近來，AI 無疑是行業內外最關注的話題。美國人工智能實驗室 OpenAI 發布的 ChatGPT 在 2023 年初火爆后，引發了各領域對人工智能社會效應的再認識，也將 AIGC（AI Generated Content，即利用人工智能技術來生成內容）產業發展推上了高潮。
這其中，AI 的 ” 錢景 ” 在醫療行業尤為明晰。
據知名市場調研公司 ReportLinker 預測，全球醫療保健 AI 市場規模將從 2023 年的 146 億美元增長到 2028 年的 1027 億美元，期間復合年增長率為 47.6%。同時，由于醫療保健人員數量和患者之間的不平衡，對臨時醫療保健服務的需求不斷增加，也將推動 AI 在醫療保健領域的增長機會。
近期，醫療大模型行業關注度持續走高。幾日前，智慧眼發布砭石大模型，并在現場實測了砭石的智能問診、輔助閱片、面診舌診、生理指標預測、睡眠監測五大技能。朗瑪信息此前也宣布將在 2023 中國國際大數據產業博覽會期間召開人工智能醫生建設項目成果發布會。醫聯也發布消息稱，將于 5 月 25 日發布 AI 醫生—— MedGPT。
值得注意的是，除了入局者眾多，AI 醫療領域還表現出研究方向花式繁多、極其細分的趨勢，且各個方向的入局者都呈現 ” 遍地開花 ” 的態勢。
一片 ” 祥和 ” 之際，我們不禁發問，作為行業領先者的數坤科技，怎么樣了？
數坤科技 AI 化的底層邏輯：
專注數字人體平臺，打造 AI＋醫療行業的大生態
2017 年 6 月，數坤科技成立。
那一年，騰訊發布了覓影產品，成功入選至人工智能 ” 國家隊 “；阿里云發布了 ET 醫療大腦，在數據處理、智能醫學影像、語音識別領域皆有所突破；科大訊飛則與安徽省立醫院宣布建立全國第一家智慧醫院，包含了智慧就醫、智慧診療、智慧管理三個部分。可以說，數坤科技成立于 “AI 最熱 ” 時期。
背靠著 AI 市場的火熱，數坤科技頻頻獲得著資本市場的青睞，相繼獲得了遠毅資本的天使輪融資，及來自華蓋資本，高盛、紅杉、啟明等中外知名投資機構的融資。
值得注意的是，雖然自 2019 年開始，創投資金的數量及規模皆出現了大幅下降。但數坤科技仍在 2020 年完成了自身的第 3 輪融資。
企查查顯示，截至目前數坤科技已完成 8 輪融資，累計融資金額超過 20 億元。
圖源：數坤科技官網
截至目前，作為醫療 AI 高科技公司的數坤科技，已經自主研發了全球最領先的醫學 AI 神經網絡，推出了 ” 數字心 “、” 數字腦 “、” 數字胸 “、” 數字腹 “、” 數字肌骨 ” 平臺，形成 ” 數字人體 ” 全場景影像 AI 解決方案，為心臟病、腦卒中、癌癥等人類首要危重疾病，提供智能診療。
同時，數坤科技也成為全球唯一一家在心、腦、胸三個關鍵領域同時擁有 NMPA 三類證、MDR CE 認證的醫療 AI 高科技企業，并率先在腦血管疾病領域同時獲得 NMPA 三類證、歐盟 MDR CE 認證和美國 FDA 認證。
而在數坤科技聚焦的 AI 醫療影像賽道中，其所采用的人工智能輔助傳統人工閱片業務，不僅節約了醫生的精力和時間，還減少了誤診和漏診情況的發生。據悉，常見的醫療影像包括 CT、B 超、X 光片、核磁共振、心血管造影、多普勒彩超等，對于臨床基本診療而言，這個環節至關重要，幾乎占據了 90% 的醫療信息。
數據顯示：數坤科技的數字醫生產品已經在全國近 3000 家醫療健康機構高粘性日常使用，包括超 90% 的百強醫院及 80% 的目標公立三甲醫院，市場覆蓋率行業第一。
值得一提的是，在前不久的 CMEF 中，數坤科技發布了全新數字人體 2.0 平臺，并展示了覆蓋 ” 篩、診、治、管、研 ” 全鏈路的 ” 醫院數智化整體解決方案 “。據官方介紹，數字人體平臺 2.0 已經覆蓋了 40 余種 AI 產品，涵蓋了 CT、MR、DR、超聲、DSA 多個模態，同時全面覆蓋了疾病篩查診療的各個環節，實現了疾病全流程的高精度導航協同和精準診療。
