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编者按：本文为创业邦原创报道，作者高嵩，编辑刘岩，未经授权禁止转载。
监管迎来利好，商业模式却遭遇挑战。经历资本狂热，有人即将离场，有人小心探索。哪类玩家能最终胜出？
近期，据一位不愿具名的知情人士向创业邦透露，一家中国AI医疗公司去年底B+轮融资时，因领投方“反悔”，跟投方全部拒绝跟投。投资方因对医疗AI商业模式落地风险的担忧撤资，原定的1.5亿元到1.8亿元规模的融资全部告吹。
这家公司的融资失败，印证了此前不少行业人士AI医疗资本“泡沫”将破灭的判断。
早在2019年，元璟资本合伙人田敏在看过三十多家AI医疗公司后曾预判：“未来两年，AI医疗（公司）会死一批。至少在我看来，这会是个大概率事件。”
AI医疗从业者马春娥（数坤科技创始人兼CEO）在接受创业邦采访时也曾做出类似预判：“从融资角度来看，2019年是富有挑战的一年，大量蹭热点、各方面稍微弱一些以及前期资金储备不是很好的企业，在2019年肯定会灭亡一批”。
事实上，在资本寒冬影响之下，整个2019年流到AI医疗领域的资金偏紧。尽管行业因“医疗器械三类证”政策而出现利好，加之2020年疫情催化行业再次升温，但我们不可回避的一个问题是：盈利难的问题怎么破？行业加速洗牌期，哪类玩家能胜出？
轻资产运作？还是疯狂烧钱？
AI医疗创业，到底算轻资产运作，还是需要大量烧钱？从业者对其认知也在不断刷新。
以往，大家对于AI医疗的认知是轻资产，主要的投入为前期的研发投入及人力投入，但实际上，不少AI医疗软件商业化落地非常依赖于硬件设备，其制造成本虽然不及CT、核磁共振等高端医疗器械一台动辄成百千万元，但也已经达到了“烧钱”的程度。
一位AI医疗行业资深人士向创业邦表示，一些AI医疗软件需要配置GPU、高性能电脑服务器、硬件显示器等高性能硬件，基本硬件成本达数十万元，同时医院内部需要部署相当数量的本地终端，这之外，工程师维护设备、商业化推广团队都会产生大量成本。
“但AI医疗在中国还处在市场教育阶段，很多医院都要求先免费使用再考虑付费，实际上付费意愿并不强。据我了解，有一家AI医疗公司布设了300台AI医疗设备到医院，烧了几千万元，最终卖出去不超过30台。”该人士说道。
不少AI医疗一开始构建商业模式时，之所以选择医院作为突破口，与中国医疗市场特点有关，也导致中国在商业化落地时面临更大的挑战。
“中美市场有着明显的差异化”。晨兴资本副总裁井绪天告诉创业邦。井绪天分析，美国医疗市场由商业保险主导，运营方式足够市场化。美国创业公司做出一个新科技，只需要向几大头部商业保险公司证明，能够节省医疗开支或者医生的成本，商业保险就愿意为这些新科技买单。并且，头部商业保险公司的业务网络遍及全美各地医院，新技术公司能借助商保迅速在全美打开市场。
对比而言，中国医疗市场由国家医保主导，商业保险还不成气候，中国的AI医疗创业公司，一开始很难有能力去跟国家医保去做谈判，更多公司当前的策略是一家家跟医院去谈采购进院，这样不仅效率低，推广成本也很高，很难迅速形成规模，一家公司可能用了好几年仅覆盖了几家头部医院，而竞争对手在技术上又迅速赶超了回来。
“尽管难，但经过几年的摸爬滚打、技术迭代，还是有中国AI医疗公司找到了不错的应用场景，应该说中国的AI医疗行业已经挺过了拼技术的阶段，进入到寻找合理商业模式的阶段。在这个阶段，AI医疗公司面临的挑战更大，需要拿医疗器械证，需要做大产品市场规模，更要建立品牌等等，但最终需要具备能力和国家医保谈判，进入到国家医保报销目录，才可能真正迎来市场的爆发。”井绪天告诉创业邦。
