这家生成式AI医疗公司营收过亿！靠按例付费打通全球市场
医疗AI的商业化是条漫漫长路。十年发展，智能算法的价值已在信息化、新药研发、临床手术、影像等场景得到验证，相关产品也陆续规模落地，但囿于准入、推广、物价收费等限制，企业通过现有体系取得的付费规模，很少能够覆盖高昂的研发经营成本。
去年年初曾有医疗行业KOL对影像AI的走向进行梳理：如果坚持三级医院这条路径，第一需要有证，第二要拿到各个省市的物价，第三是有患者自费购买，运行1～2年后转为医保付费。草草一算，企业从取证到盈利，还得需要一个4～5年的时间周期。
不过，并非所有的AI企业均受困于此。深透医疗（Subtle Medical）近年找到了一种独特的路径突出重围。2017年创立起，这家公司引领影像采集端加速的AI技术新浪潮，2018、2019年先后拿到FDA、CE等注册证后2020年开启全面商业化后，其全球临床服务业务量年增幅超五倍，全年营业收入增长近400%；2022年企业全球业务规模继续攀升，全年订单额接近亿元规模。
2023年刚刚过半，深透医疗已在前7个月拿下近亿订单。目前深透医疗全球主要业务普遍是以医院方按例付费、持续付费形式商业落地。国内进入百余家顶尖三甲医院，终端价值得到广泛认可，并多以单独立项购买等形式落地。如果在控制成本的前提下维持这一势头，这家企业将在今年内实现收支平衡，有望在两年之内实现盈利，打破医疗AI的盈利困局。
本月，CB Insight刚刚发布了首批Generative AI 50(生成式人工智能50强)榜单，在AI医疗商业化方面发展迅速的深透医疗作为唯一的中国企业也是唯一的影像类AI企业名列其中，代表了全球健康领域的最有价值的生成式AI解决方案。
深透医疗的突破之举及当前成绩不禁让人重新思考医疗AI商业化这一命题。在医院这个复杂体系下谋求盈利，AI医疗到底需要做对什么？
以成本控制前提，
AI企业才能实现市场拓宽
与其他国内AI企业的布局逻辑有所不同，深透医疗的产线虽属于影像AI这个赛道，但它不做辅助诊断，做的是前端的AI影像增强。深透医疗的AI产品目的不是为了替代医生，而是通过AI为医生赋能提供更多更高质量的影像数据。
AI影像增强属于产业链的中上游位置，即在不对影像设备硬件做出修改的前提下，通过智能化算法辅助影像生成，实现缩短扫描时间、降低剂量、提升成像质量的作用。
由于不涉及自动分析、自动诊断等与直接服务患者的功能，影像增强审评审批标准客观定量化指标比较成熟。这方面深透医疗起步即获得斯坦福大学技术独家授权，包括数项专利和海量的多模态医学影像数据，覆盖范围广泛。数据的价值不仅在数据量上，深透医疗有针对性地修改临床采集参数专门采集的不同扫描时间、剂量、质量的跨设备、跨部位、跨病种的配对数据，为影像加速AI算法研发与验证建立了难以复制的数据基础与门槛。
精准的行业切入点赋予了深透医疗更为丰富的操作空间。在美国完成核心产品的审评审批后，深透医疗相继通过了欧洲CE和国内NMPA的审核，将市场扩展到欧洲、亚洲、南美洲、加拿大、澳大利亚等地区，相继获得批准。临床影像提升质量与效率是全球普遍的需求，通过产品与商务的全球出海，慢慢做成了全球市场首屈一指的AI服务商。当前其多项AI产品在全球500余家医院和影像中心临床使用。
相较于大多数AI企业，这样的布局一定程度缩短了AI产品从研发到上市所需的时间，而余下的资本与精力被深透医疗投放于产品功能拓展与新兴市场开拓中，有效解决了医疗AI领域常见的市场准入成本高、流程长、单个产品市场容量有限的问题。
