本文系基于公開資料撰寫,僅作為信息交流之用,不構(gòu)成任何投資建議。

號稱“AI+醫(yī)療第一股”的鷹瞳科技(HK:02251),IPO消息傳出時,人們最為期待的可能就是翻看其營收和利潤。但結(jié)果實則差強人意:以2021H1為例,近5千萬的營收、60%多的毛利率、75%的虧損率。

對此,先拋出我們觀察的結(jié)論:

一、鷹瞳提供的輔助診斷服務(wù)并不直接作用在“眼睛生意”中,無論對于醫(yī)生還是就診者,這種需求有待持續(xù)認證;

二、其看似生意模式是S2B2C,賺的是C端就診者的問診費,實際上它最終要賺的可能是醫(yī)保的錢。但是否能夠納入醫(yī)保呢?現(xiàn)在還回答不了這個問題。

三、競爭壁壘有限,當前的護城河主要在于在三類醫(yī)療器械上的準入時間優(yōu)勢。

基于這些認識,鷹瞳科技要在商業(yè)化的道路上取得成功(顯著的業(yè)績增長),市場還需要冷靜觀察。

01

鷹瞳的理想國

鷹瞳科技的業(yè)務(wù)內(nèi)容并不復(fù)雜。如上圖顯示,鷹瞳提供的產(chǎn)品服務(wù)是為眼科醫(yī)生提供患者的眼底影像分析報告,輔助醫(yī)生做病理診斷。

為此,鷹瞳一方面結(jié)合市面上的主流眼底相機廠商(目前大概50多家)的設(shè)備做硬件端的改進,使眼底成像通過照片的形式傳輸?shù)皆贫艘怨┧惴ǚ治?另一方面,鷹瞳擁有370萬張真實的視網(wǎng)膜影像和相應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合眼科理論醫(yī)學、合作醫(yī)生臨床經(jīng)驗、新的學術(shù)論文等內(nèi)容開發(fā)的病理特征算法,分析硬件端傳送的視網(wǎng)膜影像后,給醫(yī)生出具相應(yīng)結(jié)果報告(例如包含55種病癥的健康風險評估報告)。

這就是鷹瞳軟硬一體的眼底影像診斷解決方案供應(yīng)商的邏輯。

除此之外,針對更為細分的糖尿病視網(wǎng)膜病變的診斷,鷹瞳在上述的業(yè)務(wù)邏輯上,將硬件設(shè)備環(huán)節(jié)由兼容改造方案改為代加工貼牌方案,通過采購第三方眼底相機、原材料等組合產(chǎn)品的形式,推出了Airdoc-AIFUNDUS(1．0)。

該產(chǎn)品也是國內(nèi)唯一一個得到國家藥監(jiān)局關(guān)于三類醫(yī)療器械批準的產(chǎn)品,已經(jīng)有1年的商業(yè)化進程,取得了國內(nèi)約200家醫(yī)院(三甲醫(yī)院和二甲醫(yī)院)的初步購買意向。

按照鷹瞳的細分產(chǎn)品儲備,Airdoc-AIFUNDUS(2．0)和Airdoc-AIFUNDUS(3．0)已經(jīng)處在臨床試驗階段,分別對應(yīng)高血壓性眼疾、黃斑病變、病理性近視等。此外,還有多個獨立產(chǎn)品如青光眼檢測、白內(nèi)障檢測(第二類醫(yī)療器械)也即將進入商業(yè)化階段等等。

一句話,圍繞眼疾的大部分常見病癥鷹瞳的產(chǎn)品都在逐步囊括中,規(guī)劃的很全很美麗。

在商業(yè)變現(xiàn)上,鷹瞳采取SaMD(Software as a Medical Device,軟件即醫(yī)療設(shè)備)模式,按處理的報告份數(shù)收費。

以Airdoc-AIFUNDUS(1．0)產(chǎn)品為例,其已經(jīng)提供給國內(nèi)23家醫(yī)院及3家社區(qū)診所。其中按照安徽省發(fā)布的定價指引,安徽省兩家醫(yī)院將單次眼底影像分析的價格設(shè)定為140元-160元,由醫(yī)院向就診者收取;而鷹瞳向機構(gòu)收取的費用大概為單次40元-70元,批量采購價則為30元-60元。以此為參考,健康風險評估報告或也類似。

從營收數(shù)據(jù)看,目前鷹瞳主要業(yè)務(wù)仍然聚焦健康風險評估業(yè)務(wù)。Airdoc-AIFUNDUS(1．0)處于商業(yè)化初期。未來這部分業(yè)務(wù)可能會逐漸增長。

事實上,相對于醫(yī)院招標采購的模式,這種類分潤模式在市場推廣上有一定的優(yōu)勢,如果隨著鷹瞳產(chǎn)品病理種類的增加,鷹瞳貌似能夠打造一個龐大且持續(xù)的現(xiàn)金流生意,這也是鷹瞳給市場講述的一個“理想國”。

