生命健康是每一个人都无法规避的问题，伴随科技发展，现代医疗形态日渐多样。10月26日，专注于AI视网膜影像领域的鹰瞳科技开启公开招股，并预计将于11月5日在港交所主板挂牌上市，富途与瑞银集团、中信证券等共同担任本次IPO的承销商。据悉，该公司将以2251为代码，拟发行2226.72万股股份,其中公开发售222.68万股,国际发售2004.04万股,每股发行价75.1至81.3港元。
北京时间10月26日,鹰瞳科技正式开启招股,计划2251以为代码在香港交易所挂牌上市。公司。招股书显示,富途与瑞银集团、中信证券等共同担任本次IPO的承销商。
值得注意的是，尽管医疗AI备受一级市场青睐，但如何将技术应用于真实的医疗场景，从而有效地解决医患分配不均的问题，仍是摆在众多医疗AI企业商业化落地前的一道坎。受益于数据积累、算法技术等优势壁垒，头部企业与普通企业逐渐分化，行业内的马太效应正在显现。
以定位于“普惠”性质的鹰瞳科技为例，通过视网膜影像、多模态数据分析以及人工智能深度学习算法等技术，其在辅助诊断及相关健康风险评估方面的业务，正在医疗机构和大健康场景中加速落地。招股书显示，鹰瞳科技在2019年、2020年及2021年上半年，毛利率分别达到了53.0%、61.0%和64.1%。同期的营收分别为3042万元、4767万元、4948万元，其中2021年上半年收入已超去年全年收入。
医疗AI站上资本风口 场景落地仍需长期研发
随着人工智能与医疗健康产业的融合发展，加之政策的支持，医疗人工智能产业在近几年的投资热潮中已然站上了风口。今年以来，科亚医疗、鹰瞳科技、推想医疗、数坤科技已先后启动上市流程。
而在众多医疗领域中，医疗影像人工智能作为普惠性诊疗技术前景较为管阔。数据显示，中国人工智能医疗影像市场预计将从2020年的3亿元增至2030年的923亿元，年复合增长率高达76.7%。
近千亿元的蓝海市场，吸引了众多大、中、小及初创企业纷纷入局。截至目前，我国约有人工智能医疗企业100家，其中从事医疗影像人工智能的企业约占半数。
不容忽视的是，尽管人工智能医疗领域备受各路资本关注，但受数据、算法等技术影响，如何将技术应用于真实的医疗场景，辅助医生对疾病进行有效的诊断，并真正解决因医生少导致看病难的痛点仍需长期研究突破。因此，医疗影像人工智能企业虽站在风口上，但头部企业仅集中在10家以内。
以鹰瞳科技为例，为不断更新技术，鹰瞳科技的研发开支占据了总支出的近半份额。招股书显示，在2019 和2020 年，科技研发开支分别为 4120 万元、4230 万元，分别占同期研发开支、销售开支及行政开支总额的 60.3%和49.2%。
动辄数十年的退出期、高额且长期的研发支出，对于大多数希望赚取快钱的资本而言难以接受，医疗AI企业更需要“有耐心”的投资人。据招股书，成立至今，鹰瞳科技总计完成7轮融资，投资方包括九合创投、智朗创投、搜狗、复星、中信、平安、礼来亚洲基金、清池资本、奥博资本等。IPO前，复星、平安和搜狗分别持有鹰瞳科技12.64%、8.82%和7.31%的股份，为前三大外部投资方。
眼科领域前景广阔 机器医生辅助诊断或成趋势
视网膜是人体唯一可通过无创方式直接观察血管和神经的组织，通过观察视网膜健康变化，可帮助医生辅助诊断包括心脑血管病在内的十几种疾玻正因如此，在医学影像人工智能领域，眼底影像人工智能技术受到了业界和学界的广泛关注。
在张大磊看来，未来医疗将有三个发展趋势。首先，个人的健康状况将通过量化自我的传感器交由个人实时掌握；其次，所有依赖专业医生人脑经验判断疾病将会被数据量化，并通过AI技术帮助机器医生学习治疗经验；此外，人类医生将持续占据主导地位，同时利用机器辅助诊断以解决患者多、医生少的难题。
目前在大量数据支持及人工智能技术推动下，针对眼底部分疾病诊断评估，机器医生与人类医生的诊断正确率已不分伯仲。
2021年9月29日，清华大学附属北京清华长庚医院眼科胡运韬团队与鹰瞳科技在英国自然科学期刊《科学报告》上联合在线发表的题为《基于彩色眼底照片的黄斑前膜人工智能检测》的论文显示，对比基于眼底图像的人类医生诊断，AI算法模型展现了更优异的性能。