再谈更重要的价值需求。深透医疗现阶段的主力产品为SubtlePET™和SubtleMR™两款（国产化本地部署产品为SupPET™及SupMR™），前者作用于PET（正电子发射断层扫描），能对PET的成像加速4-10倍，仍能提供同等质量的医学图像；后者服务于MR，可以将成像时间缩短至过去的一半不到，减少10倍造影剂使用。需要注意的是，在进行影像增强的过程中，深透医疗的AI解决方案不会改变现有医生任何工作流。
成像速度及成像质量的提升在现实之中大有可为。一方面，全球绝大部分的磁共振、PEC/CT 都处于满负荷运行状态，患者预约磁共振往往需要至少一周时间，在有些大医院甚至长达一个月。因此，如果能将过去10—20分钟的检查时间缩短至数分钟，在提升患者诊断体验的同时，更多患者将能获得更及时的检查，有助于及早开始治疗。
深透医疗SubtleMR™有效缩短了磁共振成像时间
另一方面，影像设备公司日益加剧的竞争使得影像相关技术飞速发展，影像设备也以远超过去的速度迭代。但对于已购置相关设备的医院而言，这种发展削弱了自身在设备方面的竞争力，要弥补这一差距又受困于千万级的购置费很难更换先进MR、PET/CT，以及MR、PET严格的场地限制，和医疗增长影像技师人员的不足等困难，最好的方法便是借助智能软件提升成像速度——它能缩短成像时间，部署方式快捷简单，整体费用远比更换新设备合算。
不过，增强AI的打磨并非一蹴而就。拍摄不同部位不同病种的磁共振影像需要调试成不同的序列，不同场强的磁共振设备也需一一校对，这都需要增强影像AI公司投入精力逐步覆盖。
“2019年最初产品成型时，我们只做了使用最高频6个部位，但现在已经完成了几乎所有部位的覆盖”，深透医疗中国区CTO项磊表示，“从0.2T到3.0T的场强，从跨国的GPS到国产的联影、东软、朗润、万东，深透医疗现在能够支撑全场强全品牌设备的加速，也为国产品牌加速赋能。”
对于深透医疗而言，病种的覆盖是一个费时费力的过程，仅SubtlePET™和SubtleMR™两款产品便打磨了不下四年。但也正是如此长时间的耕耘，使得深透医疗在审评审批方面打通全球市场，成为业内唯一获得美国FDA、欧洲CE及中国NMPA认证的第三方解决方案提供商，在专利方面全面布局，积累起近30项国际专利以及更多国内专利和软件著作权，全球授权优先期最早到2016年，涵盖MRI、PET、CT等多种影像模态。从创立初期开始，全面、广泛的专利拥有巨大时间优势，也保障了其在潜在竞争中的领先地位。
高筑技术壁垒后，深透医疗已在全球竞争中紧握主动权。
影像业务全球化商业落地，
创新业务打开药械新市场
虽是筑于前沿技术，影像AI的本质仍是医疗器械与服务。因此，产品销售的重要程度不逊于研发。
据深透医疗创始人CEO宫恩浩博士透露，深透医疗在打磨产品时亦在构建潜在客户网络。在产品能效匹配医院需求的前提下，这一模式使得深透医疗能在产品成熟后能够迅速实现销售转化。
此外，深透医疗现在的全球销售负责人拥有近30年院端医械销售经验，全球产品负责人是前通用医疗磁共振产品全球负责人有20余年产业经验，临床负责人则曾是斯坦福影像中心的主任，国内商务负责人也在飞利浦、推想等影像公司销售端有着数十年实战的经验。人才上的优势同样是主力产品商业化的重要推力。
具体到商业模式，深透医疗没有采用一种统一的模式，而是因地制宜。
按例付费一直是影像AI厂商所期待的付费形式，在绝大部分全球市场，包括北美、欧洲、南美等，深透医疗一直以来均采用SaaS模式按例收费，按产品使用量采取季度或年度收费制度，为医院提高影像效率质量与收益提供服务。而在中国市场，医院偏好于购置医疗器械而非租赁，深透医疗提供纯本地部署的产品部署模式，在中国以license授权销售模式为主。
打通医院这一关键市场后，深透医疗步入大健康领域，商业模式从聚焦转为全链条。
