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鹰瞳Airdoc,为什么有机会成为医疗AI第一股?

2021-09-23 12:00    来源:人民健康网  本站:www.peoplejk.com.cn

  过去,一名全科医生收到的各种指南合计22公斤。

  如今,一个内科医生若想跟踪更新知识每天需要读19篇报告。

  过去,一个医生掌握80%以上的知识就称得上权威。

  如今,医学知识分散在不同专家的头脑中。

作为现代病人,我们面对的将是一个网络化的信息库和知识库,而不仅仅是一个医生。

  自AlphaGo扫遍棋坛难逢对手,人工智能时代的到来为医疗带来了颠覆性的发展,“AI+医疗”的结合,正在提供一种新的想象力,并一步步促使医疗往深层次变革,将最终价值推向个人获得更大的主动权。

  今年6月,医疗AI领军企业鹰瞳Airdoc主体公司北京鹰瞳科技发展股份有限公司(下称“鹰瞳Airdoc”)向港交所提交上市申请。这是继科亚医疗后,又一家启动IPO进程的医疗AI企业。

  在过去6年时间里,鹰瞳Airdoc聚焦眼科AI赛道,基于深度学习,通过计算机视觉图像识别技术、在医学指导下形成医学影像识别算法模型服务,并在同类产品中首个获得国家药监局第三类医疗器械证书,进入到建立商业闭环和变现阶段。

  在三类证+新融资+商业化+上市的新一波风口下,AI+医疗如何加速洗牌建立竞争壁垒?

  良医财经将以鹰瞳Airdoc为窗口,从眼科赛道入手,看看医疗AI是如何打破“不可能三角”,落地临床就诊场景的。

  良医财经「产业观察」的第34篇。

  主笔/ 阿布

  内容架构师/ 丹丹

  出品/ 良医财经

01

价格低、效率高、服务好

打破“医疗不可能三角”

  金融理论中,有个蒙代尔不可能三角。说的是金融体系在资本自由流动、汇率稳定和货币政策独立这三者之中只能选择两项,不可能三者兼得,否则会导致金融崩溃。

而在医疗体系中,也同样存在一个不可能三角:便宜、高效、服务好,三者同样难以兼得。

  值得一提的是,不同的国家因医疗体系不同,三角也呈现了不同的方向。比如,美国选择了高效和服务好,所以导致医疗成本昂贵。在美国,做一项核磁就需要花费1100美元,阑尾炎手术的费用更高达15000美元;英联邦国家和欧洲选择了便宜和服务好,结果就是见到医生很难,排队情况极为严重,效率极低。预约牙科医生一个月,眼科七个月,拍个B超三个月起步。

  我国则因人口众多,强调“普惠”,选择了便宜和高效,为的是大家都能看上病。代价是医生高强度工作,病床高周转,门诊高周转。与此同时,医疗的服务就很难得到保证。

  近几年,我国的医疗产业不断深化改革,从药品的费用、到互联网医疗行业的创新,都在费用、服务和高效等几个方面不断深耕。不过,即便是多重尝试,也很难打破不可能三角的禁锢。比如,可以提供更好医疗服务条件的民营医院,价格就会贵。在线问诊平台高效且服务尚可,但价格不一,且质量也没有统一的标准。

  人工智能时代,是否能够破解不可能三角?

  2015年之前,鹰瞳Airdoc创始人张大磊家人在看病时被误诊,他开始思考一个问题:有没有什么办法可以让患者清楚的知道自己的健康状况,而且得到比较好的治疗方案?

  基于此前的“程序猿”经验,张大磊希望通过算法将病人和医生进行连接,并且通过算法去模拟一些医生判断的路径,帮助医生更准确地判断病情,以降低误诊的几率。

  创办了鹰瞳Airdoc后,张大磊和团队用了3年时间研发出了视网膜人工智能慢病识别系统。在医学专家的帮助下,鹰瞳Airdoc对算法进行更深一步的完善,其联合中山眼科中心等展开的全球首个眼科AI多病种辅助诊断系统真实世界研究结果表明,鹰瞳Airdoc的算法准确率已可媲美专业眼科医生,该研究于今年7月发表在国际顶级医学期刊《柳叶刀·数字健康》上。

  去年8月,鹰瞳Airdoc糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件获国家药监局批准上市,在同类产品中首个获得国家药监局第三类医疗器械证书。这标志着,其产品已经可以在国内医院开始大规模落地和使用。

  在AI算法的加持下,不可能三角似乎不再牢不可破。除了协助及减轻医生的医学诊断工作, 鹰瞳Airdoc开发的人工智能视网膜影像相关的丰富产品管线,还能够为用户提供疾病辅助诊断及健康风险评估。未来,从健康评估到诊疗,AI+医疗的作用或将不断放大。

