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鈦媒體注：本文來自於微信公眾號億歐網（ID：i-yiou），作者丨漆葉青，編輯丨劉聰 顧彥，鈦媒體經授權發佈。
提交註冊申請兩年多，反覆補充多次數據後，去年初，醫療影像AI企業科亞醫療終於拿到了產品商業化的首張“入場券”：其產品深脈分數®獲批三類證，被NMPA認定為“可用於早期診斷，具有顯著的經濟社會效益”。
這張醫療AI三類證，不僅是企業本身期待已久，對於整個醫療影像AI行業來説，也不啻為一道“春雷”。
2016年3月，世界圍棋冠軍李世石與谷歌AI系統AlphaGo的世紀巔峯對決以1：4收場，激起了關於人工智能的全民大討論。AI之風也就此吹向醫療領域，一些技術狂人甚至認為深度學習將很快取代放射科醫生的工作。
基於這樣的論斷，加上影像數據的相對易獲取性和易處理性，那幾年，醫療影像AI成為了絕對的風口，人和錢拼命湧入。僅2017年，醫療影像AI領域湧入資金超過40億元，到巔峯時期，共120餘家企業在做醫學影像業務。
然而，熱錢湧入、創業者蜂擁而至的另一面，是嚴重同質化的產品——近120家AI醫學影像企業中，有約百家企業佈局於肺結節影像產品。有投資人曾將這些企業的產能做過累加，最後得到的結論令人吃驚，“中國人的肺結節可能不夠用了”。
除了過於同質化的佈局，彼時，遲遲不見產品過審使得所有企業均無成熟的商業模式，影像AI被認為是“只燒錢不賺錢”的空中樓閣。
青桐資本投資總監周毅慧告訴億歐EqualOcean，AI企業產品推廣路徑一般分為確定科室方向、拿到影像數據完成標註、科研合作醫院打磨產品、註冊審批、進一步商業推廣等幾大階段，“在沒有拿到證之前是沒有辦法賣給醫院的，只能以科研合作的名義進去，小規模收費”。
這一商業化僵局，直到深脈分數®獲批三類證才被真正破解。緊隨其後，“首張肺結節AIII類證”、“首張AI+CTA III類證”、“首張AI影像輔助決策III類證”接踵而至。
自2016年AI開始滲透到醫療領域，經歷過最初的憧憬和熱潮，也遭遇了失望和低谷。終於，隨着2020年第一批AI醫療三類證的出現，這個行業的發展又迎來里程碑式的轉機，也開始浮現出前所未有的分化。
2020年是醫療AI拿證元年早在2018年初，便有醫療AI投資方在一場沙龍上聊起自家項目的商業化問題。當時大家態度都很樂觀，一年，是他們給醫療影像步入商業正軌的時間。孰料兜兜轉轉，直到去年，醫學影像AI才邁向商業化的第一道門檻——持證上崗。
新版《醫療器械分類目錄》明確規定：若診斷軟件通過算法，提供診斷建議，僅有輔助診斷功能，不直接給出診斷結論，則申報第二類醫療器械；若對病變部位進行自動識別，並提供明確診斷提示，則按照第三類醫療器械管理。
能不能拿到三類證，對醫療AI創業公司關係重大。如果審評審批受阻，就意味着前期的投入與後期的現金迴流被割裂；沒有三類器械認證的產品，只能供醫院科研使用，無法進入醫院的收費目錄，這直接意味着難以打通商業閉環。
根據億歐EqualOcean統計，2020年共有10個醫療AI產品獲批NMPA三類證，涉及科亞醫療、安德醫智、硅基智能、數坤科技、深睿醫療等9家企業，除樂普醫療的兩個心電產品外，其它均為AI影像輔助檢測類產品。
在深睿醫療CEO、聯合創始人喬昕看來，三類證的集中式爆發離不開政策的支持，“包括藥監局、中檢院在前期做了大量的工作，推出了審評指導原則，確立了註冊規則和制度”。