聚集影像供应链，深透医疗一方面与Aidoc、柏视、德为等影像AI服务商建立上下游多项合作，打造全链条解决方案，另一方面以OEM解决方案为方向进行探索，与通用医疗、西门子医疗、飞利浦医疗、东软医疗等多家头部影像设备商进行不同方向和产品的AI合作。
目前，深透医疗已与西门子医疗多次官宣深化合作。后者拥有全球磁共振市场近三分之一的份额，深透医疗的AI将预装于该巨头的部分磁共振上。目前，深透医疗是西门子图像重建管道OpenRecon唯一的AI影像处理合作伙伴。除此之外，深透医疗也与纳米维景、瑞加图、一影等国产高端影像设备厂商针对特定市场的设备开展商务合作，将AI增强直接置入设备之中。
深透医疗与西门子医疗上海创新中心合作，进一步强化本土医学智能科技的创新前瞻布局
医药公司同样是深透医疗的服务对象，目前已与拜耳、礼来等国际领先医药公司在造影剂及核药等方向开展超千万美元的商务合作。深透医疗第三款产品SubtleGAD™专注于提高MRI检测质量且减少造影剂剂量、避免MRI检测中钆沉积的问题。
在与药厂合作中，深透医疗的价值在于通过AI生成更好数据，帮助药厂提升影像药剂的安全性和显影效果。这些影像药剂广泛应用到肿瘤、阿尔兹海默症等疾病诊疗等过程中，AI算法的融合也对药物研发的试验效率与数据质量有提升的价值。这是一种较为通用的AI赋能医药的方式，可推广至其他核药的剂量优化，与药厂合作将更安全更高端的产品推广到临床，并扩展可适用的患者群体范围（儿童、孕妇、肾脏病患者等），实现多方多赢，因而可能在未来成为深透医疗的新增长点。
总的来说，过硬的研发团队、多元化的产品策略、有效的专利壁垒及强针对性的商业模式给予了深透医疗有力的抗风险、抗周期能力。数年新冠疫情，深透医疗依然保持了强涨势。如今疫情影响逐渐消散，深透医疗不仅保持了销售大幅增长，还维持着超过行业平均水平的高毛利率，这些优势都将在未来转化为企业的盈利能力。
生成式AI，
人工智能发展的下一程
完成前期的产品商业化落地后，深透医疗与大多数人工智能企业的发展思路相似。
横向拓宽AI可以赋能的影像模态，将CT、SPECT、X光等影像纳入产品矩阵，逐步覆盖AI+医学影像全域，当前整体产品线覆盖了几乎所有临床影像检查；纵向深入临床场景，在手术之中实现实时影像增强，在核医学显影流程中缩减显影步骤及核药用量。以磁共振检查这一场景为例，深透医疗已经开发了一系列端到端的解决方案，包含多款产品，优化临床扫描工作流、效率、质控，以及实现更多缺失序列补全、更高质量的造影剂应用。
不同之处在于技术底座。当业界仍在讨论生成式AI的应用前景时，深透医疗已经熟练应用了这项前沿AI生成大模型技术，并实现了商业化的落地。如文初提到的，近期深透医疗作为唯一一家医学影像公司、唯一一家中国公司入选CB Insight GenAI生成AI全球50强，深透医疗在产业中专注前沿技术积累与布局已在全球范围内获得认可。
据宫恩浩表示：SubtlePET™和SubtleMR™利用AI加速MRI、PET成像速度、提升成像质量，该过程本身就是利用生成式AI处理原始数据获取合成数据，再根据合成数据重构MRI、PET影像。
在临床之中，MR临床扫描中的部分序列常常出现信噪比偏低、伪影明显等情况，影响最终影像的呈现质量。而发布于IEEE的研究“One Model to Synthesize Them All: Multi-contrast Multi-scale Transformer for Missing Data Imputation”结果显示：在AI的支持下，利用Transformer等模型通过T1、T2等现有图像间接生成新的图像（例如更高分辨率图像、其他对比度、模拟打造影剂的图像等），其效果甚至可以优于直接磁共振成像。如Transformer等最新模型的临床应用验证，也已经发表在AJNR、MICCAI等顶尖临床影像期刊与会议中。