  医疗领域,历来有“金眼、银牙、铜骨”的说法,通过AI切入眼科赛道,市场极为广阔。而鹰瞳Airdoc也自然吸引了大批资本的关注。自成立起,鹰瞳Airdoc累计完成了7轮融资,在资本的助力下,今年鹰瞳Airdoc启动了港股上市进程。

  不过,上市只是路径,一个商业模式是否可行的关键因素,还是要看,它是否解决了刚需,以及市场的天花板在哪。

02

1分钟、55项疾病、10年风险预估

医疗AI最精巧的破局点

  要讨论人工智能作用于医疗行业的效果,还是需要重新回到行业的痛点和刚需看。

  AI+医疗能解决哪些痛点?这个痛点,是否是临床必要的刚需?鹰瞳Airdoc有哪些产业价值?

  鹰瞳Airdoc的招牌产品Airdoc-AIFUNDUS系统是一款“AI眼科医生”。简单理解,通过这款产品,可以简单地拍摄眼底照片,然后自动向使用者手机推送眼底照片和健康报告。在鹰瞳Airdoc北京总部的产品体验区,就摆着这样几台仪器。每天下班前,张大磊都会去拍一张照片。

  这种简单的流程,让预防眼部疾病变的更加简单,不需要去医院排队,更不需要高昂的价格。张大磊分享过一个真实的案例,一位用户使用了鹰瞳Airdoc的产品,结果显示他视乳头水肿,眼底大面积出血,应马上就医。到了医院没多久,这位用户就出现了中风症状,所幸得到及时救治。

这些真实案例,都显示了鹰瞳Airdoc产品呈现的效果是值得肯定的,也从侧面体现出鹰瞳Airdoc已经摸索出了医疗AI介入临床诊疗最合适的破局点。

●轻:做医生的听诊器、资料库、显微镜

  张大磊创办鹰瞳Airdoc时曾树立一个目标,就是研发出一款好的工具:先帮助医生们进行诊断,再推进分级诊疗,最后让国人用上“自拍一样便捷的健康监测工具”。

  “我们其实查的不是眼睛,是打一束光穿过眼球,直接看到眼球背后的血管和神经。”张大磊说。

  检查眼底理应是早期判断血管病变、高血压、糖尿病等健康问题的有效手段,这在20年前他大学学医时就写在了教科书里。但直到今天,通过AI算法,理想终于照进现实。目前,通过“AI眼科医生”,眼底照片和检测报告就可以直接推送到患者手机上,血管、视神经、黄斑、脉络膜清晰可见。

  这种轻模式,方便医生诊断,还能很好地排查眼底筛查系统、糖网、心梗等多种疾病。

●专:1分钟、55项疾病、估算10年风险

  在鹰瞳Airdoc刚开始探索时,也曾遇到不少问题:比如AI眼底医生虽然在基层医疗机构有很大的施展空间,但在一些眼科专业医生看来,眼底照片自己就能分析,为什么要通过技术?

  鹰瞳Airdoc给出了更完整的方案:不仅快,还更准。速度方面,只需要1分钟,而这仅仅是基本“配置”。

  更大的亮点在于,鹰瞳Airdoc可以从视网膜上识别出性别、年龄、吸烟史、血脂粘稠度,更能看出医生无法识别的糖前(糖尿病前期),这都意味着,可以在更早的阶段识别疾病。而这种对疾病的甄别能力还在不断升级和演化。

  目前,只需要为居民拍摄一张视网膜照片,鹰瞳Airdoc人工智能视网膜健康风险评估,通过人工智能大数据远程分析,就可以针对几十种健康风险进行评估,例如高血压风险,糖尿病风险,心脑血管类风险,脑肿瘤风险等55项健康风险,并能估算出未来10年的健康风险。

●便:方便快捷,易普及

  一项技术要快速落地,除了有临床需求,技术过硬,还要便于规模化。鹰瞳Airdoc自主研发了软硬一体的解决方案,与此同时,它还解决了算法模型在不同相机上的泛化问题,可以适配市场上几乎所有的主流眼底照相机,这就使得产品的落地过程变得十分简单,便于产品的规模推广和应用。另外,其设计的自动质控模块,有效降低了暗房缺失、采集环境差异和网络环境缓慢等原因造成的视网膜影像质量差异对算法的影响。也就是说,当一台眼底相机搭载了鹰瞳Airdoc的人工智能视网膜辅助诊断系统后,那些不具备临床经验的普通社区工作人员,也能操作使用,并能快速获得检查结果。

  张大磊曾表示,“这个产品的普及速度可以做到非常快,只要社区有桌子,椅子,能连接手机网络,就可以配备一台装有人工智能系统的视网膜照相机,社区工作人员经过简单培训后,就可以操作设备,帮助居民进行检测。”操作简单,是产品检测覆盖率的保证。

