有人看好医疗AI在影像领域的发展，因其更清晰的商业化路径；也有不少人认为其面临摆脱“证要一张一张拿，医院要一家一家进”的商业落地挑战。随着今年以来，国内数家医疗AI企业纷纷提交招股书冲刺上市，关于医疗AI及其在影像领域的商业实现路径也为外界所审视。
在一级市场上，医疗AI当下的热度不减，据企查查发布的《2021上半年我国投融资大数据报告》，今年上半年医疗健康赛道共发生融资事件780起，披露的融资金额1917.26亿元，位列各行业之首。
在二级市场冲刺上市的路上，今年六月提交招股书的鹰瞳科技已在九月率先通过港交所聆讯，这无异于医疗AI领域的一针强心剂。
10月26日，鹰瞳科技正式启动招股，股份代码为2251。这意味着“医疗AI第一股”的分属已成定局。
鹰瞳科技是谁？为何它能率先通过港交所聆讯，冲击“医疗AI第一股”？
敲开商业化大门
所有在医疗AI领域耕耘的公司都会提到的一件事——中国医生少、病人多、医疗资源分布不均。因此，能在医疗领域发挥出AI的作用，对医院、企业和病人是一件多赢的事情，其中落地的关键在于找好切入的角度。
随着现代医学技术的进步，医学影像的使用率正在迅速提升。同时影像科医生人数的增长速度有限，难以满足病患日益增长的需求，因此不少患者都面临做B超、CT等医学影像需要排队数小时的情况。成立于2015年的鹰瞳科技就瞄准了医学影像赛道，率先提供了人工智能视网膜影像识别的早期检测、辅助诊断与健康风险评估等解决方案。
“眼底一张照，慢病早知道”，通过视网膜图像，可以判断患者是否患有糖尿病视网膜病变、青光眼或者其他眼科疾病，乃至高血压、糖尿变、心脑血管病等全身性疾病的情况。然而，在国内该项筛查因为种种原因普及率有限，到2020年中国仍有约90%的糖尿病视网膜病变病例未确诊（约3360万人），筛查率低于10%。
我国人工智能视网膜医学影像市场巨大。根据弗若斯特沙利文数据，中国人工智能视网膜医学影像市场规模预计将自2020年的7600万元增至2030年的340亿元，2020年至2030年的年复合增长率超过80%。
基于此，鹰瞳科技聚焦视网膜AI领域，根据其招股书显示，鹰瞳科技的主要产品包括三部分：用于检测及辅助诊断的人工智能医疗器械软件（SaMD，Software as a Medical Device）、健康风险评估解决方案和独有硬件设备。鹰瞳科技的核心产品为Airdoc-AIFUNDUS，其1.0版本用于辅助诊断糖尿病视网膜病变，也是同类产品中首个获得国家药监局三类证的SaMD。
根据新版《医疗器械分类目录》规定：对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示，按照第三类医疗器械管理。这意味着拿到国家药监局三类证就有机会让产品进入医院的收费目录，相当于拿到了商业化的船票。
在医疗AI行业，一旦某种质量过硬的医疗器械产品或服务被医院认可，其平台的操作方式为医生所熟练掌握，不管是从设备固定资产的角度，还是从医生使用流程的惯性方面来说，医院将不会轻易改变原有渠道，这意味着新入局者需要花费成倍的时间、精力、成本来抢占市场。
因此，率先拿到三类证对医疗AI企业来说，不仅是做好商业化的第一步，也是占据市场、扩大领先优势的核心要素。
在获取准入资格后，在本身产品过硬的基础上，医疗AI企业商业化的第二步是市场的开拓。
众所周知，医疗AI的产品和服务大多瞄准的客户是医院，就如前文所述，医疗AI企业在开拓医院客户时仍需“一家一家谈，一家一家进”，速度相对较慢。
为解决该问题，众多医疗AI公司都已纷纷扩充营销队伍，而一些头部企业在商业模式和应用场景上深入探索，开辟出了新的市场。鹰瞳科技即是如此，其产品服务不仅覆盖到医院的临床科室范围，同时也向医疗及其它大健康领域（包括体检中心、 社区诊所、保险公司、视光中心及药房）延伸。
