2022年7月21日，Lunit成功登陸韓國證券交易所（圖片來源：Lunit）

值得注意的是，國內投資機構君聯資本曾于2018年6月領投了Lunit B輪融資，并在2019年、2021年三次追加投資，一路支持公司成長。

同大多數醫療人工智能企業一致，Lunit在成立之初以基于深度學習的醫學影像分析作為突破口，后另辟蹊徑介入生物標志物研究，并在2021年收獲全球最大液體活檢公司Guardant Health給出的2600萬美元投資，樹立起“Conquer Cancer Through AI”的遠大理想。

Lunit“放射學+病理學”的布局方式在國內乃至國際范圍都不常見，但確實得到的頂級IVD企業與中韓美資本市場的高度認可，也在近3年來創造了5-7倍的年均營收增幅。

這種創新的模式能夠在國際之中走多遠？它的理念又將為整個醫療AI帶來怎樣的借鑒意義？動脈網與公司創始人兼CEO Brandon Suh進行了長談，創業9年，Lunit何以成為一家世界級的醫療人工智能公司？

圍繞攻克腫瘤展開，Lunit主攻“診斷”、“治療”兩個關鍵部分，分別對應Lunit Insight、Lunit Scope兩個產品。

影像AI產品Lunit Insight是Lunit研發最長、最成熟的產品。目前支持胸部X光、胸部CT、乳腺X光、乳腺鉬靶。在影像這一賽道，Lunit的布局思路與國內AI企業醫準智能早期邏輯類似，意在推動肺癌、乳腺癌兩大全球級大癌種的早篩早診及精準診斷。

AI的價值在于提升診斷準確率與效率。Lunit給出的數據顯示，該AI能夠幫助韓國的醫療系統提升20%的腫瘤診斷準確率，幫助50%肺癌患者、40%乳腺癌患者實現早期發現病灶，減少30%無效后續檢查，并將診斷速度提升10倍。

落地方面，Lunit主要采用兩種模式進行推進，其一是與設備廠商合作，將AI直接置入DR、Mammo等影像設備，使放射科醫生在成像時便可給出診斷結果；其二是與PACS廠商進行合作，將AI的圖片解析過程放在閱片階段進行。

劃分商業模式的出發點起至醫院。第一種商業模式中，Lunit將AI與影像設備打包，賣給對AI有長期需求的醫院。對于醫院而言，包含AI的設備是一項資本性支出，買斷AI前期投入大，長時間均攤下來費用少。

第二種商業模式是業界期望的一種理想商業模式，即以“按例付費”的方式，與PACS廠商分成。在醫院的財務計算中被歸入經營性成本，利于醫院計算當期費用，也利于AI企業獲得更為持續的現金流。

從目前形勢來看，各國醫院相較于案例付費而言更偏好于買斷，而Lunit則在探索之中雙管齊下，既與GE health、飛利浦醫療、富士影像、Hologic等影像巨頭建立設備合作關系，又與GE health、富士影像、Agfa等企業進行“按例付費”上的協同。

到目前為止，Lunit Insight的胸部AI已經在42個國家實現商業化，乳腺AI已經在38個國家實現商業化，這一數字將隨Lunit合作伙伴的增大而不斷增大。

再談Lunit Scope，這是一個病理學AI產品，是Lunit對于AI能力的橫向擴展。要詳解它的價值，先得聊聊免疫療法與伴隨診斷。

伴隨診斷是一種與特殊藥物相關聯的體外診斷技術，通過測量人體內蛋白、變異基因的表達水平，可以確定最有可能針對特定的藥物和治療方法產生響應的患者群體，進而降低因為治療而發生嚴重副作用的風險，篩選出更加安全、有效的治療方案，有助于提高治療的安全性和有效性。因此，藥物-伴隨診斷的共同研發正愈發受到全球制藥界的重視。

投資機構ARK investment Management LLC提供的數據進一步佐證了這一趨勢：在臨床1期試驗使用伴隨診斷測量生物標志物可將8.4%的試驗成功率提升至25.9%，實現3倍增幅。此外，伴隨診斷可將約12億美元的臨床試驗費用降至3億美元，砍去3/4的試驗支出。

不過，一位分子診斷專業人士告訴動脈網：盡管伴隨診斷需求日益增大，但采用大panel進行伴隨診斷的技術目前尚不成熟，隨著免疫療法的發展，這一新的療法將逐步擴大其在腫瘤治療領域的市場空間，并把基于組織細胞的生物標志物（如PD-L1、MSI等）推向主流——這正是Lunit的機會所在。

簡單來說，Lunit Scope是一個病理學AI產品，是Lunit對于AI能力的橫向擴展。具體而言，該AI可以基于組織病理圖像進行腫瘤組織識別和定量分析，包括腫瘤內TIL（腫瘤浸潤淋巴細胞）密度分析、基質TIL密度分析、腫瘤-基質比（TSR）分析，以及根據免疫表型對組織進行分類等。

由于生命系統的復雜性與患者疾病存在的異質性，同一疾病在不同患者身上或許有不同的病理狀態，同一藥物作用到不同的患者身上或許是不同的效果。Lunit的AI對多維度數據 (如電子健康記錄、全息圖和成像數據) 進行分析，可以從成像、基因組學和臨床數據中識別新的生物標志物進行患者疾病進展的判斷，進而用于設計分層臨床試驗，招募到最合適的臨床患者入組，能有效降低臨床開發的風險，還可用于指導患者免疫治療后的精準用藥。