SubtleGAD、SubtleSynth等多个新产品通过临床多中心研究证明了其算法准确性与高效性
如今着手CT等影像增强时，深透医疗也在对生成式AI进行进一步优化，做一些image degrader（影像降级）的工作。具体而言，深透医疗利用大量的真实临床数据，也结合仿真把一些金标准高质量的图像变至更接近实际扫描获取的低剂量、低分辨率、低造影剂图像，进而训练出更稳定高效的模型。这种融合了多重数据的diffusion model（扩散模型），它的效果要明显优于通过传统手段训练的模型。
对于技术底座的优化给予深透医疗更多想象空间。当训练数据集变得更易构造时，深透医疗可以以更低成本、更快速度完成AI产线的横向拓宽，其意欲构造的AI+医学影像全域增强时代有望加速到来。
医疗AI突围，路径并不唯一
回顾深透医疗6年发展，我们能够简单找出一些成功案例的共性。譬如，深透医疗的选品能够帮助其更好地实现AI产品的成本控制，更快速高效地覆盖全球市场；不同模态影像的增强方式存在共性，产品矩阵横向拓宽相对容易实现；选择出海全球市场布局，实现普遍的按例付费商业化模式；精准选择顶尖医院、医院联盟、影像中心联盟为目标客户，高举高打的同时最大化获客效率与客户长期价值。
但究其根本，深透医疗赢在对于医学、AI及产业本身的理解上。
深透医疗凭借医学影像增强提速AI产品获英伟达Inception AI大奖
创始人/CEO宫恩浩（左三），联合创始人/医疗顾问Greg Zaharchuk（左二）获英伟达CEO黄仁勋（左一）颁奖
宫恩浩曾在采访中表示：企业应该坚持临床技术与应用研究的实用性。当你做的研究需要和临床应用保持很大的一致性时，你的目的会非常明确，不只是纯粹地建模、发文章，而是能否最终实现临床价值、是否能真正为病人和医院带来流程上的优化等等，是技术价值的问题。
而对于AI技术本身，他认为企业应通过优化技术，尽可能降低技术成本，保持技术的稳定性，同时加快技术迭代与产品落地速度，才是一种能够帮助获得商业价值的良性运转模式。而不是盲目地去降低价格，持续扩张等等。当前深透医疗产品在全球客户中获得很高的认可度，客户粘性极强且不断增长使用与付费，终端价格甚至稳步有增。
一个典型的例子便是产品的设计逻辑。深透医疗面临的是临床流程十分重要的院端市场。在这样一个市场创新，企业需要满足医院对于高质量影像、高扫描速度追求，又不能改变医生的诊疗习惯。因此，利用影像增强AI潜移默化地为科室降本增效，可以很好兼顾医院医生的双向需求。同时，终端医院对质量与效率的追求永远不会有终点，因此，深透医疗也在不断打磨、大胆创新，一步一步完善影像增强AI的能力
借助于这逻辑，回到面对国内市场后的深透医疗很快便驶入了发展快车道。一方面，深透医疗的产品与国内医院的需求同样紧密贴合，另一方面，深透医疗主要投资人包括国内深耕医疗与产业智能升级领域的顶尖基金，包括钟鼎投资、本草资本、春华资本、百度风投、达泰资本、联想之星等国内顶尖投资机构，深透医疗国内公司维持了纯内资主体，因而有效建起了熟悉国内需求模式的团队，打造了纯本地化部署的国产产品保障客户数据安全性，实现了国内营收规模的飞速增长。
回到最初的问题。AI医疗到底需要做对什么？或许没有一个固定答案。
毕竟，深透医疗的盈利方式不是人工智能的特解，影像增强AI也绝对不是人工智能可以切入的唯一。但从深透医疗的发展路径可以看到，引入AI并不意味着是为了替代医生，AI仍存在诸多环节可以介入，并成为改变医疗发展的关键。只是，要实现这样一种状态，创业者需要深入理解医疗行业与AI技术，从实用性出发寻找答案。
*封面图片来源：123rf
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