据鹰瞳科技招股书表示，其客户除了曾投资鹰瞳科技的平安医疗科技以外还与中国太平洋保险、中国人寿、太平人寿保险和新华保险等商业保险公司合作，因而，开辟了多种营收方式的鹰瞳科技2020年销售费用仅占到总营收的39%，远远低于医疗器械行业的平均水平。
基于其多维渠道的商业化，鹰瞳科技的健康风险评估解决方案已应用于28个省份的保险公司分支机构，并覆盖超950家视光中心和超100万人次。
多维渠道的商业化帮助鹰瞳科技在企业营收与毛利率上稳步提高。招股书显示，2019年、2020年、2021年上半年鹰瞳科技营收分别为3041.5万元、4767.2万元、4947.7万元，2021年上半年营收已超过去年全年收入。同时期，其毛利率分别为53.0%、61.0%、64.1%，逐年上升的营收和毛利使得公司发展潜力被广泛看好。
构建自己的护城河
鹰瞳科技在招股书中写道，目前全球已有数种人工智能视网膜影像产品正在开发，其中包括中国的4种产品和美国或加拿大的2种产品。在激烈的角逐下，医疗AI企业如何构建好自身的壁垒也变得异常重要。
如前文所述，国家药监局三类证必然是其中的第一个门槛，除此之外，所有同赛道、同领域医疗AI企业的竞争必然会回到产品本身上。决定医疗AI产品的关键自然需要回到其区别于传统医疗器械的软件算法领域中来。
AI圈有个共识，“有多少智能，就有多少人工”，遵从所有AI算法产出的原理，大量优质的、结构性数据以及好的人工标注质量是训练出AI算法的基础。鹰瞳科技自建了一个庞大优质的视网膜影像数据库，包含了真实世界用户视网膜影像和相对应的约370万多模态数据。有了这个数据库，鹰瞳科技可以持续开发和优化深度学习算法，从而精确识别更多慢性病相关症状。
随着鹰瞳科技率先抢占市场，不同地区、不同医院、不同类型病人的脱敏数据将会汇聚到视网膜影像数据库中，这意味着其深度学习算法将随着市场开拓而持续进化，以此形成雪球效应。
有了优质的数据基础，也需要强大的自主研发实力来做好算法的开发和维护，鹰瞳科技在自研方面的投入同样不容小觑。招股书显示，鹰瞳科技研发投入占比高，2019年及2020年以及截至2020年6月30日及2021年6月30日止六个月，其核心产品研发成本分別为3540万元、3450万元、1570万元及1940万元，分別占同期现金经营成本总额的54.3%、42.6%、48.4%及35.5%。
持续的研发投入与一流的人才队伍，使得鹰瞳科技在行业领域内收获了不少研究成果。如今，鹰瞳科技在中国拥有152项专利及专利申请，包括34项获授专利及118项专利申请，以及6项已发布专利合作条约（PCT）申请。根据招股书，鹰瞳科技在《柳叶刀》系列，《英国眼科学杂志》及《英国皮肤病学杂志》等权威同行评审科学期刊，及在一些颇具影响力的人工智能学术会议（例如MICCAI）上发表了超过20篇论文。
一步先，步步先，当市场先发优势、多维渠道商业化与企业自身硬实力等多种因素汇聚到一起，企业由此进入了发展的快车道。从率先拿到市场资格的准入迅速占领市场，再通过在市场中不断累积的数据库训练更强大AI算法，打造出更贴合市场的软硬件产品，使得市场进一步打开、企业营收向好，收获更多的资金及人才继续助力公司发展与产品研发，这或许也是鹰瞳科技能率先通过港交所聆讯的重要原因。
如今，在包括一级市场在内的多种因素推动下，不少AI企业将上市作为公司的首要目标，但上市从来不是一家企业的终点，而是意味着在更大的平台上的新的开始。鹰瞳科技创始人张大磊对此非常清醒，“医疗健康AI是个细分领域，还很早期。”
张大磊认为医疗AI仍然是一个长期生意，会持续长期创造价值，在未来鹰瞳科技要花5～10年让产品覆盖至二级医院下面的乡镇卫生院、村镇医院乃至社区卫生服务站；花20年的时间来“专心练剑”把产品做得越来越好；用50年，把健康监测做成一个对抗人类衰老死亡的生态。