02

眼科診斷市場的現(xiàn)狀

支撐這一理想國的理由有很多,包括眼疾患者的潛在人群十分龐大(包括糖尿病患者、高血壓人群、病變時近視等)、醫(yī)務(wù)資源緊張、醫(yī)生誤診漏診率居高不下等。其中,最為重要的一點是,鷹瞳提供的軟硬一體化眼底診斷解決方案在精準度上,可能有一定的優(yōu)勢。

其招股書中披露的信息顯示,以Airdoc-AIFUNDUS(1．0)為例,在擁有1000入組患者的臨床試驗中,取得了91．75%的靈敏度和93．1%的特異度,這兩方面的優(yōu)勢比較顯著,也意味著其準確度接近85%。

不過,診斷實驗評估中一般包含五個重要指標:敏感度、特異度、準確度、陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值,所以總體上的診斷精確度需要綜合考慮各指標結(jié)果,所以Airdoc-AIFUNDUS(1．0)的綜合診斷效果可能還有待進一步明示。

但一個不爭的事實是,醫(yī)生(或者更準確地講是全科醫(yī)生)確實存在診斷精準度的客觀瓶頸。

一個普遍存在的客觀問題,病理診斷的準確率�？赡芨�醫(yī)學技術(shù)的發(fā)展并不相關(guān)。有調(diào)查結(jié)果顯示,從上世紀60年代開始我國即便在診斷技術(shù)快速發(fā)展的背景下,臨床誤診率依然徘徊在30%上下,基本沒什么變化,其中門診誤診率高達50%;

另一份近年中國醫(yī)學會的誤診數(shù)據(jù)資料顯示,中國臨床醫(yī)療每年的誤診人數(shù)約為5700萬人,總誤診率為27．8%,其中,器官異位誤診率為60%,惡性腫瘤平均誤診率為40%,如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等,肝結(jié)核、胃結(jié)核等肺外結(jié)核的平均誤診率也在40%以上。

美國本土權(quán)威機構(gòu)的調(diào)查也發(fā)現(xiàn),美國各大醫(yī)院也始終面臨著高誤診率的威脅,醫(yī)生臨床誤診率為15%-45%。

可見,病理診斷的高誤診率在全球主要國家都是普遍存在的問題,大概都在30%上下。另外,漏診情況也是類似的存在,概率很可能要高于誤診率。大數(shù)法則告訴我們,這不太可能只是一個巧合。

但是,醫(yī)生可能會告訴你,眼科的病理診斷的誤診率要大大低于上述的數(shù)字,原因在于眼球的生物特性,視網(wǎng)膜是人體中唯一一個能以非侵入方式直接觀測血管和神經(jīng)細胞的部位,而血管及神經(jīng)細胞的變化可以作為多種慢性病的指標。

換句話說,一位5-10年經(jīng)驗的�？漆t(yī)生(包括5年的本科教育和1-2年的醫(yī)院實習),能夠通過基本的眼科設(shè)備準確觀測到眼疾的各種病變特征。事實上,在醫(yī)生眼中,眼科門診是醫(yī)院門診體系中相對簡單的一類,一位眼科醫(yī)生基本在2分鐘左右就能夠檢查出就診者是否有眼健康問題。

大家看下圖就能夠大致理解這位醫(yī)生話,因為眼球出現(xiàn)病癥還是比較明顯的。相較而言,那些關(guān)于心、肺、肝、腎的問診,去醫(yī)院的第一件事或許就是拍攝影像。

03

商業(yè)邏輯合理嗎?

接著上述醫(yī)生的視角繼續(xù),馬上發(fā)現(xiàn)會有兩個問題冒出來——價格和效率。

事實上,如果輔助問診的服務(wù)便宜,也是會有比較大的市場需求的,但是140元-170元的費用能夠吸引就診者嗎?要知道同仁醫(yī)院的眼科主任掛號費60元,醫(yī)保還能夠返40元,而其他地方的醫(yī)院掛號費只有十幾元而已。

并且,在北京醫(yī)療資源如此緊張的城市,同仁醫(yī)院眼科掛號量仍然充足,那么又會有多少問診者會選擇AI影像輔助診斷服務(wù)呢?

