6月21日消息，醫(yī)療健康AI公司鷹瞳Airdoc正式向港交所遞交申請版招股書，或成為“醫(yī)療AI”的第一股。從招股書中可見，面對未來規(guī)?；虺?00億人民幣的醫(yī)學影像AI市場，鷹瞳Airdoc已在多個方面建立起先發(fā)優(yōu)勢，作為醫(yī)學影像AI行業(yè)的先行者和領導者，有望率先開花結果。對于人工智能創(chuàng)業(yè)公司來說，最大的護城河就是行業(yè)壁壘，壁壘即意味著優(yōu)勢。當前，中國的人工智能醫(yī)學影像市場及人工智能視網膜影像識別市場皆存在巨大的行業(yè)準入壁壘和挑戰(zhàn)。具體來說，醫(yī)學影像AI企業(yè)在不同階段比拼的是不同的核心競爭力。在起步階段，首先要跨過技術和數(shù)據(jù)的門檻；而在商業(yè)化落地的探索過程中，需要不斷打磨產品，經受政府監(jiān)管審批和客戶的考驗；當企業(yè)進入大規(guī)模銷售階段后，渠道能力和市場競爭力成為最重要的競爭壁壘。招股書顯示，鷹瞳Airdoc是一家擁有同行業(yè)最先進技術平臺之一的人工智能醫(yī)療器械公司，具備研發(fā)、生產、注冊和商業(yè)化的全部能力，并憑借獨有的人工智能解決方案、龐大的真實世界數(shù)據(jù)庫、一體化的軟硬件產品解決方案、多維度的商業(yè)化渠道以及對行業(yè)及監(jiān)管的深度理解，以領先業(yè)內的先發(fā)優(yōu)勢建立了極高的行業(yè)壁壘。逐步來看，技術方面，深度學習算法是開發(fā)人工智能醫(yī)療器械的關鍵，而且其開發(fā)過程復雜且歷時長久，新進入者可能缺乏開發(fā)深度學習算法所需的豐富專業(yè)知識和經驗。據(jù)了解，鷹瞳Airdoc目前的算法模型可以做到55種健康風險的評估，平均AUC0.968達到人類專家水平。在特征檢測分割問題上，實現(xiàn)了行業(yè)同類產品從未有過的六十幾種特征的高精度分割，算法準確率大于90%，接近人類專家水平。健康風險模型性能也處于學術界和業(yè)界領先水平。此外，針對不同型號相機的成像特點，鷹瞳Airdoc通過領域自適應方法，解決了算法模型在不同相機上的泛化問題，適配了市場上幾乎所有的主流設備，降低了產品的使用成本，極大地擴展了產品的應用市場。
數(shù)據(jù)方面，高質量視網膜影像數(shù)據(jù)是開發(fā)和進一步改進人工智能醫(yī)學影像中所使用的深度學習算法的關鍵。為此，需要大量真實世界醫(yī)學圖像來不斷訓練深度學習模型，準確地確定與疾病有關的狀況。一般而言，高質量的數(shù)據(jù)越多，模型性能越好。但由于數(shù)據(jù)庫獲取成本高昂及數(shù)據(jù)保護標準愈發(fā)嚴格，數(shù)據(jù)庫已成為主要的行業(yè)壁壘。從招股書可見，鷹瞳Airdoc通過研究合作，建立了世界上規(guī)模最大、多樣性最全的視網膜影像數(shù)據(jù)庫之一，包含約370萬張真實用戶視網膜影像和相應的多模態(tài)數(shù)據(jù)。同時這些數(shù)據(jù)由數(shù)百名資深醫(yī)學專家進行交叉標注，保證標注的準確性。良好的數(shù)據(jù)積累，為相關算法產品的研發(fā)提供了必要的支撐，從而構建了堅實的技術壁壘。而隨著產品應用場景越來越廣泛，惠及人群越來越多，鷹瞳Airdoc在真實世界的用戶數(shù)據(jù)庫也將進一步豐富，從而形成正反饋循環(huán)，繼續(xù)擴大在該領域的先發(fā)優(yōu)勢。