找到一個合適的詞來形容醫療AI的2021年并不簡單。

遠方IBM Watson尋找金主的事件書寫了一個略帶陰翳的開端，但聲聲嘆息尚未結束，科亞醫療便交出了自家的招股書。隨后的數個月，審評審批、融資并購、政策支持此起彼伏，AI似乎愈發得到醫院、投資人、政府的三方認可。

影像、信息化是AI之中跑得最快的兩個賽道。2021年，招股書、招投標與合同交易的披露給予了我們判斷AI未來發展的關鍵數據，影像從“0”走到“1”，信息化從“1”走到“10”。

如今又是新的一年，新舊的交匯點，是對2021年進行復盤，也是對2022年進行展望。

2021年1月15日，醫渡科技敲鐘港交所，零氪科技緊隨其后，于6月向納斯達克遞交了招股書。兩家頭部企業的接連奔赴標志著新一代醫療IT企業從一級市場到二級市場的跨越，也道出了醫療AI走向商業化的數種模式。

無獨有偶，影像AI同樣在2021年迎來上市潮，科亞醫療、鷹瞳科技、推想醫療、數坤科技相繼提交招股書，2020年營收的數倍增長成為影像AI的常態。

與之相對應的是一級市場的疲軟，蛋殼研究院數據顯示，2022年影像AI一級市場總融資事件數量28起，信息化AI一家市場25起，融資次數偏少外，其中的絕大部分資金還流向了C輪以上的中后期企業。

從數據層面上談，IPO是醫療AI2021年當之無愧的“關鍵”，但究其意義，IPO當真擔得起這一項職責嗎？

在過去數年蛋殼研究院對于醫療AI的研究之中，我們尤其注重于投融資數據。畢竟，2015醫療人工智能潮起至今，醫療人工智能企業們始終奔跑在產品研發、醫院開拓的道路上，大部分企業營收不到千萬。在這一階段，“融資”是一個描述AI行業熱度較為直觀的維度，可以一定程度衡量AI企業的產線、醫院合作推進速度。但到了今天，“盈利能力”已經成為頭部AI考量問題的關鍵。

什么決定了盈利能力？從短期來看，是產品質量與真實需求產品質量與真實需求。

“商業化乏力的本質，是企業的產品質量的缺失，醫生不認可這個東西。”一位在AI領域呆了多年的從業者告訴動脈網，“有些產品是質量不行，有些產品則是不能滿足臨床需求。”

“對于需求的甄別篩掉了一大批企業。到現在，剩下的企業幾乎都是踏著醫生的臨床需求進行循序研發。畢竟，這里的AI是‘醫療+AI’，‘不是AI+醫療’。”

數家遞交招股書的AI企業顯然滿足要求。自注冊審批跑通后，鷹瞳科技2020年全年營收較去年漲了5成；推想醫療年增長318%；數坤科技甚至翻了32倍，半年營收便超過了5000萬。其他企業雖無明確的數據披露，但均表示有較大幅度的增長。

不過，醫療AI當前的盈利很大程度上來源于過去數年積累產品的成功商業化。紅利總有消逝的一天，到了那個時候，醫療AI企業倚靠什么發展？

解決方案的完整性是醫療AI構建長期影響力及擴大市場觸及范圍的關鍵。從目前通過NMPA審批的AI產品來看，AI只能在特定的一個或幾個問題上進行解決，但對于影像科醫生而言，肺部的慢性肺阻、肺積水，肺以外的骨折、心臟相關疾病，影像科醫生在閱片時看到的所有疾病都需要報告。所以，單點功能的AI不一定能降低醫生的工作量，反倒有可能適得其反。換句話說，AI企業要長遠的生存下去，必須要由點及面，開啟全方位的升級。

頭部企業大都在2-3年前便開始構建自己的AI閉環。

舉幾個例子，科亞醫療從AI潛在需求旺盛的FFR出發，逐漸將單一產品向冠心病診療全流程擴張，發力球囊等偏向于心臟治療方面的管線，形成心臟病診治院內業務閉環。三級醫院的認可與成套的技術，科亞醫療接下來可能在心血管診治全產線發力，將上層技術向下沉淀，盡可能提升其接觸更多的客戶。

致遠慧圖、鷹瞳科技、體素科技均在眼科方面進行了深入布局，嘗試從眼科轉向糖尿病管理。致遠慧圖與體素科技在海外進行了卓有成效的嘗試，致遠慧圖通過與視光中心進行合作，為其眼底設備配置多病種眼底影像輔助診斷軟件。在AI的支持下，患者通過一次眼底照相即可洞悉眼部健康情況，這一檢查既可用于補充近視檢查，也可創立獨立的眼科檢查項目，幫助居民更為及時、有效地發現眼部病變，盡早干預眼部疾病。

