核心产品的诊断精准性比肩专业眼科医生

医疗AI第一股的争抢大战终于落下帷幕。

10月26日，早前通过港交所聆讯的鹰瞳科技正式启动招股，在几家医疗AI企业中率先突围。招股期为10月26日-29日，股份代码“2251”，瑞银集团和中信证券担任联席保荐人。

鹰瞳科技成立于2015年，主打人工智能医疗器械软件（SaMD）产品。成立6年来融资8亿、产品覆盖医疗机构及大健康场景，拿下了国内同类产品中的首个Ⅲ类医疗器械证书。

鹰瞳科技的核心产品主要用于糖尿病视网膜病变的人工智能识别。根据招股书，鹰瞳科技在2019年和2020年的收入分别为3041.5万元和4767.2万元。今年，鹰瞳科技迎来爆发式增长，上半年收入就达4947.7万元，已超过去年全年收入。

医疗AI正在快速崛起，互联网巨头也都纷纷试图踏足这一领域。风口之上，鹰瞳科技作为其中之一，率先迈出了第一步。公司创始人张大磊不止一次公开表示，目前的鹰瞳科技仍要专心科研，以“50年为期”，进行一场长跑。

媲美眼科医生的AI

2020年8月，鹰瞳科技的SaMD产品AIFUNDUS (1.0)获批，成为同类产品中首个拿到国家药监局三类医疗器械证书的企业。

这是一款糖尿病视网膜病变分析软件，根据国家药监局新发布的《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》等相关规定，SaMD可以提供病灶特征识别、病变性质判定等“辅助决策”，需按照第三类医疗器械管理，管理级别要高于“非辅助决策”的二类器械。

也就是说，想做AI辅助诊断，三类证是门槛。这也是为何在前两年，“拿三类”一度成为医疗AI领域最热的话题。

就功能而言，AIFUNDUS (1.0)主要利用视网膜影像来检测和诊断慢性病。鹰瞳科技选择视网膜作为突破口，是因为这是人体唯一能以无创方式直接观察血管和神经的部位，通过识别视网膜的表现，能够协助诊断数百种疾病。

简单讲就是，看一看你眼底的血管和神经，就能知道相关的健康风险如何。

然而，一个医生想要精准地对这些疾病做出判断和分型，至少需要二三十年的学习、3到5万次诊断经验。但不是每个患者都能遇上有经验的医生，AI在这时就能派上用场：通过快速、深度学习海量由医学专家交叉标准的视网膜照片后，建立算法模型，协助“真人”为患者进行检测。

鹰瞳科技的产品得到了学术界的认可。今年7月，《柳叶刀》发表了鹰瞳科技联合中山眼科中心开展的“眼科AI多病种辅助诊断系统”真实世界研究。研究者使用20余万张患有不同疾病的视网膜图像，训练AI同时识别糖尿病、高血压等全身性疾病的眼部表现，以及青光眼、病理性近视等12种威胁视力的异常。结果显示，算法的准确率已经能媲美专业眼科医生。

在临床应用上，医生还发现AIFUNDUS (1.0)有更多用途。清华长庚医院眼科主任胡运韬曾与鹰瞳科技合作，研究视网膜影像AI模型对黄斑前膜诊断的有效性。他表示，AIFUNDUS“具备自动化图片质量控制模块”，非眼科医生也能够自如地使用这个系统。

入场正当时

鹰瞳科技创始人张大磊是IT行业产品研发出身，但他大学时曾就读于医学院。他不止一次讲起创业的初衷：早年间，家人因漏诊而错过了最佳治疗窗口，他逐渐开始思考医疗水平与病人诊断准确率的问题，并于2015年入场医疗AI。

那时，国内医疗AI刚刚兴起，“深度学习”还没成为一个热词。肺炎、肺结节、视网膜血管病变等疾病的筛查成为首批创业者关注的对象。张大磊挑选了自己熟悉的图像识别，开始寻求“AI+影像”的突破。

