依图医疗卖身,人工智能医疗投资还能做吗?

企业新闻1年前 (2023)发布 aixure
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导读:人工智能在医疗领域的应用,真能挣钱吗?可能未必。 8月11日,依图科技下的医疗板块依图医疗已并入深睿医疗。这是我国影像AI有史以来规模最大的并购事件。 深睿医疗、依图医疗均属于医疗AI头部公司。在VB100 2020年的榜单之中,深睿医疗以50亿的估值位列数字…

人工智能在医疗领域的应用,真能挣钱吗?可能未必。

8月11日,依图科技下的医疗板块依图医疗已并入深睿医疗。这是我国影像AI有史以来规模最大的并购事件。

深睿医疗、依图医疗均属于医疗AI头部公司。在VB100 2020年的榜单之中,深睿医疗以50亿的估值位列数字医疗榜前列,依图医疗作为依图科技的子公司,虽未独立进行评估,但其估值应与深睿大致相当。

2021年初,依图医疗曾有大规模裁员传闻,但从目前看来,收购行动可能从那时便已开始。

两家医疗AI头部公司的合并将对产业格局产生巨大变化。

过去,深睿、依图、推想、数坤、科亚等多家头部AI企业在规模、人员、融资轮次、三类证获批数量等进程上轮番交替。

这次并购预示着行业的整合趋势已正式开始。

来源: @首席数智官

hello 大家好,我们是首席数智官,研究产业数字化已经10年。

在长期的工作中,我们一直试图寻找「新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起」的答案。

为此,我们走访了大量知名企业,与上千位技术专家、创业者、前辈同行等一线精英们交流学习。看他们是如何利用数字化技术来创造新的商业机会,打造新的爆款产品。

我们希望把这些技术影响商业创新的案例分享给你们。

关注我,每天给你讲一个商业案例。

今天我们与创势资本汤旭东聊了聊科技医疗的投资要怎么做。

人工智能理论奠基人特伦斯.谢诺夫斯基在《深度学习:智能时代的核心驱动力量》一书中预测:

“基于大数据的深度学习将改变医疗行业,对疾病提供更快速准确的诊断与治疗,甚至未来癌症将变得不再可怕。”

毋庸置疑,医疗与人工智能深度融合是大势所趋。

当前,智能医疗已经被广泛应用于电子病历、影像诊断、远程诊断、医疗机器人、新药研发和基因测序等场景,成为影响医疗行业发展的重要因素。

01 机遇:“投资看的是未来”

“AI医疗刚刚起步。”创势资本创始人汤旭东从产业链角度对当前AI医疗的投资机会进行了概括分析:

基础层,投资机会不是很多。尤其是云计算、大数据等底层服务,已经被巨头垄断,创业公司已经没有机会了,不过在数据标注、传感器等领域,还存在一定的机会;

技术层,包括算法、框架、通用技术等需要长期的投入与研发,目前各大科技企业基本已完成布局;

应用层,是创业方向最多的领域,包括临床决策支持系统、手术机器人、医疗影像、药企新药研发与基因检测等。

据汤旭东介绍,临床决策支持系统是各大医疗机构近年来关注的重点研究方向,也是AI医疗领域最先实现商业化的一个赛道。

所谓临床决策支持系统,即Clinical Decision Support System(CDSS),一般是指基于人工智能深度学习算法的方式,对临床医疗决策提供辅助支持的计算机系统。

CDSS将医学相关的指南文献、专家共识以及电子病历数据进行输入,经过大数据分析以及基于人工智能的神经网络运算,输出临床诊断方面的模型,从而辅助医生提供相关病例的临床诊断。

在汤旭东看来,“临床辅助诊断市场非常大。近年来,由于计算能力的提升,推动医疗辅助诊断系统准确率大幅提升。”

医学影像是医学数据的主要体现方式,因此针对影像的研究具有训练数据较易获娶成果效益明显的特点而成为医疗AI的主要切入点。

以AI+CT影像识别为例,相比传统影像识别,其具备两大显著优势:一是效率高,主任级专家看一位患者连续的200张CT图像大约耗时10分钟,AI仅需不到1分钟;二是误诊率低,比如依图胸部CT新冠肺炎智能评价漏诊率仅2.7%、误诊率仅1%。