●广:检测量覆盖广

  去年鹰瞳Airdoc产品共检测了200多万人次,这其中临床科室和体检等医疗机构的贡献最大。

  “后续我希望能够达到上亿人次。检测量越大,我们就有可能让单次检测成本变得更便宜,这样可以普惠到更多人。当然前提是后续不再发生大规模的疫情,因为线下检查的形式,会受到防疫政策的影响,如果大家不能出门,做检查就会遇到一定的困难。”

就如同张大磊说的,眼科影像判读,如果仅仅停留在“观察影像”,事实上意义并不大,这项工作有医生可以操作。只有当检测极度的智能,能够做到医生所不能,才能真正的解决刚需和痛点问题。

  从患者和医生需求看,不只是单纯分析有没有某一种疾病,而是检测出多种问题,并形成准确的预判,这是技术发展中,行业从业者的挑战,也是鹰瞳Airdoc们的机会。

03

10年成型、20年极致、50年复利

健康监测生态要能熬

  有技术、有需求、赛道天花板高,健康监测的生态还能做到多大?

  2013年至2021年上半年,中国医疗健康服务并购投资总额累计超2800亿元。

  投资人的关注,让行业中项目百花齐放,主要原因就是下游需求旺盛,中国医疗行业长期存在优质医生资源分配不均,诊断误诊漏诊率较高,医疗费用成本过高,医生资源供需缺口大等问题。而在中国医疗改革逐步推进,分级诊疗逐步落地的过程中,这种问题更加突出。

  在医疗人工智能技术行业,我国涌现出的一大批企业包罗万象,比如除了鹰瞳Airdoc这类智能影像辅助诊疗系统,还有导诊机器人、语音电子病历等。

不过,想要做健康监测生态,不仅要有实力,更要有长期作战的决心。

场景多元:产品线覆盖上到医院,下到视光中心及药房等场景

  从场景看,国内医疗AI产业的争夺聚焦于落地环节。从市场上活跃的医疗人工智能企业看,产品主要布局在医学影像、病历/文献分析、健康管理、医院管理、虚拟助手等10大领域。

  AI眼底医学影像的优势在于,它既不需要跨越三五年甚至更长时间的病历资料积累,也不需要抽血化验及大型仪器的全身扫描,仅需单次拍摄,就能反映患者大部分的病情状况。

  一年前,鹰瞳Airdoc的糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件获得国家药监局颁发的首张眼科AI软件第三类医疗器械证书,青光眼检测等产品也获得了医疗器械注册证,在全国几百家医院、体检中心、社区等铺开了落地应用。

●映射丰富:一张图实现慢性病筛查等,科研空间大。

  眼睛是心灵的窗户,也是全身健康的窗户。

  眼底是唯一能直接并集中观察到动脉、静脉和毛细血管的部位,这些血管可以反映人全身血液循环的动态以及健康状况,藏着病变的蛛丝马迹。

  根据研究证明,眼底能够反映的疾病共有1000多种,其中常见病变达200多种。临床工作中,医生常常能碰见来眼科就诊的患者,他们的病症不是在眼部,而是由糖尿病、高血压、白血病、肾功能衰竭、颅内肿瘤等全身病引起。

  医疗是一个涉及很多环节的行业,每个环节都面临着不同的困境,AI技术的发展,恰好为这些重要节点提供了新的资源,如今医学影像智能判读、生物技术、药物研发、术后管理、营养学等环节都出现了人工智能的身影。

  以鹰瞳Airdoc的眼底检查为例,就是通过神经网络学习数百万张视网膜影像,准确识别一些眼底病变,再由数百名资深医学专家“辅导”(交叉标注)。

  “我们搭建了多个强大的深度神经网络,通过和顶级医院合作,在大量的医学图像上进行标注和持续迭代训练,使得深度神经网络可以不断从中学习,最终产出灵敏度和特异性与人类医学专家接近甚至持平的识别模型。”张大磊介绍说。

生态闭环:健康监测做成生态需要50年时间的复利

  智能影像赛道竞争十分激烈,不看项目个体差异,行业也呈现出一些共同的问题,比如硬件设备的拍摄精度、标注医师水平、算法水平、医师使用习惯等,用户认知和接受度,都会影响最终呈现的临床效能。

  张大磊直言,产品的成熟、市场的培育、数据的积累等等,他认为都要放到时间维度上去考虑。

  “我之前在互联网视频公司的切身经历,大家融资融了很多钱,买带宽、买IP、做节目,大家都想5年内干掉竞争对手。但现在回过头来看,这其实是一场20年的竞争。有些事的时间周期本身就比较长。”张大磊直言。

