醫準智能完成近億元B輪融資，產業資本入駐，加速AI產品的研發和商業落地
動脈網第一時間獲悉，醫療影像AI企業北京醫準智能科技有限公司（簡稱：醫準智能）完成近億元B輪融資。本輪融資由三美投資管理的萬孚生物產業基金領投，小苗朗程、老股東漢能創投、青松基金跟投，天超資本擔任財務顧問。
醫準智能成立于2017年11月，是一家專注于人工智能輔助醫療影像診斷的公司，早在2014年，該團隊成員就開始研究機器學習算法，并將其應用于醫療影像輔助診斷，他們是國內該領域最早的探路者之一。在醫療AI的“人機大戰時代”，這支隊伍參加了國際肺結節檢測大賽LUNA16并斬獲冠軍，成為亞太區首個奪冠隊伍。
自成立以來，醫準智能深耕臨床一線，目前已推出肺結節智能檢測系統、乳腺鉬靶智能檢測系統、肺部多病種智能檢測系統，同時聯合IBM Watson打造醫學影像人工智能科研平臺（達爾文智能科研平臺），產品累計全國落地400多家醫院。
據醫準智能透露，本輪資金將重點投向產品研發，擴大公司現有AI產品線，實現AI檢測系統從單器官到單部位病種的覆蓋。具體而言，醫準智能將基于CT、MR、乳腺鉬靶機、普通X光機、超聲等多種影像設備打造特定病種的人工智能產品。此外，醫準智能還將為核心戰略合作伙伴提供定制化的影像AI檢測系統，為合作伙伴提供符合場景精準需求的差異化產品開發及升級。
市場硬需求正在逐步建立
2015年，醫療人工智能方興未艾。各行各業的工程師帶著自己的算法興致勃勃地來到了醫療領域，短短一年時間，投資人便看中的這一新型產業燃起的點點火花。
蛋殼研究院2019年國內人工智能報告中的數據則驗證了市場的向上趨勢。據報告統計，2019年的醫療AI領域總計發生了49起融資事件，總計超過70億資金流向了這一領域。
如今，AI+醫療影像市場又在發生新的變化，這個細分市場經過四年的發展，現在已經進入了深水區。由于集中商業化的爆發沒有來到，資本對這個賽道越來越謹慎。對AI或者醫療有偏好的早期投資人都已經被第一批創業公司吸納完畢，比較謹慎的中后期投資人則在商業化成熟前持幣觀望。
同時，產品研發的步伐卻遲遲沒有跟上，醫療產品生存的規律開始顯現。早期做一個模型很容易，但是要做一個醫生能夠有使用價值的產品卻很不容易。以肺結節為例，2017年，做肺結節的團隊有上百個，但是如今，能達到醫院付費采購的產品只有四五個。其他的團隊就面臨很大的壓力。
另一方面，市場對AI醫療影像的需求卻在大幅增加。我國醫療影像數據以每年 30％的速度增長，而影像醫生的年增速僅為 4％。同時，地域上影像資源分布不均，能力上的參差不齊，醫療機構迫切尋求加強優質影像科人才的覆蓋能力。而AI影像輔助診斷產品主要通過計算機視覺等技術對醫療影像進行快速讀片和智能診斷，解決醫療機構的根本痛點。
醫學影像與AI的結合在疫情中的作用非常明顯。武漢處于一線的三甲醫院；臨時搭建的方艙醫院；各地發熱門診都承擔了海量的影像分析任務，突發的需求放大了影像科醫生不足的現狀。憑借著肺部AI的技術積累，醫準智能僅用兩周的時間上線了相應的“AI＋CT”新冠肺炎診斷產品，通過安裝服務器和在線升級的方式，幫助數十家用戶進行系統落地。極大地緩解了各地影像科的診斷壓力。
醫療AI影像行業的向上發展同樣推動著單個企業的發展。本次產業資本入駐醫準智能，可以看作是資本在促進AI落地方面的又一次嘗試，經過疫情的洗禮，醫準智能在迅速部署產品的同時，也收獲了更多醫院認可。
已獲NMPA批準，雙向策略推動產品研發
在醫療影像人工智能大規模商業化前，企業在產品設計這一方面的選擇并不寬泛，更多需要依靠研發人員、研發策略、市場推廣建立行業優勢。在此之中，最為重要的是對于研發策略的選擇，其選擇結果直接影響醫院對于企業的認可。
