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普华资本:全球化医疗环境巨变下的投资心得

王涵 2019-11-21 12:22

“用产业和资本双轮驱动,投资布局内部形成平衡对冲,通过开放共赢心态建立行业生态圈”,是普华医疗对外公布的投资逻辑。

2004年普华资本创立,成立15年来,持续聚焦新科技、大健康、泛文化三大领域,在医疗、文化、大数据、人工智能、物联网、AR/VR、区块链、信息安全和芯片领域均有布局。

截至目前,普华资本管理总规模逾176亿元,已投资包括奇虎360、喜马拉雅FM、南微医学、Remebot等知名项目在内近400个项目,其中,已通过IPO、并购、新三板挂牌的方式实现退出的达50家。

根据普华数据显示,医疗健康领域是普华资本的重点布局领域之一,截至目前,普华在医疗领域已投了100余个项目,总投资金额将近20多亿。

为何普华如此看好医疗领域?普华资本创始合伙人沈琴华表示:国内医疗市场发展潜力巨大。首先,从宏观来看,全球医疗卫生费用支出平均占GDP10%左右,发达国家瑞士、法国、德国、瑞典略高,美国明显偏离平均线,达到17%左右,而中国2018年仅达到6.3%。其次,从行业数据分析,财政部部长刘昆在2018年报告介绍,2013至2017年,全国财政医疗卫生累计支出59502亿元,年均增幅11.7%,比同期全国财政支出增幅高出2个百分点,从财政补贴到医疗机构、从业人员的数量,也有极大涨幅。

11月16日在普华资本“第四届医疗Hi大会”(普华年会)上,普华资本、医疗领域专家、及普华投资企业和上交所科创板专家就医疗领域的投资策略及方向进行了讨论分享。

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普华资本医疗基金管理合伙人周密介绍,普华坚持早期为主,中后期为辅。在投资方向上,普华基于极度不平衡的药械比、分子诊断的刚性需求、国产器械耗材替代/弯道超车趋势等因素,看好精准医疗、医疗器械、医疗服务三方面。

其中,精准医疗是医疗投资的重中之重,普华围绕精准医疗国家专家组第一人詹启敏研究方向进行布局,先后投资了IVD企业裕策生物、Cellex、赛斯鹏芯,手持诊断设备企业“思多科”,新药研发“中因科技”等。医疗器械在国内已呈现出了进口替代趋势,而且还从简单仿制过度到了自主研发阶段,在这部分,普华投资了“南微医学”、Acarix、Remebot等。医疗服务方面,普华按照产业链上下游生态,投资了信息化医疗服务平台爱肾医疗、凯尔瑞、惟视眼科等。

“团队技术能力、研发创新和市场趋势”是普华的投资逻辑基点。以从事微创医疗器械研发、制造和销售的南微医学(688029)为例,南微医学产品包括内镜下微创诊疗器械、肿瘤消融设备两大主营系列,该企业新研发的内镜式光学相干断层扫描系统(EOCT)获得了美国FDA批准。今年7月,南微医学作为首批25家企业之一,成功登陆科创板。

普华资本医疗基金合伙人汪军表示,投资南微医学主要是从以下三方面考虑:其一,南微医学符合普华投资在精准医疗肿瘤赛道的方向,肿瘤治疗药物后期会出现耐药性,市场最缺就是这些重大疾病复发治疗药物的研发企业;其二,从医疗器械整个赛道发展来看,国内外多数以单个产品线或者单个科室的产品为主,继而发展为中型企业,最后抱团并购,而南京微创的特色是将品类和品种组合,这种维度创新有望成为大平台的上市标地;其三,从团队来看,南微医学属于自主研发型团队,研发能力较强,在业绩上持续高速增长,满足创业板和科创版上市要求。

整体投资方面,2018年,普华资本在资本寒冬之下保持了较快的投资节奏,新增医疗健康投资项目19家,但今年在数量和节奏上均有放缓,新增投资初创12家。其原因在于,普华的投资标准在提高,通过企业自我风控、市场大环境现状等多方向进行严格考量,把企业情况拆解为更细、更多维度。

另外,在地域方面,普华看好国内的杭州、深圳,海外伦敦、牛津和剑桥。这几个区域的海内外高校资源明确,人才资源丰富,同时,地方政策开放,适宜优秀初创发展。

活动现场,上交所科创板专家金晶着重对生物医药企业在科创版申报上市材料过程中需要重点关注的事项进行了讲解。上交所科创板统计数据:截至2019年11月12日,上交所累计受理申报科创板企业176家,其中生物医药企业41家,已成功过会22家(过会率100%),已经成功注册16家,12家上市,第五套标准6家。从行业来看,新一代信息技术企业上市占比最高,第二位是生物医药企业,第三位是高端装备制造企业。

FDA资深科学家李兴祥博士在《生物技术创新与IVD:挑战与机会》话题中表示,现在,中国医药板块占全球市场的10%左右,欧盟差不多占20%,美国在33%,这意味着中国有足够的市场容量。资本市场已经被激活,国内企业的下一个挑战就是创新研发。通常衡量创新有三个维度:1.专利保护完整性;2.商业价值;3.技术产品化能力。

资深数字医疗投资人王晓岑提出,智能医学或细分到AI医疗领域的困境,不仅仅是如何变现问题,而是要从底层技术、数据价值到监管逻辑,整个体系的难度。刚开始,底层差异不一定很明显,但当遭遇POC验证后,算法与算法之间就会产生本质区别。例如,96分产品和97分只差1分,如果回溯就会发现,这一分之差,代表着一千个案例和一万个案例训练出来的产品,从产品结构、底层(容错率、准确率)等都是天差地别的。

另外,最新的三类器械审批政策会影响到整个投资界对AI企业估值的预期。比如某企业提交一种数量级的训练历史,CFDA是否要以十倍的量来测试,即使是独角兽,也可能直接造成数据库存储和服务器“崩溃”,投资方需要根据监管层意见重构判断标尺。

普华投后项目,致力于研发精准医疗数据技术的聚道科技CEO李厦戎也表示,中国医疗人工智能领域已出现临床和医疗影像数据同质化现象,因此,积累高质量的数据、获得数据背后的独占性资源,对于影像创业公司来说至关重要。

对此,专注超声无创诊断技术的思多科CEO张卓也表达了自己的看法,超声领域同样缺乏专家资源,作为初创企业,前期最重要的是数据储备,后期需要通过科技手段,将医学诊断沉到基层。

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