文 | 財經》記者 趙天宇 凌馨

編輯 | 王小

一輛廂式貨櫃車開進村裏，打開櫃門，出現一家“迷你醫院”。車頭是CT機，做完檢查就有AI智能讀片，五分鐘就能拿到報告，告訴患者可能是肺癌、慢阻肺等疾病。

CT旁還有彩超儀、血糖儀、肺功能儀。這是在2021年7月8日世界人工智能大會現場展示的一輛“五病五癌移動篩查車”。即便在偏遠山區，也能用上最先進的診斷設備。

車上醫療人工智能（AI）的應用，吸引了不少觀衆的目光。預計到2021年底，這輛“迷你醫院”能覆蓋偏遠鄉鎮居民一萬人。

醫療AI的頭部公司，已經紛紛開啓IPO。2020年11月依圖科技開始申報科創板上市；鷹瞳科技2021年6月申報港股上市，是遞表最快的醫療AI公司，目前仍在處理中。

然而，今年7月2日，依圖科技披露，科創板上市審覈已經終止。

上交所6月30日的一份文件顯示，依圖科技和保薦人國泰君安分別向上交所提交了撤回“首次公開發行存託憑證並在科創板上市申請文件”的申請。

對此，業內猜測其或有海外上市計劃。7月9日，依圖科技公關負責人對《財經》記者稱，目前公司對終止上市一事沒有回應，至於傳說中的“海外上市計劃”，公司內部暫時也沒有收到相關消息。

依圖科技無論在哪裏成功上市，無疑都是醫療AI行業完成了一個階段性目標，但放眼長期，如何實現盈利仍是未解的難題。

虧損成了常態

醫療AI究竟有沒有使用價值，醫院的看法很關鍵。

對部分院區衆多的“大三甲”來說，AI可以幫助各個分院，將部分服務保持在與本部相近的水平。

比如在CT診斷環節，病人接受檢查時如何幫他擺好位置，會對最終的精確度產生影響，而AI可以實現自助擺位，並優化圖像質量，讓各分院不同設備的診斷精度向院本部看齊。“我們現在已經實行了3.6萬人次的實時質控，包括廈門分院約2800人次。”上海中山醫院院長樊嘉在2021世界人工智能大會健康高峯論壇上說。

問題是，AI雖能幫助醫生，可向誰收費？

即便是醫療AI的知名企業，也是運作多年，在業內已有自己一席之地，卻連年虧損未能盈利。依圖科技折戟科創板，正是寫照。

依圖科技爲政府部門、事業單位及企業提供AI軟件、硬件及“組合拳”的解決方案。其中，醫療是公司業務的重要組成部分。起初是圍繞肺部疾病，三年前，依圖科技已有胸部CT影像平臺，以AI來輔助診療，此後又有兒童生長發育診斷系統。疫情期間，公司與上海公共衛生中心合作，上線了新冠肺炎智能評價系統。

然而，這些業務的創收，擋不住依圖科技逐年虧損的趨勢。2020年上半年，該公司歸屬於母公司股東的淨利潤虧損了12.99億元。

招股書顯示，截至2020年6月末，依圖科技累計未彌補虧損金額達到72.2億元。

看到依圖科技終止上市的消息，一位依圖科技前員工向《財經》記者透露，對於上市，其實依圖科技近半年來一直都在努力，只是最終沒能成功，主要問題還是商業化成果不夠理想。特別是醫療業務，“目前也已經大幅縮水”。

另一家醫療AI企業——鷹瞳科技，主攻糖尿病視網膜病變，同樣是使用影像和數據來輔助診斷。今年6月，該公司在港股排隊IPO，如果上市成功，會是醫療AI這個細分領域的第一股。

這家企業也免不了得應付盈利的難題。2020年，鷹瞳科技錄得虧損7960萬元，2019年錄得虧損8710萬元。

鷹瞳科技在招股說明書中稱，自成立以來，公司已產生重大淨虧損，且在可預見的未來，可能繼續產生虧損。這個行業不僅需要大量的前期資本開支，而且管線產品無法取得監管批准、或者不具有商業化的可行性，這些都被認爲是潛在風險。公司還有可能需要尋求額外融資，爲未來的運營提供資金。

資金困難，迫使醫療AI企業更趨向於親近資本。上市這條路依然是很多醫療AI公司首選。

復星健康控股執行總裁、復星杏脈董事長何川告訴《財經》記者，希望復星杏脈在未來2年-3年內衝擊科創板。

對醫院的幫助大小，決定AI的盈利能力？

醫療影像AI已是“紅得發紫”的超級紅海。一家教學醫院的影像科同時被三四家影像AI企業邀約免費試用產品的情況並不鮮見，但在最終付費環節總有阻礙。

做影像AI，得先拿到醫療器械許可證，這曾是這一行業夢寐以求的，有了它，商業化之路才掃清了障礙。

“公司的醫療業務前幾年一直都是有聲有色，（醫療器械許可）證也拿到了，但商業化一直不是太好，也是醫療AI行業的通病。”上述依圖科技的前員工說。

起初，醫療AI產品送進醫院，很多是打着科研合作的名號，後來大家終於拿到了證，卻發現事情還不是那麼簡單。

一位業內人士坦承，在醫療的複雜環境下，AI作爲一項獨立產品進行商業化落地，特別是面向單一的科室，如影像科的產品，會面臨比較大的挑戰。單科室和醫生會覺得很有價值的，但對醫院來說，只能解決一小部分的問題。

公立醫院購置設備的資金大部分需要自籌，財政撥款僅佔收入比的10%左右甚至更低。因此有一筆購置硬件的資金，總是要考慮能收益最大化。

另一業內人士分析，對影像科這樣的非臨牀科室而言，即使整個科室意願非常強烈，如果AI不能帶來新的收費項目，或是極大提高診斷效率，從經濟學角度來講，這個科室的設備更新需求，並不是整家醫院的首選。

也就是說，醫療AI產品即使拿到證，要想完全契合醫院的需求，給公司創造豐沛利潤，依然還有一段路要走。

一些醫療AI企業已經意識到這一問題。“我們目前是沒有把AI當作獨立產品去賣。”何川對《財經》記者說，目前企業的商業化策略是，讓AI搭載在醫療軟、硬件產品上，成爲提升產品競爭力的一部分。

比如復星杏脈，其一款搭載在顯微鏡上的圖像分析系統拿到了上海市醫療器械二類許可證，目前已經在全國一二線城市近百家醫院應用。“檢查較多的大型三甲醫院和欠缺病理診斷的基層醫院是我們的目標客戶”，何川稱，“今年上半年較去年同期，增長已經超過400%了。”

搭載了AI的硬件，比普通的同類醫療設備貴不少，但不利於醫療AI品牌的建立，也就是醫療AI還不能算一個獨立的產品。

在何川看來，病理科仍屬於數字化比較欠缺的科室之一。

從商業邏輯上講，病理科與影像科一樣，並非臨牀科室，它究竟能給醫院帶來多大的更新動力？何川的回應是，病理科像是10年或15年前的影像科，它是目前醫院數字化進展較落後的科室，這是從0到1的過程，首先需要解決這個問題。

無論如何，醫療AI還需探路，畢竟大神IBM的沃森（watson）也是虧損的。

（向雪、趙芸巧對本文亦有貢獻）