匯醫慧影與深睿醫療的閉環均是建立在醫療IT基礎設施與醫技、臨床科室的協同閉環，強調數據、應用流動的閉環，押注的是未來臨床應用的流程數字化。匯醫慧影的產品體系有大數據云平臺，有數據中臺，還有主動脈、骨、乳腺等AI輔助診斷工具，整個閉環已經開始跑起來。而深睿則在輔助診斷方面非常強勢，拿下多張三類證，大量醫療AI相關論文登陸權威期刊。去年7月收購依圖醫療之后，深睿醫療在醫療IT方面的相關布局已非常成熟。

上述案例之外，零氪科技、科亞醫療、醫準智能等企業也建造自己的閉環。如此看來，過去以“AI+影像”、“AI+信息化”、“AI+健康管理”為企業打標簽的方式已經有些過時。位于頭部的各企業大都兼具上述多個賽道的能力，醫療AI的競爭在走向聚集的同時，也向著新的醫療賽道進行轉移。

這一趨勢有利有弊。一方面，AI更大的市場選擇意味著更效率更貼近臨床的解決方案，但另一方面，現在的“面”大都源于過去的“點”，但現在，我們很少看到有企業介入新的“點”。

致遠慧圖CEO孫宇輝在采訪中對此做了解釋：“每一個醫療AI產品的研發都要經歷從數據收集、算法研發、臨床驗證、以及注冊申報的過程。2019-2020年間，醫療AI行業過去積累的產品集中推出，并陸續拿證，因此給人以新產品迭出的感覺。

但從企業的研發戰略來說，最開始研發的產品都是相對來說技術可達性比較優質的，后續新產品研發難度更大，需要更多時間，是正常的現象。另外，目前在醫療AI領域仍處于空白的細分領域已經不多了，也是造成這一現象的原因之一。”

也有企業領袖認為，缺乏新“點”僅是暫時的。銷售是往后數年來最為重要的事。“這幾年來，數百億的資金投入到了醫療AI之中，過去播下的種子終于隨審批的通過迎來收獲季，當務之急自然是趁著秋風趕收成。因此，在這個階段，IPO融了多少、市值多少沒那么重要，產品的多樣性沒那么重要，重要的是借著三類證、借著三級醫院‘國考’趕緊吃下市場份額。畢竟，有盈利，企業能持續發展，才有可能開拓新的點。”

2020-2021年間，醫療AI實現了審批審批的“從入門到熟練”。24個月的時間，NMPA總計發放了23張三類證，各個部位都有醫療AI軟件通過審批審評，甚至連以NLP為核心的CDSS，森億智能也在2021年10月拿下了二類證。

不過，注冊準入的通過僅意味著AI能夠進入醫療市場，在醫院體系之外進行銷售。要將AI閉環打造成套的解決方案植入醫院，找到更多的用戶為其買單，醫療AI企業必須通過接下來的物價準入與醫保準入。

醫療AI面臨的三項準入

科亞醫療在其CT-FFR深脈分數通過NMPA后率先開啟了物價準入的申請，嘗試通過醫院直接向患者提供醫療AI相關服務，在一年時間內拿下了深脈分數在河北、安徽、山東、江蘇等省市，但從全行業來看，醫療AI的物價準入仍處于初級階段，全國通過審批的產品不足10個。

更深遠的醫保準入是醫療AI企業實現規模盈利的關鍵，也是他們更難以觸及的未來。

環顧海外，美國是一個醫療AI商業化較為成功的國家，不少AI產品通過了醫保準入。追起究竟，很大程度在于美國放射檢查的設備費用和診斷費用是分開的，人工費用尤其高。反觀國內，放射檢查費用很低，不會單獨計算，且大部分是設備費用。這是為什么現階段美國AI可以獨立收費、獨立報銷的原因，相比之下，國內還存在一定的舉例。

美國部分參保AI產品示例（數據來源：Medicare.gov）

因此，盡管營收很重要，但要將兩個審批走完，實現醫療AI產線方面的每一個構想，醫療AI或許還需要數年的時間。

對此，致遠慧圖CEO孫宇輝認為：“國家非常鼓勵人工智能在醫療行業的應用，我們認為接下來的1-2年是物價準入的高峰期，但要論醫保準入，還需要國家在政策層面的支持和推動。”

匯醫慧影也表示了類似的觀點：“我們一直在努力進行物價準入的推進，但這事兒有幾個前提條件。第一是企業需要有證；第二是每個省每年申請物價的次數和時間是不一樣的；第三是很多省申請物價后以后還是需要患者自費購買，還得運行至少1~2年才能轉成醫保收費。所以要完成這三件事，企業還得需要一個4~5年的時間周期。”

好在政策對于醫療AI的推動一直在不斷深入。從《健康中國2025》、單病種質控，到DRG、“公立醫院高質量發展，醫療AI在醫院之中的地位不斷加重，甚至將影響公立醫院的智慧醫院的評級，三級公立醫院績效考核。

匯醫慧影、數坤科技等單個企業有望在近兩年來扭虧為盈，但醫療AI產業要走到普遍盈利，或許還需要五年。

相比與上一個彷徨五年，如今有規劃、有收入，還有來自醫院、政府、投資人的多方支持。AI的商業化探索已行至過半，從孑身一人到并肩通行，曙光已經微微啟明。