要监测个人健康,不是一日之功。要产品跟得上人的健康状况,需要多年持续的追踪和记录,在此基础上,需要通过机器学习,不断升级产品。

  张大磊曾表示,把产品做出样子需要10年,做到极致、让市场和用户认可需要20年。将产品变成一件临床人人都需要而且可持续的事情,可能需要50年。

一件事,做50年,社会价值和商业化的想象力是值得期待的。

  从患者端出发,人工智能重塑医疗行业,未来,医疗影像不仅仅停留在“一张照片”上,更是会升级为医疗服务,突破医院的物理边界,以患者为中心,延伸到诊前、诊中、诊后的就医全流程。

  从医院端出发,降本增效,让医生从单一的“看片子”解放出来,专注于诊疗,并能提升诊断的精确性。

04

不忘初心、赋能基层、普惠百姓

共同健康需要向善的力量

  从整个AI赋能医疗影像的生态看,患者是核心,医院、社区、体检等机构则是服务端口的上游,而下游还有药品、其他服务机构、支付方、保险等。

人工智能完善医疗服务生态在整个医疗服务体系,需要以医院为第一站,逐个合作。一旦形成一个完整的生态体系,则能更好的服务于患者,赋能基层,普惠百姓。

●符合顶层战略,赋能基层百姓

  过去,社区或基层医院能够发挥非常重要的作用,但如今,基层医疗机构往往充当了“开药”的基础作用。医生都被吸引到大城市的大医院工作,患者对于非三甲类医院的治疗效果持怀疑态度。

  数据显示,中国还有近20%的县级医院没有眼科,中国眼科医师相比总人口来说较少,尤其是眼底病专业医师更加稀缺。鹰瞳Airdoc人工智能视网膜图像辅助诊断系统在基层医疗机构实现大规模应用后,患者就不用到大城市进行诊断和治疗。

  通过智能化的解决方案,让社区医院重新担起职责,赋能基层的百姓,这是人工智能的优势。

●节约医疗成本,提升医疗效率

  在北京,每千人有6名专家级医生提供医疗服务;如果在上海或者广东,数量会降到3-4位。如果在其他地区,平均只有1个经验相对不足的医生。

  优质医疗资源过度集中于大、中城市,一方面使基层医疗机构的资源利用率和技术水平下降,另一方面也让大医院的资源得不到合理利用。

  在人工智能的加持下,大大省去了“排队两小时,看病5分钟”的烦恼。不仅提高就医的体验,更将专家从基础工作中解脱出来,提高了就医的效率。

加快城市建设,惠及乡镇农村

  从去年开始, 互联网问诊平台如雨后春笋一般冒了出来,原因就在于,中国医疗资源分布的不平衡,三级甲等医院几乎都在北上广等一线城市,即便是经济发展排头兵的深圳,也曾被吐槽,只有高房价却没有对等的医疗条件。

  线上问诊虽然在一定程度上能帮助患者答疑解惑,但也仅限于较为初级的疾病,一旦涉及手术也仍需要到医院就医。

  鹰瞳Airdoc这类能够在病情初期就对疾病进行判断的企业,一旦规模服务于三四线城市甚至是乡镇农村的医疗机构,社会价值无疑是巨大的。

  除了解决医疗资源的问题,在健康城市的创建中,也需要更多可以帮助居民提高健康意识和生活质量的高科技。例如人工智能视网膜健康风险评估产品,可以在1分钟内帮助居民了解自身健康状态,及时给出健康生活建议,是非常便捷的一种解决方案。

  近几年,鹰瞳Airdoc受邀参与“爱目行动”,曾为万源、拉萨,青海等偏远地区的孩子带来了眼科筛查服务。今年7月,在新疆巴楚县阿纳库勒乡果勒买里(10)村,首个联通上海的医疗援疆云诊室正式上线,当地居民不仅通过远程就诊服务,“足不出户”就看上了上海等级医院的专家号,还用上了鹰瞳Airdoc的视网膜辅助诊断系统。

05

良医财经的思考

相信AI的价值

  医疗资源的均衡发展,一直是产业、政策都在探讨的问题。过去,在政策上进行升级、在产业上不断开发新的商业模式,都是以“医疗资源”为核心进行的尝试。

  在国家政策及医疗各领域需求的推动下,我国医疗人工智能行业市场规模得到了快速扩容,2017-2019年的复合增长率达到了31.98%,由此可以看出行业潜力巨大。据中国电子学会统计数据显示,到2021年医疗人工智能行业市场规模将达到75.3亿元。

  确定的市场、广阔的蓝海、巨大的社会价值,未来繁花似锦。想要走到下一个50年,医疗AI影像的商业化路径还需要沉下心来用时间打磨。

张大磊对此非常清醒,打算进行一场价值长跑:“医疗健康AI是个细分领域,还很早期,所有人都在摸索,我们也是。”

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