亿欧 |「科技医疗100+」“滴滴打车”式发展后,医疗AI的冰冷现实如何面对?

发表时间: 2019-05-16 00:00:00

作 者: 医准智能

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医疗AI火热的背后存在着不能不面对的冰冷现实:市场准入门槛高、落地难、无法商业化、数千万补贴烧尽……吕晨翀认为:“市场对技术能力和行业理解力越来越重视,在AI+医疗领域靠讲故事融资的时代已经过去了。”

[ 亿欧导读 ] 医疗AI火热的背后存在着不能不面对的冰冷现实:市场准入门槛高、落地难、无法商业化、数千万补贴烧尽……吕晨翀认为:“市场对技术能力和行业理解力越来越重视,在AI+医疗领域靠讲故事融资的时代已经过去了。”

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医疗AI自2014年左右开始萌芽并走向火热。其中,医疗影像AI最为火热。据创投数据平台鲸准的数据显示,自2013年到2017年,医疗AI应用的创业项目共计完成86起融资,其中影像占31%,占比第一。

然而,火热的背后存在着不能不面对的冰冷现实:市场准入门槛高、落地难、无法商业化、数千万补贴烧尽……医准智能创始人兼CEO吕晨翀表示:“市场对技术能力和行业理解力越来越重视,在AI+医疗领域靠讲故事融资的时代已经过去了。”

从2014年到2017年,AI+医学影像领域的大部分公司主要通过使用公开数据集对公开模型进行调参,便能形成一个模型进行融资;2017年以后,医疗AI产品开始落地,需更贴近客户需求,非公开数据和模型的竞争被提上日程;2018年被称为“医疗AI”落地之年,全国上千家医院引入了AI产品,但市场也渐趋冷静,逐渐回归到医疗AI的核心商业价值。

再议肺结节:“红海”只是海市蜃楼

由于肺结节和眼底具有公开的数据集和模型,此类医疗影像AI产品便铺天盖地,几十上百家企业扎堆于此,渐成“红海”市场。不过在医准智能产品落地的过程中,吕晨翀发现,在实际的临床应用中,肺结节产品远没有到“红海”的程度,成熟的产品屈指可数。

以肺结节为例,据相关机构统计,去年9月份,当时在医院里常规使用的只有7家品牌的肺结节产品。而在行业的早期,宣称做肺结节产品的企业多达一百多家,但实际落地医院的只有7家。其中,一个月以后,医生还会使用的大概只有5家。

究其原因,在于产品端和应用端的脱节,客户的需求没有得到满足。吕晨翀表示,很多产品定位过于粗犷,比如肺结节只定位在肺叶,没有定位到段位,但“段位”部分才与医生实战报告相一致,对医生的价值更大。此外,医疗影像AI产品的检出率、假阳性和高磨玻璃结节检出率也是市场所关注,是产品的立足之本,也是客户愿意装机的关键所在。在数百家用户现场实测,医准智能肺结节智能检测系统达到99%的结节检出率,以及95%以上的磨玻璃结节检出率,每个患者的假阳性控制在两个以内。

“越贴近客户需求的产品才会被市场买单。在此基础上,医准智能根据客户的反馈还加入了随访系统,以帮助医生应对一个患者多期检查的情况 “,吕晨翀说,“其实,对于肺部筛查来说,目前肺结节产品也没有做到尽善尽美。未来肺部筛查产品如果能从肺结节延伸到肺炎、肺结核、肺吸尘等病灶,市场的需求量可能又是一个倍级的增长。”

尊重行业规律,拓展产品线不急于一时

除此之外,产品线的拓展也会加速产品的落地,获得更大的市场空间。邵逸夫医院放射科就曾对媒体表示,他们期待能够在甲状腺结节、乳腺结节、肝脏占位、前列腺等异常病变的筛查方向研发出更多的产品。然而,目前,这些病种的产品在市场上并不多见。

对于医疗AI产品而言,没有公开的数据和模型,意味着每做一个新病种需要重新定义、重新收集数据,请医生重新标注,然后需要重新去研究如何把现有的公开通用模型移用到新病种中去,再重新创造出新的模型,这些对整个算法团队原研能力要求特别高。

吕晨翀认为,人工智能人才的缺乏是阻碍整个行业推成出新的主要原因之一。2017年7月30日,由中国人工智能学会,北大、浙大等42所高校,20个学会共同论证形成的《“智能科学与技术”一级学科论证报告》中指出,目前我国人工智能人才每年缺口接近100万。

不过,行业的整体劣势反倒成为包括医准智能在内的初创企业的突破口。据吕晨翀介绍:“对于很多企业来说,短时间的人才集聚较为困难,而医准智能的核心算法团队毕业于北京大学智能科学系,曾经参与获得国际肺结节检测大赛LUNA16的冠军,是亚太区的首个冠军队伍。这样一支更懂中国医生的算法队伍也为医准智能新病种的不断拓展打下了人才基础。”

就在去年6月,在技术难度大,且国际上没有公开算法、论文和数据的情况下,医准智能发布国内首个基于乳腺钼靶的人工智能检测产品并实现商业化。发展至今,医准智能的乳腺产品也迭代到乳腺钼靶智能检测3.0系统,升级后的系统病灶检出率进一步提高达到93%、良恶性准确率达到94%,实现了20秒完成乳腺全病种分析。

但是,吕晨翀也并不急于推出新品种,他表示,医准智能会坚定优化肺、乳腺两个阵地,也会选择市场需求大且研发难度大的病种进行拓展。作为一个在医疗行业“摸爬滚打”十余年的老兵来说,他深谙医疗行业的市场规律:医疗不像To C行业的集中爆发式发展,而是温火慢炖出“靓汤”。吕晨翀谈到在GE做产品经理时候的经历,像GE这样的行业巨头,一个产品从研发到推向市场,需要耗费5到7年时间,医疗行业的特点决定了一个成熟产品的时间周期,贪功冒进是违背客观规律的。  

医疗AI不是“滴滴打车”

违背医疗行业规律的远不止“揠苗助长”推新品,“滴滴打车”式“烧补贴”也是行业奇观。医疗影像AI行业中,免费试用已然不是秘密,“烧补贴”也成为行业中不少企业为了落地医院的一种潜规则。

有投资人曾表明,那些靠烧钱获客、不计亏损、只求规模的项目,总有一天会落回到“利润=收入-成本-费用”的长期逻辑,烧钱不能算是模式创新,只是“阶段性的战略亏损”,而不是业务的正常状态。

我认为做企业,核心的使命是做出有价值的产品,然后获得合理的收入,目前我们已经在三百多家医院部署。对于三甲医院,医生看重我们的分析能力,可以帮助有效降低漏诊率;对于基层医院,医疗AI产品弥补医生资源的不足。这就是产品的价值。”吕晨翀表示。

目前,包括医准智能在内的医疗AI企业的产品已通过CFDA二类证审批,进入销售环节。从市场反应来看,对此类新事物的接受度也在提高,吕晨翀透露道,去年九月份,医准智能产品的意向用户只有75个,今年已达三百多个。从销售模式来说,主流的有两种。以医准智能为例,第一种方式是出售AI检测系统,现阶段采用此种收费模式的以公立医院为主;第二种是按次分成,医院给予医准智能一部分首付,然后患者每用一次给予医准智能一定数额的分成,现阶段采用此种收费模式的以非公医疗机构为主。

“医准智能成立于2017年,作为较晚入局者,如果不是凭借着算法的竞争力和商业化落地的能力,医准智能也难以存活到今天。”吕晨翀说。


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