在醫(yī)生眼里,如果AI影像輔助診斷真的能夠大幅提升診斷效率,那也有推廣的理由。然而這其中除了診斷精度之外,醫(yī)患關(guān)系的顧慮也會桎梏效率問題,醫(yī)生才是診斷的最終負責人,所以哪怕是AI出具了輔助診斷報告,恐怕醫(yī)生還是得身體力行一遍,這樣流程反而增加了一道。

但話又說回來,AI影像輔助診斷也并不是不能夠在醫(yī)院體系跑通,但需要醫(yī)保的介入,如果其能夠進入醫(yī)保目錄,并且報銷后的價格低于門診掛號費,那么醫(yī)院也就有了推廣的商業(yè)動力。

除了醫(yī)院渠道之外,社區(qū)門診、體檢中心、保險、視覺中心等渠道又能否跑通呢?其實這個問題可以換另一個問題來解答,那就是人們會在什么情況下開始關(guān)注眼健康情況。

一些現(xiàn)象或許能夠回答這個問題:同仁醫(yī)院應(yīng)該是全國最好的眼科醫(yī)院,門診掛號的人的最大需求居然是配鏡;愛爾眼科則基本是免費(或2元的工本費)提供眼科檢查并出具眼健康報告,之后才是眼治療和配鏡的商業(yè)轉(zhuǎn)化;真正因為眼疾病變?nèi)�問診的,病理特征的確定性很可能已經(jīng)非常明顯,他們看眼科的目的不是得到一份初級的診斷報告,而是尋求醫(yī)生的治療。

一個現(xiàn)實問題是,雖然眼睛是人與世界的窗口,但人們對眼睛的健康意識還非常薄弱。當然,反過來也能夠說鷹瞳的商業(yè)潛力非常大,但這個潛力釋放的過程很可能會非常漫長。

04

投資者須規(guī)避“拔苗助長”效應(yīng)

這兩年多時間里,在“AI+醫(yī)療”的大賽道中資本活動甚為活躍,一方面是受到互聯(lián)網(wǎng)推薦算法、深度學習技術(shù)的個別商業(yè)應(yīng)用的大顯身手,另一方面是“電動車+自動駕駛”行業(yè)的強勁勢頭的帶動,當然還有全球疫情對醫(yī)療健康體系的洗禮。

根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù),2020年AI+醫(yī)療已占人工智能市場的18．9%,到2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達1270億美元,其中人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用將占市場規(guī)模的1/5,即250億美元。

而國內(nèi)AI+醫(yī)學影像產(chǎn)品和公司不斷涌現(xiàn),2020年至今,國內(nèi)AI+醫(yī)療領(lǐng)域共發(fā)生了89起融資,金額達到175億元人民幣,其中醫(yī)學影像約占總?cè)谫Y數(shù)的1/3。目前國內(nèi)AI+醫(yī)學影像公司數(shù)量超100家,部分醫(yī)學影像產(chǎn)品正處于醫(yī)院試用階段,集中在肺結(jié)核、眼底、乳腺癌、宮頸癌等領(lǐng)域。

不得不說,鷹瞳在眼科領(lǐng)域商業(yè)化進程稍微領(lǐng)先的情況下,其資金化進度已大大超出了同領(lǐng)域的其他公司,在2020到2021上半年的一年半時間里融資5個億,加上公司此前發(fā)展的融資金額再對應(yīng)上市的70億市值,就這一兩年的資本市場回報率而言,獲利儼然算是豐厚。

但AI落地到眼科問診中真能爆發(fā)出應(yīng)有的那般威力嗎?簡言之,無論是培養(yǎng)醫(yī)生還是醫(yī)療診斷,均是非標作業(yè),所以工業(yè)化、流水化、標準化的產(chǎn)業(yè)邏輯一直沒有完全改造醫(yī)患之間的作業(yè)流程。而看似為非標而生的AI,實質(zhì)也是算法標準化的創(chuàng)造結(jié)果,370萬眼底樣本能否跑通14億人、28億個非標眼底的病變特征呢?

我國有關(guān)隱私數(shù)據(jù)保護及信息安全的監(jiān)管越來越嚴苛,《個人信息保護法》也在今年11月1日生效,眼底生理特征的唯一性跟指紋、人臉一樣,是非常敏感的個人隱私數(shù)據(jù)。法律要求眼底數(shù)據(jù)將只能存儲在醫(yī)療機構(gòu)內(nèi),鷹瞳的AI算法天然需要更多的樣本量,如果相應(yīng)數(shù)據(jù)問題得不到妥善解決,AI的光環(huán)注定將褪去。

另外還有一個問題需要點明的是,“算法+眼底照片數(shù)據(jù)”的商業(yè)邏輯,與此前各種基于深度學習的暴力搜索、檢測技術(shù)并無二致,屬于成熟技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用,技術(shù)壁壘相對有限。同時,涉及的硬件產(chǎn)品也難言有特別門檻。通常來看,很容易招致充分競爭的行業(yè),利潤率水平上限較低。

以上,就目前“AI+”改造(或賦能)行業(yè)的概念而言,繪制的故事宏大且美麗,落地的過程往往不及預(yù)期。在還未用業(yè)績兌付預(yù)期以及商業(yè)邏輯面臨種種可預(yù)期考驗的背景下,動輒“XX第一股”的故事有點講過頭了。