商业模式天花板在哪儿？
中国医疗市场的特殊性，造就了AI医疗探索落地的艰难，但经过几年的摸爬滚打、技术迭代，在肺结节筛查、眼底筛查热门赛道，中国的AI医疗行业也确实探索出了一些商业模式。
一位AI医疗行业资深人士向创业邦分析说道，以此前最为热门的肺结节筛查赛道为例，当前中国AI医疗主流的商业模式分为三种，即：“与大型医疗器械一起搭售”、“整机单独售卖”和“云端远程付费”，但这三种模式在现实落地过程中，都不同程度遭遇到了“瓶颈”。
“和大型医疗器械厂商搭售是最常见的商业模式，搭售即是AI医疗设备和大型医疗器械一同售卖给医院，比如GPS（医疗设备行业三巨头的简称，GE通用电气、Philips飞利浦和Siemens西门子）中，除了西门子在自主研发AI医疗技术之外，通用电气和飞利浦都选择和中国本地的AI医疗公司战略合作，为大型医疗器械提供本地AI医疗器械搭售可选服务。” 该AI医疗行业资深人士分析说到。
“搭售模式看上去很美，但实际很不理想。搭售器械厂商一般非常强势，给到AI医疗搭售的机型通常偏低端，与此同时，不少器械厂商研发了能够适配很多AI医疗公司软硬件的平台，类似于‘苹果商店’，医院方自行选择AI医疗公司，这导致AI医疗公司产品间的竞争非常激烈。与此同时，搭售就要接受大型器械10到18个月的回款周期，回款慢，给创业公司造成一定的财务压力。” 该AI医疗行业资深人士说道。
而对于AI医疗设备整机单独售卖的模式，找到付费方的过程也如同大海捞针。“整机单独售卖很多公司也在推，给到医院、包括像美年大健康这些体检中心试用，但试用多，最后购买少。但对于AI医疗公司来说，每投放一台设备到医院，都需要持续‘烧’硬件和人力维护的成本，工程师都轮班守在医院，这种模式也很难维系。” 该AI医疗行业资深人士分析说道。
而对于云端远程付费的模式，问题则集中在了数据安全上。该AI医疗行业资深人士分析，云端远程付费的模式相对轻资产，通过云将相关数据传输到院外，按读片量或按月服务收费，没有前两种模式“烧钱”的问题，但因为数据出院存在安全和隐私风险上的问题，这种模式也面临来自医院方面的挑战。
“瓶颈”倒逼，热门赛道重新洗牌
AI医疗商业模式的核心问题在于，此前AI医疗大热的赛道AI肺结节筛查及眼底筛查未能解决医生的临床痛点需求，AI在识别图片过程中标注的假阳性偏高，即使判定出了肺结节，也不能作为肺癌等疾病判断的核心指针。
与此同时，AI医疗器械造价不菲，医院不愿意花大价钱去解决不痛点的临床需求，于是AI医疗投资的热门赛道由肺结节筛查转向了其他的危重症或技术壁垒更高的领域。
中国医疗市场的特殊性，导致一度投融资极为火爆的AI医疗在2019年迅速降温，商业模式探索遭遇“瓶颈”，无论是投资人还是创业者，都对中国AI医疗未来的方向和策略进行了重新思考。据创业邦了解，几家布局AI医疗影像赛道的头部创业公司当前已经减慢了地推肺结节筛查相关AI医疗设备的速度。
创世伙伴资本主管合伙人周炜在接受创业邦采访时表示，AI作为一种全新的技术，无论是在医疗还是其他领域的应用，一开始都会是一波“热潮”，就和2000年的互联网投资泡沫一样，很多人一窝蜂去投资和创业AI医疗项目，并没有想清楚具体的应用领域和商业化场景，而在2019年AI医疗遭遇降温，是因为整个市场成熟了，AI医疗公司产品的实用性和商业化必须经得住考验，于是一些真正有能力的团队拿到钱脱颖而出，另一些公司遭遇融资困难默默沉了下去。
“到这个阶段，AI医疗在中国已经不能只是一个概念化的产品，仅仅提供一些不重要的辅助筛查功能。尤其医疗这个行业如此特殊，最后要做好商业化，创业团队必须深入了解中国医疗系统的运行规则，实实在在帮助医院和医生解决真实的临床问题。”周炜补充说道。