對此，醫準智能交織橫縱兩套思維，從中選出最優的研發方案。從橫向看，醫準智能優先選擇覆蓋大病種，相關產品能夠迅速迭代并投入市場。以乳腺癌為例，醫準智能開發了鉬靶影像、超聲、核磁共振AI產品，能夠全面地解決整個乳腺系統的影像診療內容。
從縱向看，醫準智能強調醫療AI作用的深度，逐一突破單個部位實際難題。以肺為例，醫準智能在肺結節智能檢測的基礎上將六個常見肺部病種置于同一套系統中，涵蓋絕大部分肺部病變，讓AI像醫生一樣去發現肺部的病變。通過這種模式設計出來的AI將更加匹配診療的流程，醫院對于企業的黏性自然隨之增強。
以兩種思路作為支撐，醫準智能研發出肺結節智能檢測系統、乳腺鉬靶智能檢測系統、肺部多病種智能檢測系統等診斷系統，并以此為基礎聯合IBM共同推出了AI科研平臺“達爾文智能科研平臺”。其中，肺部CT智能檢測系統可自動標注肺部多種病灶的位置、最長徑、體積、良惡性等指標；乳腺鉬靶智能檢測系統可實現20秒乳腺全病種檢測，病灶檢出率達到93％、良惡性準確率達到94％，可為醫生提供包含BI－RADS分類、良惡性分析在內的乳腺AI輔助診斷完整圖文結構化報告，極大的提高了篩查效率。達爾文智能科研平臺可以讓醫生快速開展組學和深度學習研究。標注、建模、驗證一體化設計極大的降低了技術門檻，豐富的圖表展示和統計指標讓論文更有深度和專業性。
如今，醫準智能已經獲得NMPA審批，產品累計全國落地400多家醫院。
醫準智能產品現狀
醫準智能創始人兼CEO呂晨翀告訴動脈網：“AI醫療影像已經進入深水區，如何趟過這個深水區呢？我覺得還是要緊緊抓住醫準智能的兩個優勢來把商業化推進得更扎實。首先是實力雄厚的研發團隊。2019年推出的三款產品，全部實現了營收。這就充分證明了研發團隊產品落地的能力。可以說研發一個，商業化一個。這個很難得；其次是由醫療影像老兵構成的商業落地團隊。這個團隊對市場非常了解。更懂客戶，更懂渠道，基本達到了以一當十的滲透效率。可以讓產品迅速實現商業化。這兩個優勢也是我們受到資本市場青睞的核心原因，我相信只要牢牢抓住這兩個優勢，我們就能趟過深水區，學會游泳，然后暢游在AI醫療影像的一片藍海中。”
產業資本入駐，醫準智能收獲生態優勢
值得注意的是，本次投資方三美投資屬于產業資本。產業資本具有對行業理解的優勢，他們基于產業價值鏈的縱深方向的資源整合，以及基于自身規模和風險分散考慮而進行橫向外延式的并購，或者是基于戰略轉型需要而進行的前瞻性產業鏈布局。
對于本次融資，三美投資表示：醫療AI是三美投資重點關注的投資方向。在優質醫療資源分配不均、分級診療加速落地的背景下，醫療人工智能的應用為醫療領域帶來了新的發展方向和動力。我們持續看好人工智能在醫療影像、輔助診斷領域的應用前景及市場需求。成立僅兩年多時間，醫準智能構建了豐富產品線，在產品迭代、市場開拓及商業落地方面均取得了優異表現，受到一線醫院客戶及醫療產業合作伙伴認可。本次投資醫準智能，看好醫準智能深耕行業、核心能力均衡的創業團隊及其發展為醫療人工智能領軍企業的潛力，相信通過公司不斷的創新，能為醫療客戶提供極致的技術、產品與解決方案。同時，三美投資也將依托自身豐富的行業及產業資源，賦能及促進醫準智能的業務發展。
而跟投方小苗朗程則認為：醫療影像AI行業空間可達數百億，單病種市場空間可達數十億，毛利高，且產品高度標準化，市場想象空間較大。選擇投資醫準智能是基于公司創始團隊在行業理解、行業資源與人才資源的多方面優勢，在成立兩年的時間內率先完成了商業化，在產品線豐富程度和裝機量方面都屬于第一梯隊，且在產品技術方面保持同水平甚至領先。
老股東青松基金合伙人劉曉松標示：投資醫準智能是青松萬小時行研的成果。青松團隊從種子輪就開始跟蹤醫準智能，花了兩年時間調研行業，最終出手。事實證明醫準智能雖然創業時間晚于競爭對手，但卻很快彎道超車，未來可期！
作者：趙泓維
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