具体来看，以OCT诊断为标准诊断，AI眼底彩照识别模型的AUC为0.8566，其敏感性和特异性比人类医生更加均衡和出色。由此可见，眼底影像人工智能技术已经具备在大规模筛查场景下应用的医学价值和广阔前景，帮助患者在难以获得眼科专家看诊或先进检查的情况下，以相对较低的成本取得较好的诊断准确性。
需要注意的是，机器医生的诊断需要大量数据与算法支持。以鹰瞳科技的人工智能算法模型为例，该AI算法模型由来自全中国不同疾病分布的，16家医疗机构收集的20余万张眼底照片训练而成，并由眼科专家交叉标注，可识别包括ERM在内的14种视网膜异常。
复旦大学附属眼耳鼻喉科医院教授孙兴怀表示，中国医学AI发展非常蓬勃，驱动我国现有医疗模式创新变革。积极建设数字化、智能化的人工智能检测系统，并加以大范围推广应用，能有效帮助基层医疗机构提高疾病筛查和诊疗随访效率，弥补专业人力不足。
国药监局获批 普惠性医疗AI商业化进程提速
随着我国经济的发展，人口老龄化以及生活习惯的改变，年龄相关性眼并代谢相关性眼病正日益凸显，已成为中国当前主要的致盲性眼病，其中糖尿病视网膜病变、病理性近视、青光眼、老年黄斑变性和白内障等患病比率不断上升。
以全球首位不可逆致盲性眼病青光眼为例。数据显示，近年来我国青光眼患病人数持续增长，2020年患者数或已将近2200万，占全球的四分之一，其中致盲人数将超过四分之一，且该疾病由于发病隐匿，早期难以发现。
无独有偶，作为糖尿病患者中最常见的并发症视网膜病变，早期通常也表现为无明显症状，只能通过定期、持续监测，降低糖尿病视网膜病变、糖尿病肾病和糖尿病心肌病等严重并发症的患病风险。2020年，中国仍有约90%的糖尿病视网膜病变病例未确诊，筛查率低于10%。
与持续攀升的患病率截然相反的是，我国的医生资源严重短缺，约有20%县级医院尚未设立眼科门诊。根据国家卫健委数据显示，目前我国仅有4.48万余名眼科医师，且大部分眼科医生集中在一、二线城市，三、四线城市的专业医生，尤其是眼底病医生特别匮乏。
针对医疗供需不平等的问题，张大磊认为，通过人工智能等科技手段将医疗技术自动化，利用无创、精准的医疗AI技术，让每个人都可操作使用，或可解决医患供需分配不均的问题。
据悉，在糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件产品方面，国内已有鹰瞳科技、深圳硅基智能科技有限公司的获得国家药监局批准。同时，公开报道显示，爱尔眼科、泰立瑞、体素科技、BigVision 等企业或也在研究利用 AI 筛查糖网病的技术。
资料显示，除三个版本的Airdoc-AIFUNDUS，鹰瞳科技的产品线还包括针对青光眼、白内障、ICVD及ASCVD、妊娠期糖尿病视网膜病变、妊娠期高血压性视网膜病变、颅内高压相关视乳头水肿视网膜病变及贫血症的其他七款自主研发的SaMD。此外，健康风险评估解决方案包括55种风险指标的检测，可覆盖医疗场景之外的例如视光中心、保险公司、药房等场景。硬设备方面，鹰瞳科技共有三款自主研发的全自动智能眼底相机，其中一款已获得第二类医疗器械证书，并于2021年4月开始大规模商业化生产。
受益于医疗AI的普惠性质，截至目前，鹰瞳科技的产品已覆盖超过950家视光网点、400多家等级医院、28个省份区域内保险机构及140家体检中心。招股书显示，2019年及2020年，人工智能软件解决方案为鹰瞳科技贡献的收入分别达到2185万元及4285万元，占比分别为71.8%和89.9%，2021上半年，该项收入同比2020年的596万元增长615%至4260万元。
首都医科大学附属北京同仁医院眼科教授王宁利表示，通过促进眼病预防、尤其是在基层致盲眼病的预防，减少致盲，是我国公共卫生的一大目标。而人工智能技术带来的医疗影像行业智能迭代，将更好地服务于基层医疗，有利于帮助目标的实现。
（《财经》新媒体综编）
