厂商搭售是最常见的商业模式,搭售即是AI医疗设备和大型医疗器械一同售卖给医院,比如GPS(医疗设备行业三巨头的简称,GE通用电气、Philips飞利浦和Siemens西门子)中,除了西门子在自主研发AI医疗技术之外,通用电气和飞利浦都选择和中国本地的AI医疗公司进行战略合作,为大型医疗器械提供本地AI医疗器械搭售可选服务。”该AI医疗行业资深人士分析。

“搭售模式看上去很美,但实际很不理想。搭售器械厂商一般非常强势,给到AI医疗搭售的机型通常偏低端。與此同时,不少器械厂商研发了能够适配很多AI医疗公司软硬件的平台,类似于‘苹果商店,医院方可自行选择AI医疗公司,这导致AI医疗公司产品间的竞争非常激烈。此外,搭售就意味着要接受大型器械10到18个月的回款周期,如果回款慢,会给创业公司造成一定的财务压力。”该AI医疗行业资深人士说道。

而对于AI医疗设备整机单独售卖的模式,找到付费方的过程也如同大海捞针。“整机单独售卖很多公司也在推,一般会给到医院包括像美年大健康这些体检中心试用,最后试用虽多,购买却少。而对于AI医疗公司来说,每投放一台设备到医院,都需要持续‘烧硬件和增加人力维护的成本,工程师都轮班守在医院,这种模式也很难维系。”该AI医疗行业资深人士说。

而对于云端远程付费的模式,问题则集中在了数据安全上。该AI医疗行业资深人士分析,云端远程付费的模式相对轻资产,通过云将相关数据传输到院外,按读片量或按月服务收费,没有前两种模式“烧钱”的问题,但因为数据出院存在安全和隐私风险上的问题,这种模式也面临来自医院方面的挑战。

“瓶颈”倒逼,热门赛道重新洗牌

AI医疗商业模式的核心问题在于,此前AI医疗大热的赛道AI肺结节筛查及眼底筛查未能解决医生的临床痛点需求。AI在识别图片过程中标注的假阳性偏高,即使判定出了肺结节,也不能作为肺癌等疾病判断的最终指标。

与此同时,AI医疗器械造价不菲,医院不愿意花大价钱去解决不痛点的临床需求,于是AI医疗投资的热门赛道,由肺结节筛查转向了其他危重症或技术壁垒更高的领域。

中国医疗市场的特殊性,导致投融资一度极为火爆的AI医疗在2019年迅速降温,商业模式探索遭遇“瓶颈”。无论是投资人还是创业者,都对中国AI医疗未来的发展方向和策略重新布局和调整。

据创业邦了解,几家布局AI医疗影像赛道的头部创业公司,当前已经减慢了地推肺结节筛查相关AI医疗设备的速度。

创世伙伴资本主管合伙人周炜在接受创业邦采访时表示,AI作为一種全新的技术,无论是在医疗还是其他领域的应用,一开始都会是一波“热潮”,这就和2000年的互联网投资泡沫一样,很多人一窝蜂地去投资和创业AI医疗项目,却并没有想清楚具体的应用领域和商业化场景。2019年AI医疗遭遇降温,是因为整个市场成熟了,AI医疗公司产品的实用性和商业化必须经得住考验,于是一些真正有能力的团队拿到钱脱颖而出,另一些公司遭遇融资困难默默沉了下去。

“到这个阶段,AI医疗在中国已经不能只是一个概念化的产品,仅仅提供一些不重要的辅助筛查功能。尤其医疗这个行业如此特殊,最后要做好商业化,创业团队必须深入了解中国医疗系统的运行规则,实实在在帮助医院和医生解决真实的临床问题。”周炜补充说道。

