亿续命钱告吹医疗资本泡沫将破

　　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。