2019年7月1日，CMDE發佈了《深度學習輔助決策醫療器械軟件審批要點》，明確了深度學習輔助決策軟件審批細則，包括適用範圍、審批關注要點、軟件更新、相關技術考量、註冊申報資料説明五個部分。
作為首個拿到醫療AI三類證的企業，科亞醫療研發總裁曹坤琳在接受億歐EqualOcean採訪時，介紹了深脈分數®的研發及獲證過程。
“2016年開始研發，取得註冊檢測報告；2017年完成了前瞻臨牀實驗、提交註冊；2018年初進入審批綠色通道，同年獲得歐盟CE認證；2019年完成了回溯臨牀實驗；2020年1月獲得NMPA首張人工智能三類醫療器械註冊證。”
作為第一個“吃螃蟹”的企業，科亞醫療的經驗具有路徑探索的價值。“各個企業雖然切入的場景不一樣，但AI醫療產品註冊合規需要注重的方面是類似的，包括需求分析、數據收集、算法設計、驗證與確認等。”曹坤琳具體説道。
科亞醫療產品深脈分數®註冊進程
明日醫療產業基金管理合夥人王曉岑在最近的一場直播活動中表示，AI產品的過審，最重要的一點是要有第三方權威數據庫的認證；另一個關鍵在於，企業的相應產品到底有多大的應用場景。
細究這10款持證的產品，其中既包含肺結節、眼底、心電這樣的大通量場景，又包含CTA、CT-FFR、腦MR這樣的特異性需求、潛在市場豐富的場景。
“應該説2020年是醫療AI拿證元年，三類證至少標誌着我們產品的成熟度，它經過了大規模的臨牀試驗，驗證了安全性、有效性，使得這個產品能夠更加放心地應用於臨牀，這是所有醫療AI企業的必經一步。”安德醫智大中華區CEO李晶珏表示。
臨牀價值才是產品生命力三類證敲開了商業化的大門，但行業的共識是，拿證只是商業化的第一步。
李晶珏直言：“這個產品將來能否進行商業模式上的快速落地，後續還有很多內容，包括後續臨牀的應用、大隊列的研究，甚至是寫入指南，這時才能夠真正地、成熟地在市場上推廣。”
曹坤琳也指出，隨着商業化節點的出現，這個時候產品效益才可能更得到重視。但並不是每款產品都能大規模在市場推廣，“商業化落地直接靠市場反饋，哪個產品是有用的，哪個產品用處不大，最後到醫生的反饋很重要”。
實際上，關於產品價值的討論一直貫穿醫療影像AI發展的始終。而隨着第一批持證產品的出現，這一問題更重要的關鍵在於，產品價值直接決定了是否有買單方為之付費。
曹坤琳認為，AI對於臨牀的價值主要可以分為兩類：一是提速，醫生過去也能看的，通過AI來幫助提升閲片效率；二是更為重要的增效，醫生以前不能看的，通過AI來增加新型的臨牀檢測手段，提供臨牀所需定量評估指標，幫助醫生制定針對病人個體的治療方案。
深脈分數®屬於後者。
研究表明，心肌缺血是決定冠心病治療策略的重要因素。心內科醫生診斷冠心病患者是否存在心肌缺血，傳統要基於有創的冠脈血流儲備分數（fractional flow reserve，FFR）測量，即在導管室裏用壓力導絲測量冠脈狹窄遠端平均壓與主動脈平均壓的比值。
這種傳統有創的檢查方法會對病人帶來一定的手術風險和痛苦，同時將近2萬元的檢查費用（上萬元一根的壓力導絲，加上7000多元的造影手術費用），對於國內龐大的心血管病人羣，顯得並不經濟，也不適合用於篩查和複查病人。