具有“金眼科”之称的眼科其实发展并不均衡。目前我国还有20%左右的县级医院未设立眼科；而根据国家卫健委去年发布的《中国眼健康白皮书》，我国仅有4.48万眼科医生，且集中于一、二线大城市。

鹰瞳科技瞄准眼科，正是因为整体上中国眼科医疗水平有限。以糖尿病视网膜病变为例，早期糖尿病视网膜病变并无明显症状，大部分患者不能通过眼科检查得到及时诊断。数据显示，2020年中国有30%以上的糖尿病患者面临这一威胁，但筛查率却不足10%。

如果构建一张AI视网膜图像辅助诊断的网络，落地基层医疗机构，患者就无需再到大城市进行诊断和治疗，不仅能解决医疗资源紧缺问题，单次检测成本也能降低。

弗若斯特沙利文的数据显示，中国人工智能医学影像的行业规模在未来十年间的增长有望达到千亿元；具体到视网膜上，这个数字也将由2020年的7600万元增长至2030年的340亿元左右，复合增长率将超过80%。

鹰瞳科技的回报率恰恰印证了这一趋势。2019年、2020年以及2021年前6个月，鹰瞳科技的营收分别为3041.5万元、4767.2万元和4947.7万元。其中，2021年一季度同比增长超过980.3%。

图注：鹰瞳科技财务状况

图源：鹰瞳科技招股书

根据以上数据，鹰瞳科技目前的市场占比已经突破60%，领先地位明显。

值得一提的是，今年一季度，正是鹰瞳科技主推的SaMD产品AIFUNDUS (1.0)刚刚开始产生收入，可以预见，未来鹰瞳科技在医疗AI领域的收入还将快速增长。

游戏才刚刚开始

成立以来，鹰瞳科技共获得7轮融资，总金额达到8亿元左右，其中不乏礼来亚洲基金、清池资本、奥博资本、复星、平安、中信等知名专业机构的投资背书。

清池资本创始人李彬曾表示，鹰瞳科技的诊断产品能够检测50余种健康风险，“对多项慢性疾病的早期发现和治疗具有临床意义和卫生经济学价值”；而奥博资本合伙人王婷则认为，鹰瞳的眼底照相机等产品具有便携性和经济性，能够覆盖更多基层医疗机构。

但是瞄准眼科医疗AI赛道，且兼具研发和资本双重实力加持者，不止鹰瞳科技一家。

目前，包括腾讯、百度等老牌科技公司，以及硅基仿生等初创企业在内，全球有超过10余家企业正在从事人工智能视网膜影像领域的产品开发，且均涉及到糖尿病视网膜病变适应症。

这种情况下，品质成为最终的考量。企业想要训练AI模型，就需要海量的数据。但在我国，医疗数据不得进入市场，且分散在不同的医院信息系统中。想拿一手资料，企业唯一的选择就是和公立医院进行合作。一家企业能“调动”多少医院资源，也侧面考验着该企业的市场渗透能力。

鹰瞳科技几乎覆盖了国内所有的顶级眼科专科，根据招股书，鹰瞳科技与中山大学眼科中心、北京同仁医院等7家医院的医疗科室展开合作，有效确保了临床一手数据的准确性。北京同仁医院副院长、眼科主任魏文斌曾表示：鹰瞳科技的产品“具有较高的准确率和数据有效使用率，临床效果较好。”

在效果上，AIFUNDUS (1.0)的灵敏度和特异性分别为91.75%和93.1%。这两个指标分别是指不漏判和不误判的比例，也就是说，在精准性上，鹰瞳科技要领先于同行。

目前，鹰瞳科技以一定的优势跑在眼科医疗AI赛道的前列。在先发优势明显的情况下，追逐者想要超越的困难也就更大。

面对同行竞争者，张大磊认为我们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我们的战友，包括医院、医生、药企和同行公司。

市场、前景、价值三阵东风已经吹来，未来的医疗AI，值得期待。

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