在投资人和创业者重新思考中国AI医疗未来的方向和策略的同时，整个AI医疗投融资热门赛道也在2020年发生变化。
以往，AI医疗影像投资最为热门莫过于肺结节筛查和眼底筛查两个赛道。此前据八点健闻统计，截至2019年1月底，140余家从事AI医疗的企业，近120家在做医学影像业务，其中约百家企业布局于肺结节影像产品，其次为眼底筛查赛道，布局企业也有10多家。
但2020年至今最新完成的13起AI医疗融资事件，尽管受到“新冠”疫情带来的筛查需求增加，但“肺结节筛查”相关的公司几乎销声匿迹，眼底筛查也没有了踪影，反而AI心脑血管疾病领域成为投融资的热门赛道。
“肺结节筛查赛道上，有不少公司技术上非常领先，但肺结节筛查对于相关科室医生仅占工作的很小部分，同时带来的诊断手术转化率很难观察，而涉及影像科这类医技科室在医院各科室中的话语权不高，即使好用也很难说服医院购买设备。更重要的是，肺结节筛查没有解决医生的痛点问题，因此也难找到商业变现的机会。” AI医疗行业资深人士分析说道。
而井绪天分析认为，AI医疗之所以在肺结节、眼底影像筛查上最先火起来，是因为这些疾病领域本身就有规模庞大的公开数据库，AI医疗公司可以通过算法快速去做训练、验证，应用，但随着对AI医疗商业化落地场景和临床需求的思考更加深入，AI医疗应用的场景不仅限于肺结节筛查、眼底影像筛查，也正在向更广的领域拓展。
从“冷”到“热”的逻辑
随着AI肺结节筛查、眼底筛查投融资的全面降温，心脑血管疾病领域在2020年突出重围成为AI医疗新热门赛道。2020年至今，13起AI医疗融资事件中有5起都投向了AI心脑血管疾病筛查领域，而融资规模最大达到2亿元的数坤科技核心布局的也是AI心脑血管疾病筛查领域。
“AI心脑血管疾病辅助诊断领域之前比较冷门，不像AI肺结节筛查、眼底筛查赛道竞争者过多，且有更高的技术壁垒。但现在看来，心脑血管疾病辅助诊断领域的商业化落地做得比较好，心内科、心外科医生对AI医疗技术比较认可，而心脏外科的手术是医院的营收主要来源，在医院各科室中话语权比较大，这也会是促进医院采购使用相关AI医疗的核心动力。” 一位AI医疗行业资深人士分析说道。
数坤科技相关负责人在接受创业邦采访时表示，AI医疗商业化需要具备医生思维，不能投入几千万、上亿开发一个产品，只解决很小的问题。
“对比来看，AI应用于心脑血管疾病筛查很有优势，中国拥有全球最多的心脑血管潜在患病者人数，而心梗、脑梗、冠心病这些疾病判定的关键因素之一便是血管状态，检出狭窄、斑块等病灶可以有效辅助排除阴性判断。过去这类检查报告的出具通常需要2、3天，但在AI辅助下最快半天就能出结果，很提高效率，这对于相关医生的实际工作帮助很大，医生和医院也有付费意愿，对于患者也大幅减少了时间和住宿路费成本，” 数坤科技相关负责人补充说道。
事实上，从2020年13起最新的融资事件上看，AI医疗除了在心脑血管疾病领域投融资极为火爆之外，AI用于骨科、精神健康、病理等领域也成为资本青睐的赛道，AI医疗所布局的领域更加多元。
该AI医疗行业资深人士指出，AI医疗未来需要向更多技术壁垒更高的临床难点、痛点领域拓展，如肿瘤的精准放疗、通过CT预测缺血性脑卒中的发生（缺血性脑卒中占到卒中患者60%，缺乏早期干预手段）等，才可能找到真正可持续的商业化模式，而更长远看，肺结节基层筛查门诊还有广阔的潜力，只是现在还没有人认识到其重要性。
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