有了技術和數(shù)據(jù)的基礎后，勢必要面臨商業(yè)化的難題，其中，國家藥監(jiān)局頒發(fā)的“三類證”成為橫在大多數(shù)醫(yī)學影像AI企業(yè)面前的一道坎。2020年8月，鷹瞳Airdoc的糖尿病視網膜病變眼底圖像輔助軟件Airdoc-AIFUNDUS（1.0）獲同類產品中首個三類證，由此展開了在國內醫(yī)院的使用。值得注意的是，鷹瞳Airdoc的產品矩陣中，不僅有提供人工智能醫(yī)療器械軟件，還自主研發(fā)硬件；不僅能面向醫(yī)院臨床科室、社區(qū)診所、體檢中心等醫(yī)療場景，還能覆蓋保險公司、視光中心、醫(yī)藥零售等大健康場景，對比其他人工智能視網膜影像產品，具有獨特的商業(yè)化優(yōu)勢。招股書顯示，該公司針對院外市場推出的健康風險評估解決方案，在2019年及2020年所得收入分別占同期收入的71.8%及89.9%。
目前，鷹瞳Airdoc產品已大規(guī)模應用于28個省份的多家知名保險機構，140家體檢中心，740家視光中心，400多家等級醫(yī)院。由于主要投資人中不乏中信、平安、光大、中航、復星和搜狗等戰(zhàn)略投資人，也有LAV、清池資本、OrbiMed等全球領先的專注于生命科學和醫(yī)療健康服務的投資人加持，鷹瞳Airdoc未來的渠道能力、市場競爭力也將得到極大助益。人工智能技術（尤其是深度學習技術）的進步，推動了人工智能在醫(yī)療健康行業(yè)的融合。近年來，人工智能技術越來越多地應用于醫(yī)學影像的各種應用中，包括早期檢測、輔助診斷及健康風險評估。根據(jù)弗若斯特沙利文的資料，中國人工智能醫(yī)學影像行業(yè)（醫(yī)療場景和大健康場景）的市場規(guī)模預計將從2020年的3.1億元人民幣增長到2030年的923億元人民幣，復合年增長率為76.7%。人工智能醫(yī)學影像主要用于醫(yī)療健康場景中，以協(xié)助醫(yī)生進行疾病檢測及診斷，2020年約占人工智能醫(yī)學影像市場的86%。而在大健康場景中，人工智能醫(yī)學影像主要用于健康風險評估。目前，在大健康場景中，人工智能醫(yī)學影像檢查尚有大量需求未被滿足。招股書中透露的數(shù)據(jù)顯示，截至2020年12月31日，中國有超過34800個視光中心分支機構及逾554000家零售藥房。另有數(shù)據(jù)顯示，美國和日本的體檢人口覆蓋率已經達70%以上，德國的這一數(shù)字在95%以上，但在中國，體檢人口覆蓋率還不到40%。對于已超千億元，潛在規(guī)?？蛇_3000億元以上的中國體檢市場來說，還有很大的余地可以擴張。
人工智能視網膜醫(yī)學影像市場規(guī)模（來源：招股書）
另外，有數(shù)據(jù)指出，按終端平均零售價計算，2019年中國實體藥店和網上藥店（含藥品和非藥品）銷售規(guī)模達6620億元，同比增長8.4%。對于藥店來說，未來藥店競爭的出路就是專業(yè)化服務，人工智能影像分析恰好可以給藥店提供專業(yè)化服務，利用遠程診斷能力賦能藥店新零售場景。而在“4+7帶量采購”的大背景下，越來越多的藥企也會加大院外市場的開拓，對專業(yè)化服務的需求會越來越大，并寄希望于通過醫(yī)療AI技術進行低成本大規(guī)模篩查，找到目標人員，進行精準用藥。因此可以預見的是，鷹瞳Airdoc未來還有很大的商業(yè)化潛力有待釋放。