深脈分數®基於冠脈CT影像，通過智能建模重建冠脈血管，再依靠獨有的深度學習算法快速計算出FFR值，提供了一種新的無創檢測方法。“在有創冠脈造影術前提供臨牀定量評估指標，幫助確定不能從介入治療獲益而只需要藥物治療的病人，是導管室的看門人。”曹坤琳介紹。
深睿醫療獲批的肺結節產品則是提速類產品的典型代表，這款產品於2017年5月正式發佈。
“很多疾病同徵異病，也有同病異徵，比如癌症，它可能表現為磨玻璃結節，也可能是實性半實性結節，不同階段、生長過程、成因，對其性質的鑑別不同。肺結節是一個徵象，對這種徵象的檢出和進一步分析能拓展它的應用領域。”喬昕説道。
不過，在胸部CT檢查中，肺結節只是徵象之一，“不同的胸部疾病其實表現出來的徵象並不止肺結節一種”，在醫生看病的過程中，往往要綜合考慮胸部CT檢出的各種異常症狀，做出最終診斷。這對於醫生的能力、效率都是挑戰。
為了更加接近臨牀真實場景，深睿醫療在肺結節的工作基礎上拓展開發了全肺的AI診斷系統。
“你可以把它理解成一種升級，也可以説是，真正把某項單一的應用擴展到一個更加接近於臨牀的基礎。在真正的臨牀過程中，很少有單獨做肺結節檢出的，醫生大部分還是綜合整個胸部CT檢查中對肺窗、骨窗、縱隔窗一次檢出的各種徵象進行診斷。”喬昕解釋道。
各家企業都奔着臨牀價值而去。
作為真正使用產品的醫生，長征醫院影像醫學與核醫學科主任劉士遠將醫療AI產品的價值總結為三點：第一，提高效率，替代重複性勞動；第二，推動標準化建設；第三，減少漏診，提高準確性。
找付費方、搶落地、爭頭部回答完產品臨牀價值，各家企業直面市場准入的問題。
過往，為了獲取數據、打磨和驗證產品，企業往往選擇與頭部三甲醫院進行科研合作。“沒有拿證前，產品沒有辦法賣給醫院，只能以科研合作形式輔助醫生診斷，或者以其他名義收費，但規模都比較小，拿到證之後才能大規模推到醫院做集中性收費。”周毅慧説道。
根據各家企業公佈的數據，合作上百家醫院幾乎成為了行業標配，但正如一從業者所言，“把產品提供給醫院使用”與“醫院花錢使用產品”其實是兩碼事。
周毅慧認為，醫院對於是否付費，要從幾個方面考慮。“第一，使用產品能不能提升效率，有沒有必要採購；第二，採購後，醫院能增長多少收入，或者節省了醫生、醫院多少時間；有些醫院還會進一步考量，企業是否對醫院的數據做到了足夠的保密。”
聯想創投董事總經理梁穎從市場流程指出了另外的問題：“第一個具體問題就是收費問題，比如説糖尿病視網膜病變，拍一張眼底的片子，除了AI還涉及醫生診斷，如何收費？其次定價，醫院怎麼定出這個價格？這是一項新技術剛投入使用，很難有標準可參考。”
科亞醫療就面臨這一狀況，深脈分數®屬於CT-FFR，以往臨牀上並沒有這一檢測手段，必須為此新增一個醫療服務並單獨批物價。目前，科亞醫療正把工作重點轉移到市場推廣方面，明確產品收費模式及來源，同時得到醫院、物價、醫保、監管部門等多個方面的支持。
為此，過去一年，科亞醫療原本150人的團隊規模已經擴充了近一倍，其中65%的增量在銷售團隊；市場規模也從去年初的近120家合作醫院、共建中心70餘家，增長到目前的合作醫院650餘家、共建中心近400家，實現全國30多個省份的產品應用落地，其中已完成了多個省市的新增醫療服務項目價格申請工作。
雖然進醫院是決勝的關鍵，但多數行業人士認為，對於醫療影像AI產品，需求最為迫切的場景是在基層。