圖源：數坤科技官網
數坤科技創始人、董事長毛新生表示：” 從重建到影像的診斷篩查，到治療的決策和手術，再到臨床的科研和教學，我們覆蓋了醫生工作的全部流程。” 可見，數坤科技以數字人體平臺為核心的 AI＋醫療行業的大生態正在不斷迭代。
數坤科技的挑戰：
布局如此之廣闊，能否實現 ” 長期主義 “？
毋庸置疑的是，AI+ 醫療將發揮更大的價值 , 助力諸多醫療企業成為更加精銳的力量。而將目光落回到數坤科技上，其又能否真的 ” 細水長流 ” 呢？
速途網認為，數坤科技的長期主義主要將受到以下幾個方面的制約。
首先，是老生常談的 ” 成本 ” 問題。眾所周知，AI 企業的發展需要極高的技術門檻和資金門檻，而數坤科技目前的商業化還實現不了自我造血，且深陷虧損 ” 泥潭 “。
數據顯示：2019 年、2020 年及截至 2021 年上半年，數坤科技收入分別為 76 萬元、2477 萬元和 5264 萬元，對應經營虧損分別為 7014 萬元、8835 萬元和 8777 萬元。
同時，醫療數據具有一定門檻，且行業內并未有統一的數據標準。
據悉，數據訓練涉及到病患的隱私問題，且在 AI 需要訓練數據時，每家醫院對于診斷報告的描述規范不太一樣，因此極易造成數據 ” 差異問題 “。值得注意的是，由于醫療專業知識本身比較精細，與算法做深度的融合，需要復合型的人才。因此 AI 算法科學家是非常稀缺的人才，而這也無疑為數據訓練增加了難度。
作為依靠數據訓練出來的模型，對數據的質量、完整性、可靠性、代表性有著極高的要求。然而，目前醫療數據的收集、標注、存儲、共享等環節還存在許多問題。更要命的是醫療數據涉及個人隱私和敏感信息，因此醫療數據的安全性也是一個重要的挑戰。
此外，數坤科技如何獲得收益也是難題之一。
官網顯示：目前數坤科技的變現方式是綁定設備，將設備與公司的軟件集成賣給醫院。
數坤科技的研發副總裁曾稱，買斷式的制度不太能持續，未來可能會演化成每使用這個算法為一個病人做一次診斷，就花費一點點成本，變成按次收費。而腫瘤 AI 的醫療費用相對高，而且沒有納入醫保，會導致付費意愿下降。現在醫院的影像科醫生都沒有診斷費，如果單獨跟患者收 AI 診斷費收費，客觀上講患者難以接受。
同時，雖然一直有 AI 企業提議把 AI 醫療納入醫保，但受限于成本核算及 AI 的使費用，因此，收益問題也將在很長一段時間制約行業的發展。
此外，近年來，AI 醫學影像賽道發展快速，產品日趨成熟，全球人工智能醫學影像市場也逐年增長。預計全球人工智能醫學影像解決方案市場將從 2020 年的不足 10 億美元按指數級增長至 2025 年的 646 億美元，復合年增長率為 147.7%。
當然，以往 AI 醫療企業的經驗也并不能全盤復用于個別企業。比如上市失敗的 AI 四小龍依圖，出售了醫療業務相關資產，AI 創新企業 20 強圖瑪深維也遭遇折戟。加之業務同質化的 AI 醫療企業眾多，競爭勢必會更加激烈。
綜上所述，AI 醫療還是一個正處在發展的領域，有不小的缺陷和問題，而身處其中的數坤科技除了要面對行業的公示問題，還需解決本身存在的 ” 短處 “。
最新消息是，數坤科技正在重啟 IPO，且上市輔導備案登記已獲證監局受理，輔導機構為華泰證券。
寫在最后
事實上，目前的 “AI+ 醫療 ” 雖然處于蓬勃發展時期，但應當發揮的作用依然是頂尖醫院的運營效率的提升，基層醫院的診療能力提升的問題。
恰恰相反的是，行業內，大部分 AI 醫療企業所選擇的路徑都是在大醫院進行技術和產品驗證，然后再向下普及，再進入大規模商業化的階段。
照此看來，不管是 AI 醫療企業還是更具體的 AI 醫療影像企業，他們的商業化，都還有很長的路要走。
