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人工智能医疗影像龙头鹰瞳科技在港递交上市申请

人工智能医疗影像龙头鹰瞳科技在港递交上市申请
产品详情

发布时间:2021-12-08 09:21:02

  科技革命以及互联网的爆发,已经彻底改变了人们的工作和生活方式。而伴随着大数据、云计算、5G 时代的到来,新一轮科技革命正悄然掀起新的热浪。

  早在 1956 年就诞生的人工智能技术,在数字化的土壤之中,正在以前所未有的速度成长。当前,人工智能早已从学界实验室、业界小圈子中走出来, 飞入寻常百姓家 。自动驾驶、服务机器人、人脸识别……人们能深刻地感受到人工智能在逐步深入到人们的生活当中。

  除了日常消费场景之外,有一个领域亦在悄然发生翻天幅度的变化—— AI 技术正逐步改变医疗工作人员的工作方式,并重塑整个医疗行业的生产力。

  所谓医疗影像,是借助于如 X 射线、电磁场、超声波等介质,把人体内部组织器官结构、密度显示出来。比如我们常说的 X 光和 CT,就是典型的医疗影像。稍微有点医疗经验的人都知道,尽管拍片子就这么一瞬间,但是取片子往往需要经过半天以上的等候。这是因为这些影像不是拍出来就算完成,需要经过医师 读片 ,去进行判断,得出初步评估结果。

  完成这一步,这个结果才回到你和临床医生的手中,进一步地运用。有时候因为片子复杂疑难,有时候因为医院繁忙,患者甚至需要数天的等候。阅片医生的专业经验,决定着读片信息的精准度;而不发达地区资深医生缺乏,读片这一步难倒了不少医院。

  6月 21 日晚,有一家拟以 18A 上市的 AI 医疗影像龙头——鹰瞳科技向港交所提交了上市申请。

  鹰瞳科技专注于人工智能眼底影像分析领域,公司核心产品 Airdoc-AIFUNDUS ( 1.0 ) 是首款获得国家药监局颁发的第三类医疗器械证书的人工智能视网膜影像识别辅助诊断产品,技术水平全球领先。

  鹰瞳科技创始人、CEO 张大磊曾介绍, 要从眼底照片上准确判读疾病信息,需要一个医生至少 20-30 年的学习。 由于资深医生缺乏,一项写进教科书、临床指南的技术却难以普惠每一个病人。但是,如果能用 AI 把专家的智慧、经验和技术学下来并形成产品,普及大部分人的理想就有可能会实现。

  AI医疗影像技术,恰好承担了这样的角色。AI 技术从医生那里学习专业知识,并且经过反复训练形成模型,再被生产成监管部门批准的产品,就能辅助医生去 读片 。如鹰瞳科技的 AI 医疗辅助诊断产品,能实现对病灶的智能识别,帮助医生定位病症、分析病情并提出下一步转诊建议,明显提高诊断效率和质量。眼底 AI,能有效解决医疗资源不足和不均衡的问题,把个体资深医生的覆盖面放大千万倍。

  科技投资有三大策略,相信对广大投资者有重要的启发价值。这三大投资策略分别为新趋势、最强团队和高技术壁垒。即符合未来新趋势、拥有全国或全球一流的研发团队、高筑技术壁垒并具备稀缺性。

  判断一个科技公司是否处于未来新趋势,是做出投资决策最关键一步。黄金赛道的优质公司往往能创造历史,相反,夕阳赛道中的龙头往往只能被历史裹挟前行。

  而判断是否符合未来新趋势,仅从技术端来判断远远不够,技术能否落地,并带来广泛的应用同样是重要的考虑因素。AI 医疗影像赛道,正走在技术潮流和产业潮流的尖端,具备广阔的想象空间。

  当下,AI 医疗影像赛道正在由两大红利及行业需求驱动,并基于技术的演进和承载,孵化出医疗细分领域多个景气向上的应用场景,形成三层飞轮模型。

  一是政策的红利,体现为 2020 年标准监管流程的确立,医学影像 AI 迎来发展黄金期,成为各大人工智能公司商业化的基础。二是数字化红利,体现为医院大数据处理系统建设、电子病历管理、远程医疗,打破了数据供应的瓶颈,为人工智能技术提供必要的生产要素。

  正如张大磊谈及公司建立的愿景: 健康本该是天赋人权。我来自西北地区,很清楚最广大基层的医疗条件,家人也遭遇过误诊。我希望通过自己和团队的努力,让每一位普通人都能及时、准确掌握自己的健康状况,这是我们创立鹰瞳 Airdoc 最原始的想法。

  当前, 读片医生 供不应求,人均医疗资源亟需提升。从总量上看,我国医疗影像数据以每年 30% 的速度增长,而影像医生的年增速仅为个位数,远不能满足患者需求;从分布看,地域分布不均衡,小城市和边远地区影像学诊断人才资源更为紧缺。鹰瞳在内的优秀人工智能产品,能有效辅助医生进行诊断,减少医生阅片时间、提高诊断效率,成为医疗资源公平的重要手段。

  通过自然语言理解、计算机视觉、深度学习等技术,人工智能能广泛应用于影像设备的图像重建、智能辅助诊断疾病、智能勾画靶区、智能判断病理切片等方面,能快速从几百张片子中定位病灶、减少读片时间,提高工作效率并降低误诊率。

  而鹰瞳科技当前正专注于眼底疾病、筛查糖网两大领域,这也是投资机构看好公司的重要原因。这个领域我们通俗称之为 眼底筛查 ,相关赛道商业化前景十分优越,市场是一块尚未被瓜分的大蛋糕。