在投资人和创业者重新思考中国AI医疗未来的方向和策略的同时,整个AI医疗投融资热门赛道也在2020年发生变化。

以往,AI医疗影像投资最为热门莫过于肺结节筛查和眼底筛查两个赛道。

此前据八点健闻统计,截至2019年1月底,140余家从事AI医疗的企业,近120家在做医学影像业务,其中约百家企业布局于肺结节影像产品,其次为眼底筛查赛道,其布局企业也有十多家。

但从2020年至今,最新完成的13起AI医疗融资事件,尽管受到“新冠”疫情带来的筛查需求增加,但与“肺结节筛查”相关的公司几乎销声匿迹,眼底筛查也没了踪影,反而AI心脑血管疾病领域成为投融资的热门赛道。

“肺结节筛查赛道上,有不少公司技术上非常领先,但肺结节筛查对于相关科室医生仅占工作的很小部分,同时带来的诊断手术转化率很难观察,而涉及影像科这类医技科室在医院各科室中的话语权不高,即使好用也很难说服医院购买设备。更重要的是,肺结节筛查没有解决医生的痛点问题,因此也难找到商业变现的机会。” AI医疗行业资深人士分析说道。

而井绪天分析认为,AI医疗之所以在肺结节、眼底影像筛查上最先火起来,是因为这些疾病领域本身就有规模庞大的公开数据库,AI医疗公司可以通过算法快速去做训练、验证、应用。但随着对AI医疗商业化落地场景和临床需求的思考更加深入,AI医疗应用的场景不仅限于肺结节筛查、眼底影像筛查,也正在向更广的领域拓展。

从“冷”到“热”的逻辑

随着AI肺结节筛查、眼底筛查投融资的全面降温,心脑血管疾病领域在2020年突出重围,成为AI医疗新热门赛道。

2020年至今,13起AI医疗融资事件中,有5起都投向了AI心脑血管疾病筛查领域,而融资规模达到最大2亿元金额的数坤科技,其核心布局也是AI心脑血管疾病筛查领域。

“在之前,AI心脑血管疾病辅助诊断领域比较冷门,不像AI肺结节筛查、眼底筛查赛道竞争者过多,且AI心脑血管疾病筛查领域有更高的技术壁垒。但现在看来,心脑血管疾病辅助诊断领域的商业化落地做得比较好,心内科、心外科医生对AI医疗技术比较认可,而心脏外科的手术是医院的营收主要来源,在医院各科室中话语权比较大,这也会成为促进医院采购使用相关AI医疗的核心动力。”一位AI医疗行业资深人士分析说道。

数坤科技相关负责人在接受创业邦采访时表示,AI医疗商业化需要具备医生思维,不能投入几千万、上亿元开发一个产品,只解决很小的问题。

“对比来看,AI应用于心脑血管疾病筛查具有很大的优势。中国拥有全球最多的心脑血管潜在患病者人数,而心梗、脑梗、冠心病这些疾病判定的关键因素之一便是血管状态,检出狭窄、斑块等病灶可以有效辅助排除阴性判断。过去这类检查报告的出具通常需要2~3天,但在AI辅助下最快半天就能出结果,极大地提高了工作效率,这对于一些医生的实际工作也有很大的帮助,医生和医院也有付费意愿。对于患者来说,也大幅减少了时间、住宿及路费成本。”数坤科技相关负责人补充说道。

事实上,从2020年至今13起最新的融资事件上看,AI医疗除了在心脑血管疾病领域投融资极为火爆之外,AI用于骨科、精神健康、病理等领域也成为资本青睐的赛道,AI医疗所布局的领域也更加多元化。

该AI医疗行业资深人士指出,AI医疗未来需要向更多技术壁垒更高的临床难点、痛点领域拓展,如肿瘤的精准放疗、通过CT预测缺血性脑卒中的发生(缺血性脑卒中占到卒中患者的60%,缺乏早期干预手段)等,才可能找到真正可持续的商业化模式。而从长远来看,肺结节基层筛查门诊还有很大的潜力,只是现在还没有人认识到其的重要性。

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