随着技术越来越成熟,人工智能产品在医疗领域被越来越多使用,并且延伸至更多场景。

目前,AI医学影像在肺结节、眼底、乳腺等领域均有成熟的产品,其他病种的研发也在持续进行。

“目前,我国医生数量远远不足,AI影像识别可以大大提升工作效率,发展潜力巨大。随着三类医疗器械证书的放开,商业化落地速度也会加快。”

另外,汤旭东也非常看好AI制药的发展前景。“AI制药已经成为一种刚需,新药研发数据量非常庞大,使用人工智能技术可以大幅降低成本。去年,AI新药研发出现了爆发式增长,主要原因就在于AI芯片能力大幅提升。未来,AI制药的想象空间非常大。”

公开数据显示,人工智能技术与生物制药领域的结合不仅将药物发现、临床前研究的时间缩短接近40%还可以节约临床试验阶段约50%-60%的时间。

不断取得的突破性进展,也给AI制药的未来带来了空前的想象力。在不少投资人看来,AI技术有机会解决生物制药领域很多内生问题,甚至可以从底层改变整个新药发现的方法论,前景不可限量。

从AI医疗投融资情况看,2020年市场融资总额强劲走高,到达历史最高的40亿元。其中,新药研发是最热门的医疗AI融资领域,占已披露投资额的54%。AI+影像占融资额的比例连续三年保持在20%左右,是第二大热门融资领域。

“说明行业处于快速成长期,市场融资集中度在增加。资本是超前的,投资看的是未来。”汤旭东表示。

事实上,医疗行业对于AI技术一直有旺盛的需求。受疫情影响,AI医疗的优势更加凸显。目前,国家正在逐步发放各类医疗影像AI软件三类证,并进一步出台鼓励AI医疗发展的政策,这些将会使各细分领域的盈利模式逐渐明晰,AI医疗也将迎来一个新的发展阶段。

02 挑战:“商业模式是最大的困扰”

“AI医疗是一个需要多方推动的行业。这些年,由于资本过于激进,也诞生了一些泡沫。产品出来了但是难以变现,真正落实到订单还比较困难。”汤旭东表示。

对于AI企业而言,前期巨大的研发成本是不可回避的共性问题,不少AI企业由于处于亏损状态而被降低了市场预期,乃至影响其融资和估值。

在汤旭东看来,“最困扰的是商业模式,变现非常麻烦。”

以AI+眼底筛查为例,其主要的传统商业模式:一是将AI医学影像嵌入云HIS或云PACS中,打包售卖。收费内容包括AI服务license费+影像云实施运维费+服务器、大屏+数字胶片;二是将AI图像处理能力嵌入影像设备中,高价销售设备。收费内容包括设备销售额抽成收费;三是通过诊断模块软件开发服务、图像分析软件等名目卖进医院。收费内容包括软件销售费用/开发服务费用+服务器、图像终端等。

目前,AI医疗行业也在积极探索一些新型商业模式,包括:由医院采购的软件系统,变为主要由医保和患者付费的诊疗项目;由主要向医院提供,变为主要向基层医疗机构提供,打开潜在消费市常

除了商业模式落地这个老大难问题,目前的AI医疗还存在医学数据相关问题、复合人才短缺、行业标准缺失以及医疗科研转化为成熟产品的周期过长等诸多痛点。

“AI医疗涉及数据的问题非常多,到现在也没有办法完全解决。”汤旭东表示。

数据的获娶使用与数据共享是阻碍AI医疗发展的关键因素。数据合规方面,目前医疗数据的归属权、使用权、存储权、交易权利等尚不明确;数据质量方面,当前数据标注方法、工具、平台不统一导致的标注质量不一致;数据共享方面,医疗数据目前仍如“孤岛”,共享仍待时日。

另外,受限于数据标注成本及数据治理成本,目前主流医疗人工智能技术难以实现不同族群、年龄等要素特征的全覆盖,误诊率高成为阻碍行业发展的一个重要因素。

“没有数据,人工智能就是无米之炊。有数据,才有创业的机会。”汤旭东认为,“AI医疗算法模型非常复杂,壁垒非常高,人才也非常稀缺。AI医疗需要进行跨学科合作,才能有比较好的产品。”

公开资料显示,2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机,主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络,主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归,主要用于疾病风险评估和临床决策辅助系统。

