超900亿市场待掘金，鹰瞳Airdoc构筑行业竞争壁垒

6月21日消息，医疗健康AI公司鹰瞳Airdoc正式向港交所递交申请版招股书，或成为“医疗AI”的第一股。从招股书中可见，面对未来规模或超900亿人民币的医学影像AI市场，鹰瞳Airdoc已在多个方面建立起先发优势，作为医学影像AI行业的先行者和领导者，有望率先开花结果。

深耕医学影像AI，构筑行业壁垒

对于人工智能创业公司来说，最大的护城河就是行业壁垒，壁垒即意味着优势。

当前，中国的人工智能医学影像市场及人工智能视网膜影像识别市场皆存在巨大的行业准入壁垒和挑战。

具体来说，医学影像AI企业在不同阶段比拼的是不同的核心竞争力。在起步阶段，首先要跨过技术和数据的门槛；而在商业化落地的探索过程中，需要不断打磨产品，经受政府监管审批和客户的考验；当企业进入大规模销售阶段后，渠道能力和市场竞争力成为最重要的竞争壁垒。

招股书显示，鹰瞳Airdoc是一家拥有同行业最先进技术平台之一的人工智能医疗器械公司，具备研发、生产、注册和商业化的全部能力，并凭借独有的人工智能解决方案、庞大的真实世界数据库、一体化的软硬件产品解决方案、多维度的商业化渠道以及对行业及监管的深度理解，以领先业内的先发优势建立了极高的行业壁垒。

逐步来看，技术方面，深度学习算法是开发人工智能医疗器械的关键，而且其开发过程复杂且历时长久，新进入者可能缺乏开发深度学习算法所需的丰富专业知识和经验。

据了解，鹰瞳Airdoc目前的算法模型可以做到55种健康风险的评估，平均AUC0.968达到人类专家水平。在特征检测分割问题上，实现了行业同类产品从未有过的六十几种特征的高精度分割，算法准确率大于90%，接近人类专家水平。健康风险模型性能也处于学术界和业界领先水平。

此外，针对不同型号相机的成像特点，鹰瞳Airdoc通过领域自适应方法，解决了算法模型在不同相机上的泛化问题，适配了市场上几乎所有的主流设备，降低了产品的使用成本，极大地扩展了产品的应用市场。

超900亿市场待掘金，鹰瞳Airdoc构筑行业竞争壁垒

鹰瞳Airdoc的产品矩阵（来源：招股书）

数据方面，高质量视网膜影像数据是开发和进一步改进人工智能医学影像中所使用的深度学习算法的关键。为此，需要大量真实世界医学图像来不断训练深度学习模型，准确地确定与疾病有关的状况。一般而言，高质量的数据越多，模型性能越好。但由于数据库获取成本高昂及数据保护标准愈发严格，数据库已成为主要的行业壁垒。

从招股书可见，鹰瞳Airdoc通过研究合作，建立了世界上规模最大、多样性最全的视网膜影像数据库之一，包含约370万张真实用户视网膜影像和相应的多模态数据。同时这些数据由数百名资深医学专家进行交叉标注，保证标注的准确性。良好的数据积累，为相关算法产品的研发提供了必要的支撑，从而构建了坚实的技术壁垒。

而随着产品应用场景越来越广泛，惠及人群越来越多，鹰瞳Airdoc在真实世界的用户数据库也将进一步丰富，从而形成正反馈循环，继续扩大在该领域的先发优势。

有了技术和数据的基础后，势必要面临商业化的难题，其中，国家药监局颁发的“三类证”成为横在大多数医学影像AI企业面前的一道坎。

2020年8月，鹰瞳Airdoc的糖尿病视网膜病变眼底图像辅助软件Airdoc-AIFUNDUS（1.0）获同类产品中首个三类证，由此展开了在国内医院的使用。

值得注意的是，鹰瞳Airdoc的产品矩阵中，不仅有提供人工智能医疗器械软件，还自主研发硬件；不仅能面向医院临床科室、社区诊所、体检中心等医疗场景，还能覆盖保险公司、视光中心、医药零售等大健康场景，对比其他人工智能视网膜影像产品，具有独特的商业化优势。

招股书显示，该公司针对院外市场推出的健康风险评估解决方案，在2019年及2020年所得收入分别占同期收入的71.8%及89.9%。

超900亿市场待掘金，鹰瞳Airdoc构筑行业竞争壁垒

人工智能视网膜影像识别竞争格局（来源：招股书）

目前，鹰瞳Airdoc产品已大规模应用于28个省份的多家知名保险机构，140家体检中心，740家视光中心，400多家等级医院。

由于主要投资人中不乏中信、平安、光大、中航、复星和搜狗等战略投资人，也有LAV、清池资本、OrbiMed等全球领先的专注于生命科学和医疗健康服务的投资人加持，鹰瞳Airdoc未来的渠道能力、市场竞争力也将得到极大助益。

瞄准未来超900亿市场

人工智能技术（尤其是深度学习技术）的进步，推动了人工智能在医疗健康行业的融合。近年来，人工智能技术越来越多地应用于医学影像的各种应用中，包括早期检测、辅助诊断及健康风险评估。

根据弗若斯特沙利文的资料，中国人工智能医学影像行业（医疗场景和大健康场景）的市场规模预计将从2020年的3.1亿元人民币增长到2030年的923亿元人民币，复合年增长率为76.7%。

人工智能医学影像主要用于医疗健康场景中，以协助医生进行疾病检测及诊断，2020年约占人工智能医学影像市场的86%。而在大健康场景中，人工智能医学影像主要用于健康风险评估。

目前，在大健康场景中，人工智能医学影像检查尚有大量需求未被满足。招股书中透露的数据显示，截至2020年12月31日，中国有超过34800个视光中心分支机构及逾554000家零售药房。

另有数据显示，美国和日本的体检人口覆盖率已经达70%以上，德国的这一数字在95%以上，但在中国，体检人口覆盖率还不到40%。对于已超千亿元，潜在规模可达3000亿元以上的中国体检市场来说，还有很大的余地可以扩张。

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人工智能视网膜医学影像市场规模（来源：招股书）

另外，有数据指出，按终端平均零售价计算，2019年中国实体药店和网上药店（含药品和非药品）销售规模达6620亿元，同比增长8.4%。对于药店来说，未来药店竞争的出路就是专业化服务，人工智能影像分析恰好可以给药店提供专业化服务，利用远程诊断能力赋能药店新零售场景。

而在“4+7带量采购”的大背景下，越来越多的药企也会加大院外市场的开拓，对专业化服务的需求会越来越大，并寄希望于通过医疗AI技术进行低成本大规模筛查，找到目标人员，进行精准用药。

因此可以预见的是，鹰瞳Airdoc未来还有很大的商业化潜力有待释放。

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