  具体来看,鹰瞳科技选择以广大的慢病人群为切入点,满足医院端及健康服务的相关需求。我国的慢病人群基数较大。2020 年,中国糖尿病视网膜病变患者为 3,730 万人,高血压性视网膜病变患者 4,220 万人,视网膜静脉阻塞、老年性黄斑退化症在内的老年性眼病人数超亿人。如此庞大的患者群体确诊率提升空间非常大,2020 年糖尿病视网膜病变病例确诊率低于 10%。随着人们健康意识逐渐增强及生活水平的逐渐提高,相关慢性病市场待开拓空间很大。

  鹰瞳科技的研发团队由世界级专家组成,团队拥有领先科研背景及丰富的专业行业经验。鹰瞳科技由来自微软、谷歌、雅虎、新浪、强生、辉瑞等公司的核心技术产品团队联合组建。当前研发团队拥有逾 60 名成员,涵盖深度学习、医学、计算器视觉、数据分析、互联网服务、医疗器械及生物学及其他学科的专业人才,构成了鹰瞳科技的 最强大脑 。

  此外,公司的研发团队保持与资深医疗专家以及主要医院的密切合作。AI 深度学习领域是一门经验科学。说白了,它像人一样,就要从过去的数据和结果中,训练和学习,从而构造出一个适合的模型,以在未来面对新的问题解答出新的结果。因此,数据积累是 AI 企业的关键技术优势之一。

  鹰瞳科技已积累全面、海量及多样化的视网膜影像数据库,包含约 370 万张完整的真实世界用户视网膜影像和相对应的多模态数据,由资深医学专家标注及按疾病和病变处理。鹰瞳科技使用大量经过资深医生标注过的影像数据进行训练,以实际的临床需求为导向,打磨出相应的产品。由于数据库获取成本高昂及数据保护标准愈发严格,竞争对手难以复制。领先的数据库保证了鹰瞳科技与其他竞争对手拉开距离的重要技术基础。

  强团队加持下,鹰瞳科技成为走在全球前沿的科技公司。这符合了科技投资的第三大战略:聚焦具备高技术壁垒的标的。

  鹰瞳科技在 2019 年取得吴文俊人工智能科学技术奖 — 企业技术创新工程项目。这个奖含金量十足,被公认为中国人工智能技术的最高奖项。至今,鹰瞳科技在中国拥有 134 项专利及专利申请,以及六项已发布专利合作条约(PCT)申请。公司的研究成果令人瞩目,先后在《柳叶刀》系列、《英国眼科学杂志》及《英国皮肤病学杂志》等权威同行评审科学期刊上发表了或即将发表超过 20 篇论文,并出席了一些颇具影响力的人工智能学术会议(例如 MICCAI)。此外,《自然》系列等多种权威同行评审科学期刊均报道过公司产品的出色性能。

  长久的布局,终于渐入收获期。从核心产品的研发进度来看,公司领先优势显着。公司核心产品 Airdoc-AIFUNDUS ( 1.0 ) 已于 2020 年 8 月通过创新产品快速信道审批程序获国家药监局批准,是首款获得国家药监局颁发的第三类医疗器械证书的人工智能视网膜影像识别辅助诊断产品,填补我国在相关领域的空白。此外,该产品是首批两款获得国家药监局批准的用于辅助诊断糖尿病视网膜病变的人工智能 SaMD 之一。就连医疗技术发达的美国,亦仅有 IDx-DR 和 EyeArt 这两种获得 FDA 批准用于糖尿病视网膜病变辅助诊断的 SaMD。

  快速获批证明了该产品具备强大性能。实际上,早在 2017 年 Airdoc-AIFUNDUS ( 1.0)就已经得到业内权威会议的关注。当年鹰瞳科技凭借 Airdoc-AIFUNDUS ( 1.0 ) 成为微软 Build 开发者大会上唯一一家人工智能医疗企业。

  此外,鹰瞳科技正在着手推进 Airdoc-AIFUNDUS ( 2.0 ) 的临床试验。产品预期于 2022 年底取得国家药监局批准,有望成为中国首个可用于多种获批适应症的基于人工智能的诊断解决方案。而 Airdoc-AIFUNDUS ( 3.0 ) 将于 2022 年底启动临床试验。

  另外,公司依靠其较强的口碑快速占领院内市场。随着核心产品 Airdoc-AIFUNDUS ( 1.0)获得审批,院内的商业化进程将加快。公司将快速打开医院端市场,为更多人群带去福音。目前,鹰瞳科技已大规模应用于 28 个省份的多家知名保险机构、140 家体检中心、740 家视光网点、400 多家等级医院。

  从投资的角度,再好的科技项目都需要商业化落地,才具备商业价值和投资价值。如今 AI 诊断行业普遍面临商业化落地的考验,鹰瞳科技已抢先完成了从技术到商业的转换这个惊险的一跃——公司视网膜筛查产品正在大健康产业的各个细分赛道快速落地。商业化进程成为其最值得关注的亮点之一。

  鹰瞳科技创始人张大磊曾谈论道,我们的初心是让好的医疗服务像空气一样 , 惠及每一个人;让健康无处不在。

  马克思、恩格斯提出,大力发展生产力,对实现社会公正起决定性作用。鹰瞳科技选择了一条以技术普惠医疗服务的道路。或许在不远的将来,AI 将实现很多现在看上去 不可能完成的任务 。