劉士遠指出：“基層醫生少，醫生水平相對差，又缺少設備、規範化，整體醫療水平更加參差不齊。基於大醫院經驗做成的AI產品、質控產品，對於提升全國基層醫療的質量、準確性而言，這個貢獻不是一點點，會有很大推動作用。”
硅基智能自始至終瞄準基層市場。去年12月，拿到眼底AI產品三類證僅4個月，硅基智能就中標了海南省政府的基層篩查項目，使用眼科AI診斷系統對海南省進行廣覆蓋的糖尿病視網膜病變進行篩查。
“海南的這次中標是我們最理想的標的。”硅基智能CEO胡志鋼指出，硅基智能的眼底AI產品在最初設計時，考慮的就是把眼科醫生能力進行復制，在最需要眼科醫生的地方，通過AI來幫助解決問題，“但怎麼運營起來是另外一回事”。
隨着各家商業化佈局真正展開，周毅慧的判斷是，拿到證和沒拿到證的企業之間的差距會逐漸拉開。
早期階段，沒有企業拿到三類證，這意味着，所有企業都站在同一起跑線上，以科研服務的形式進入醫院，“基本上整個市場競爭處在一個非公開透明的狀態，難知道每家企業具體進入了多少家醫院、覆蓋了多少病例”。
但在2020年拿到證之後，有些企業就擁有了准入的門票，“這意味着它們可以進入收費目錄、直接與醫院談，不像是以前那樣作為科研的支出了，而是實實在在的公司收入了”。
早年間，企業們各自相安無事鋪醫院的狀況被打破，市場將開始進入跑馬圈地的狀態，“誰先拿到證，誰就先進入了這家醫院，因為同一個科室不可能去採購多家同類別的AI產品”。
周毅慧認為，優先拿到證的企業具備了優先跑馬圈地的資本，倘若它們優先把市面上的一些大三甲或基層醫院鋪開，晚幾年再拿到證的企業，就只能面臨着一個已經被瓜分了的市場，“頭部效應已經在這個行業內逐步體現出來了”。
從診斷到治療，從單病種到多病種一邊是如火如荼開展的商業化落地搶位賽，一邊則是爭分奪秒的研發之戰。行業內另一個共識是，三類證只是產品研發之路的一個新起點。
“從已獲證企業的情況也能看到，這幾個三類醫療器械證書其實並不能反映每家企業背後的技術，這些證書基本都是針對單一的病變、軟件化的東西。”希氏異構創始人宋捷指出。
在宋捷看來，過往醫療AI企業從影像輔助診斷、篩查這一細分領域入手，主要是因為這是一個單維的東西、指向性比較強。“就像是一個一元一次方程，解起來比較容易，但真正的醫學問題其實是多元向的。”
曹坤琳也提到，篩查、診斷是目前大部分企業都在做的。但跳出這一塊來看，影像診斷其實最終都是為臨牀負責的，是為臨牀醫生提供一個指標，為其做病情診斷、治療意見提供參考。
基於此，科亞醫療已經從診斷往治療後端延伸。
“比如説，治療用藥的推薦；比如虛擬支架的規劃，機器人幫助來進行標準化的操作，幫醫生減少輻射等，這都是我們在治療流程需要考慮的點。”曹坤琳具體舉了幾個例子。
隨着深脈分數®獲批及商業化的開展，科亞醫療圍繞心血管方面的全流程診療服務正在做透，覆蓋術前規劃、術中導航、術中干預、術中治療、術後隨訪、健康管理整個全流程。
深睿醫療也在進行同樣的部署，從深度和廣度上拓展對疾病診療過程的覆蓋。
在深度上，喬昕指出，從疾病的早期到治療期、康復期，均有AI一展身手的地方。去年3月，深睿醫療中標科技部國家重點研發計劃“數字診療裝備研發”重點專項，研究方向為新型人工智能算法及其在肝癌精準介入治療規劃的應用研究。“這正是我們在治療領域相關的一些前期部署。”喬昕説。
在廣度上，喬昕表示底層的技術是存在共性的。“針對不同的疾病、不同的特點，我們橫向去拓展不同的部位，再縱向去拓展流程，從篩查到診斷、治療，從某一種疾病的早期治療到康復這整個過程。”