这意味着,AI医疗领域所需人才不仅要掌握人工智能相应技术,还需理解医疗业务流程。目前,我国的人工智能人才培养机制尚无法满足医疗领域专门人才的培养需求。

目前,医疗人工智能技术存在的另一个重要问题,是可解释性。人工智能技术本身更像一个“黑箱”,许多技术细节难以解释,这与医疗这一具有高严谨性、高确定性要求的领域产生了矛盾。如何对其进行全面解读,也是当前一个新的研究热点。

“AI医疗还没有行业标准,主要靠领军企业引导行业发展。”在汤旭东看来,大多数医疗机构对于采购和使用医疗人工智能产品持谨慎态度,主要原因就是此类产品缺乏相关标准,无法得到国家认证许可。

“AI医疗产业链非常长,创业公司要熬得住才行。”

03 心得:最怕平台型,最爱小而美

“看的AI医疗项目比较多,但是投资还是比较谨慎,现实的行业痛点让我们不敢大规模投资。”汤旭东坦言,“最怕平台型的创业公司,又大又空,非常吓人。医疗市场分割严重,各地情况都不一样。无论是市场,人脉,数据都非常封闭。”

在AI医疗细分领域,创势资本已经投资了星辰数据、观心、博联众科、柔灵科技等多个“小而美”的项目。

其中,博联众科2015年成立于中国光谷,以信号/图像处理与传感器设计技术为基础,精准监测/测量人体关键的生命特征参数,致力于成为人体生理无创监测和测量领域的领导者。

“围术期、ICU监测参数专业性高,算法难度大,属于高端监测仪器,进入门槛高。”汤旭东介绍,脑门地方小,要贴的传感器很多,现有产品无法集成监测;厂家杂乱,接口不通用,造成科室仪器繁多,且操作界面不一;进口设备及耗材价格昂贵,多数医院买得起设备,用不起耗材,“这恰恰也是博联众科的创业机会。”

迈瑞市场团队+华中科技大学技术团队=博联众科创始人组合,团队优势高度互补,长期稳定合作。目前,公司团队40余人,累计收入已达数千万元。

在可预见的未来,人类智能与机器智能将逐步融为一体,充分发挥机器的存储和运算能力,融合人脑的思维与创新能力,以推动人工智能达到一个更高的层次脑机智能融合。实现脑机智能融合的关键技术环节之一是实现人脑与机器之间的信息交互。

在脑机接口(Brain-computerinterface,BCI)技术这个领域,创势资本也有所布局。作为脑机接口领域的探索者,柔灵科技专注于非侵入式脑机接口在消费电子和医疗领域的应用。

汤旭东介绍,目前柔灵科技在研两个方向的产品:一个方向是将柔性电极脑电EEG用于睡眠监测,针对医疗领域比如阿兹海默病的早筛、慢病管理以及消费电子领域AIoT智能睡眠管理应用;另一个方向为编码上臂神经末梢的肌电脑电运动操控系统,主要用于VR、AR等游戏操控,针对游戏开发的万亿市常

汤旭东是国内第一批创业投资人,中国十大天使投资人,具备二十多年科技互联网领域的创业投资经验。其中,科技领域是汤旭东的最大投资“偏好”。

早期投资最重要的是看人。看人,即创始人及其团队。创势资本看中技术上很厉害或营销背景很强的人,年龄在30岁以上,在所创业的领域有5年以上的工作经验。甚至细化到其创业动机、抗压能力、股权分享精神、股权结构等。

在AI医疗领域,汤旭东曾看过这样一个项目:“公司三个创始人,一个是人工智能专家,一个是医院肿瘤研究室主任,一个是国外医疗器械公司中国首代。三个人都很牛,缺一不可,所以进行了股权平分。但是,公司的运营和技术研发不一样,一定要有一个老大。”

三思之后,汤旭东放弃了对这个项目的投资。事实证明汤旭东的判断是正确的。后来,这三个创始人因意见不合出现了很大的分歧,最终分道扬镳。

“一般创始人在50%以上的股份,联合创始人在20%-30%的股份,预留10%的期权池,剩下10%吸引天使投资,这样是比较合理的股权结构。”汤旭东建议。

目前,创势资本已成功募集三支天使基金,累计投资近60个天使项目,并成为国内唯一保持连续四年天使投资项目“零死亡”记录的天使基金,基金收益率连续三年保持100%以上。

对于创势资本未来的发展,“希望能一如既往地坚持专业化的投资理念,在科技、人工智能领域深耕。在确保投资项目高质量、基金投资高收益的情况下,做大基金规模、做强基金品牌。”汤旭东表示。

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