撰文/ AI财经社 陈畅
编辑/ 杨洁
“医疗AI第一股”即将诞生。
9月22日，据港交所官网显示，北京鹰瞳科技发展股份有限公司（以下简称：鹰瞳科技）通过聆讯，择日将正式启动招股并主板挂牌上市，瑞银集团及中信证券为其联席保荐人。
公开资料显示，鹰瞳科技基于视网膜影像人工智能识别的早期检测、辅助诊断及健康风险评估解决方案，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，改善了慢性病传统的早期检测及诊断方式，在医疗机构和大健康场景中实现对慢性病的无创、精确、快速、高性价比且大规模的诊断及相关健康风险评估。
根据招股书，公司在2019年、2020年收入分别为3041.5万元及4767.2万元，毛利率分别为53.0%及61.0%。2021年第一季度毛利率更是达到66.6%。
港股上市流程包含递表、聆讯、路演、招股、公布配售结果和挂牌上市这几个阶段，一般需要3-6个月完成。从6月21日鹰瞳科技递交招股书到此次通过聆讯，鹰瞳科技是实现了较快速度的获批。
尽管快速通过港交所聆讯，即将走向资本市场，但在创始人张大磊眼里，人工智能视网膜影像识别仍是一个“慢”生意，鹰瞳科技还只是创业公司，处于“专心练剑”阶段，研发不得有半点含糊，要花很长时间把产品做好。
创立鹰瞳
鹰瞳科技的创立，源于创始人张大磊的一次亲身经历。曾在PPTV、新浪等互联网公司担任高管的他，在2014年时家人被漏诊错过最佳治疗窗口，这件事对他触动很大，于是下决心要创立一家医疗AI公司，让所有人都能随时掌握自己的健康状况。
通过梳理资料他发现，中国目前医疗资源仍较短缺，基础慢病人数越来越多、常见的心梗和中风等心脑血管疾病发病率高企，但很多人却得不到及时的风险提示、诊断或有效干预。这就导致了死亡的脚步加速或提前到来。
相关数据显示，由于人口老龄化等原因，心血管疾病及糖尿病等慢性病已成为60岁以上人群的常见死因。
拿最常见的糖尿病和高血压病来讲，2020年中国患糖尿病及高血压的患者分别达1.298亿人和2.45亿人。但患者往往知晓率较低，像糖尿病仅为43.3%，控制率也较低，仅为32.2%。
早发现才能早治疗，如何“发现”至关重要。其实这些患者的病从眼睛里就能看出来，糖尿病视网膜病变是糖尿病患者最常见的并发症，2020年，中国高达30%的糖尿病患者患有糖尿病视网膜病变，还有13%的高血压患者患有高血压性视网膜病变。
图源：视觉中国
遗憾的是，由于早期糖尿病视网膜病变通常为无症状，2020年，中国仍有约90%的糖尿病视网膜病变病例（或33.6百万人）未确诊，确诊率低于10%。究其原因，是缺乏经验丰富的医生及医疗资源分配不均衡，对该等服务的需求尚未得到满足。
一个个数字摆在面前，真实、残酷且触目惊心。每到这个时候，科学技术总能帮上大忙。人工智能医学影像分析为此提供了有前景的解决方案，以有效且高效地解决该等未得到满足的医疗需求。
由于视网膜是人体中唯一能够以无创方式直接观察血管及神经的部位，人工智能视网膜影像识别分析可提供无创、准确、快速、高效且可扩展的解决方案。2015年9月，鹰瞳科技创立，总部设在北京，它的横空出世，正是为解决上述难题而来。
院内院外广泛适用
用一句话解释鹰瞳科技的产品的功能，是读取和识别视网膜的照片，通过算法得出健康风险报告，从而提供早期检测、辅助诊断及健康风险评估解决方案。
公司的核心产品名为Airdoc-AIFUNDUS，它的工作流程包括三个主要步骤：视网膜影像采集、影像质量控制以及影像分析及分类。分析完成后，将生成带有视网膜影像、检查结果、疾病进展及转诊建议的报告。
医生可在提供诊断及医疗建议时参考该报告。医生亦可参考该报告，决定是否有必要转诊至其他科室（如眼科）进行复诊。
鹰瞳科技Airdoc-AIFUNDUS临床工作流程，图源：鹰瞳科技招股书
依靠强大的开发团队，鹰瞳科技已开发出三个版本的Airdoc-AIFUNDUS，它们各有各的用途：Airdoc-AIFUNDUS )用于糖尿病视网膜病变的辅助诊断，Airdoc-AIFUNDUS )被设计用于高血压性视网膜病变、视网膜静脉阻塞及年龄相关性黄斑变性的辅助诊断，Airdoc-AIFUNDUS )被设计用于病理性近视及视网膜脱离的辅助诊断。