圍繞腦卒中治療，強聯智創亦有類似探索。這種策略已是目前眾多企業採用的研發路徑。曹坤琳也表示，除了心血管疾病精準診療產品管線，科亞醫療也在研發腦血管疾病精準診療、腫瘤疾病精準診療、影像科智慧診療等多條產品管線。
周毅慧也觀察到了這種變化，她建議：“先從簡單的單個識別類型的產品開始，慢慢加上一些診療建議，或者豐富自己的病種，從投資機構角度來説是願意見到的，這樣產品才能越來越被臨牀接受，進一步實現商業化。”
資本追頭部，熱門賽道洗牌春江水暖鴨先知。
隨着審評審批突破，以及各家企業產品研發、業務開拓的思路逐漸清晰，投資人也開始重新審視中國醫療影像AI行業格局和未來方向。
以往，AI醫療影像最熱門的莫過於肺結節篩查和眼底篩查兩個賽道。此前有媒體統計，截至2019年1月底，140餘家從事醫療AI的企業中，近120家在做醫學影像業務；其中，約百家企業佈局於肺結節影像產品；其次為眼底篩查賽道，佈局企業也有10多家。
周毅慧經歷過醫療影像AI投資爆發的那個時期，她回憶道：“2015、2016、2017年，大部分的AI+醫療企業，投資機構都比較青睞，給的估值也相對較高。但現在可能差別會比較大，在整個投融資市場上，頭部的企業會拿到更多的錢，投資現象可能會比較集中。”
數坤科技聯合創始人、CEO馬春娥對此變化感受深刻。數坤心血管AI於2019年11月進入三類證創新通道，一年後正式獲批。去年，數坤科技一共完成3輪融資，從原本的B輪走到了D輪，累計融資金額接近10億元。
“去年4、5月份的時候，一批投資人戴着口罩來了我辦公室。到五一勞動節的時候，一些投資人還在我辦公室現場對合同寫報告。”馬春娥在接受媒體採訪時回憶。她透露，當時投資人太多，公司沒有那麼多的融資額度，就先交割了一輪，後面估值又漲了很多，才又交割了一輪。
同樣受到資本青睞的還有科亞醫療，拿到三類證僅一個月後便完成了1億元戰略融資，隨後又分別在8月、11月、12月各完成一輪融資——融資之密集令行業咋舌。
根據億歐EqualOcean不完全統計，2020年在一級市場，中國醫療影像AI行業共發生了25起融資事件，累計融資金額接近30億元。
除了頭部效應凸顯，資本對具體細分領域的偏愛也開始出現分化。
獲得多輪融資的科亞醫療和數坤科技，均屬於心血管領域。根據億歐EqualOcean統計，骨科、影像超聲、病理等領域的AI應用也是資本青睞的賽道，AI醫療所佈局的領域更加多元，在差異化競爭上更加明顯。
在周毅慧看來，圍繞一些相對非熱門賽道進行AI研發的企業，依舊能夠獲得資本市場的認可，“但獲得投資的前提還是要看具體的產品，第一，是否能夠實際解決臨牀需求，第二，是否有商業化的潛力”。
尾聲隨着審評審批的推進、企業研發的深入、資本的愈加理性，那股發端於人機大戰的醫療AI創業大潮正漸趨於冷靜，並朝着積極的方向發展。
在“商業化”成為醫療AI核心關鍵詞的2021年，這一行業曾面對的所有價值質疑開始得到驗證。產品質量是商業化的基石，之後在對齊的狀態下比拼的就是企業能力。
按各家企業目前的推進狀況，真正看到商業化的實際效果也許還要“讓子彈再飛一會”。但在周毅慧看來，這是一個很快就能得到驗證的事情。
“未來一年，我們可以觀察一下，會不會出現大規模的招標採購？這些公司是不是都能進入醫院的招標？產品實際能賣多少錢？經過市場很直白的評估，這些都會很快反應出來。”