Lunit的業務特質成功吸引到了全球最大的液體活檢伴隨診斷公司Guardant Health的注意。獲得Guardant Health的注資后，Lunit成功融入進入了這家巨頭的生態。商業模式方面，Lunit既可與Guardant Health合作，為百大藥企的相關研究提供服務，也可通過Guardant Health的醫院銷售網絡直接觸及到C端消費者。

盡管Lunit在業務模式和商業模式上進行了顛覆式的創新，但它依然需要回答“醫療人工智能如何盈利”這一行業難題。

Lunit財務報表（單位：百萬韓元；數據來源：Lunit）

從收入方面數據可以看到，Lunit的商業模式是從2019年后開始逐漸跑通。Lunit在2019年的營業收入僅為1.98億韓元（約15萬美元），但到了2020年年末，這一數字變為14.3億韓元（約110萬美元），翻了6.2倍。

2021年，Lunit繼續狂奔，全年拿下66.39億韓元（約551萬美元）營收，較2020年再翻4.6倍。值得注意的是，2022年僅第一季度Lunit便收入29.76億韓元（229萬美元），按照這個速度，2022年末Lunit營收將再度翻倍，突破千萬美元大關。

收入的絕大部分增長由Lunit Insight貢獻，該板塊業務增長3年時間翻了近30倍。從Lunit給到的收入趨勢圖可以看到，富士影像、GE healthcare、飛利浦醫療與AGFA的進入分別對應了Lunit收入大增的三個節點，尤其是海外收入部分，在合作伙伴的協助下成倍提升。

Lunit insight收入增長趨勢（數據來源：Lunit）

近2年來營收的漲勢也不能忽略Lunit Scope的功勞。2019、2020年Lunit Insight分別占據了總收入的99.5%、99.2%，但自Guardant Health投資開始，Lunit Scope板塊迅速崛起。Lunit Insight 2021年的營收占比降至66.4%，2022年Q1則僅有58.6%。至此，Lunit Scope已成為Lunit成長的第二曲線，且有望在今年年末實現收入貢獻的反超。

跳躍式的增長自然有其代價。

Lunit Brandon Suh是首爾國立大學醫院家庭醫學董事會認證醫師，擁有生物科學、公共衛生（MPH）和MBA等多重背景，在《Hepatology》《Annals of Oncology》等世界知名期刊上發表了30多篇文章；公司的聯合創始人、執行董事長兼首席產品官Anthony Paek則是KAIST的電氣工程博士，跨越多學科進行研究，在深度學習的圖像識別、半導體設計等領域均擁有國際認證的專業證書。

企業的領導團隊決定了其風格。自成立以來，Lunit一直維持著科研方面的高投入，僅在放射學方面便有100多篇論文登錄頂級期刊。病理學AI加入后，Lunit近年經營成本一直維持在百億韓元級，且有增加趨勢。

領先的學術研究成果既形成了Lunit的壁壘，又成了它的甜蜜負擔。

從短期來看，Lunit將以AI閱片與Lunit Scope的實驗級應用作為收入來源，暫時沒有辦法將研發投入充分轉化為盈利。但從長期看，高質量AI給予了Lunit Insight的規模化落地的可能；Lunit Scope與大藥企之間的合作將為Lunit打開新局面，面向C端的精準用藥服務也將成為創造營收的關鍵一環。

Brandon Suh給出了一些數據為Lunit的發展潛力進行佐證。2021年Lunit通過搭載設備銷售影像AI完成了200次交易，但全球每年XR裝備銷售高達7萬臺，Lunit的合作伙伴們占據了其中50%的市場。因此僅計算搭載影像設備進行銷售這一單一路徑，Lunit便有近百倍的增長空間。

Lunit Scope同樣充滿潛力。患者免疫治療費用后的精準用藥服務，如果能在后續獲得FDA審評審批，那么它將可以以1500美元/人的價格銷售，全球每年假設有480萬接受免疫療法的患者，這里將是一個75億美元的市場。

這個數字并沒有計算臨床試驗用AI及大藥企的合作。Lunit曾粗略估算，他們面臨的是一個超過220億美元的龐大市場。

不同于國內的AI企業，Lunit在銷售之中放棄了一些重要的東西。比如，他們不像國內AI企業一樣重視對于渠道的掌控力，而是更傾向于以合作方式推廣AI產品。

這種思維的形成與Lunit所處的位置有關。國內醫院數量成千上萬，競爭企業也層出不窮，AI企業需要與醫院構建起緊密的合作關系，打出自己的品牌，才有希望在內卷之中獲得醫院的青睞。

相比之下，Lunit所在的韓國市場有限，它必須走出國門，將產品賣向世界，才能逐步覆蓋昂貴的前期投入。此外，不同的國家有著不同的監管要求，Lunit沒法像國內AI企業一樣各家醫院逐一覆蓋。這一情況下，舍棄部分話語權、全心投入技術研發，或是這家韓國企業從眾多競爭對手之中跑出來的關鍵所在。

雖然面臨不同的市場，但Lunit的發展歷程同樣值得國內醫療AI企業學習。畢竟，Lunit的收入跳躍期與鷹瞳科技、推想醫療、數坤科技、博動醫療等企業基本上一致，但它率先在國際市場中搶下先機。

國內的AI企業們已經或多或少地在海外進行了布局，但沒有一家企業愿意同Lunit一樣完全信賴合作伙伴推動落地。如今國內各家AI企業在產品層面的競爭已經很難分出高下，要想躍入更浩瀚的市場，舍棄什么，保留什么，已經到了必須做出選擇的時機。