其中，Airdoc-AIFUNDUS )获批用于辅助诊断糖尿病视网膜病变，为首款获得国家药监局颁发的第三类医疗器械证书的人工智能视网膜影像识别辅助诊断产品，因此得以在国内医院使用，用于协助医生做医疗诊断。
鹰瞳科技产品组合主要详情，图源：鹰瞳科技招股书
不仅如此，鹰瞳科技还将产品管线延伸至院外，向各种大健康场景中的广大客户推广人工智能健康风险评估解决方案，包括社区诊所、体检中心、保险公司、视光中心及药房等等。
据招股书，2019年及2020年，人工智能健康风险评估解决方案为鹰瞳科技贡献的收入分别达到2190万元及4280万元，占比分别为71.8%和89.9%。2021第一季度更是高达1960万元，同比2020年的180万元大增988%。
截至目前，鹰瞳科技的产品已覆盖超过850家视光网点、400多家等级医院、28个省份区域内保险机构、140家体检中心。
单是2020年，招股书显示，鹰瞳科技的解决方案检测量超过266万例，并检出近30多万例阳性（占全部检测量的12.3%）及有严重或迫切健康风险22291例（占全部检测量的0.8%）。
与其它行业伙伴相比，鹰瞳科技的独特竞争优势还在于，融合自主研发的人工智能软件和硬件的一体化解决方案，公司拥有三款自主研发的眼底相机，这些设备与辅助诊断SaMD和健康风险评估解决方案兼容。
鹰瞳科技还在路上
鹰瞳科技所处的市场前景不可估量。据弗若斯特沙利文报告，中国人工智能医学影像行业规模预计将由2020年的3亿元人民币增长至2030年的923亿元，2020年至2030年的年复合增长率为76.7%，巨大的蓝海市场前景可期。
目前，鹰瞳科技的算法能做到55种健康风险的识别，而理论上通过视网膜可以识别的常见疾病或病变达200多种。每一个疾病算法模型被研发出来，以及每一个适应症的获批，都将激活一片潜在市场。
且相比医学影像AI的其他解决方案，人工智能视网膜影像识别分析可更广泛地应用于医疗和大健康场景，这使得人工智能视网膜影像识别市场得到爆炸性增长。弗若斯特沙利文数据显示，人工智能视网膜医学影像市场规模到2030年将达到340亿元，占整个医学影像市场的1/3以上。
按医疗健康场景及大健康场景划分的中国人工智能视网膜影像识别市场的明细
与传统的图像识别算法不同，识别医学图像需要算法具有极高的准确率和可靠性。鹰瞳科技数据库不仅包含真实世界用户视网膜影像和相对应的约370万模态数据，还广泛涵盖了年龄、性别、人口统计学、疾病、商业渠道及医疗器械模型，这也有助于持续开发及优化深度学习算法以精确识别慢性病相关症状。
2019年和2020年，鹰瞳科技花在研发方面的开支分别为4120万元和4230万元。2021年前三个月达到1100万元，同比增长34%。研发团队包含超过80名成员，他们在人工智能技术及医学研究领域拥有丰富的经验，具备涵盖深度学习、医学、计算机视觉、数据分析、互联网服务、医疗器械及生物学等各个学科的全方位专业知识。
巨大的投入下，鹰瞳科技硕果累累。据招股书，截至目前，鹰瞳科技拥有154项专利、专利申请及已发布PCT申请，其中24项与公司核心产品有关。
此外，公司在《柳叶刀》系列、《英国眼科学杂志》及《英国皮肤病学杂志》等权威同行评审科学期刊上，或是人工智能学术会议（例如MICCAI）发表了超20篇论文。
但即便如此，张大磊仍然以创业公司来进行自我定义，公司仍处于“专心练剑”阶段，他深知，想把所有血管和神经问题一个个都做透，得一个个来。比如监测老年痴呆进展，做透并不容易。
“百度、阿里、腾讯甚至谷歌都扎进来做视网膜AI这件事，”在张大磊看来，“有竞争是好的，大家共同的敌人是疾病和衰老，对抗疾病和衰老的任何力量都是战友，包括医院、医生、保险、药企和同行公司。”
如何通过视网膜图像实现更多疾病和健康风险的精准预测？如何降低视网膜拍照设备成本做到普通百姓家庭轻松负担？鹰瞳对这些问题、对让每个人都能通过传感器持续监测自己的健康状况充满好奇，并愿意投身其中，但这都需要更长时间，鹰瞳已经做得很好了，但鹰瞳还在持续前进的路上。
本文由《财经天下》周刊旗下账号AI财经社原创出品，未经许可，任何渠道、平台请勿转载。违者必究。
