鷹瞳科技蹭上AI醫療
咔嚓一聲,奧運冠軍許海峰的眼底視網膜照片,從一臺白色的便攜式眼底相機導出。鷹瞳科技稱,僅根據這張彩色眼底照片,就能看出50多種疾病。
(相關資料圖)
不僅能測出眼健康狀態,而且可以對包括糖尿病在內的慢病作出風險提示,鷹瞳科技的黑科技讓許海峰感慨,“以后每次體檢,都要加上眼底拍照!”
憑借眼底照片的想象力,鷹瞳科技不斷塑造人工智能視網膜影像技術對智慧醫療的商業化愿景。僅成立六年,鷹瞳科技就實現上市,成為港股AI醫療第一股。
然而,翻開鷹瞳科技的里子,AI醫療的底色并不明顯。在鷹瞳科技三大業務條線中,鷹瞳醫療占比最低,扛起業績大梁的卻是鷹瞳健康和眼健康業務。這與鷹瞳科技賦能醫療機構,向慢病管理滲透的遠大想象有所偏差。
換言之,鷹瞳科技的主要客戶類型并非醫院,而是體檢中心、藥店、保險公司和視光中心,從AI醫療的核心范疇看,鷹瞳科技的主營業務并未進入AI醫療的主流。
邊緣化的業務結構,讓鷹瞳科技的估值光環變得暗淡。2021年上市發行價75.1港元,市值一度達到72.29億港元,如今其股價已跌至10港元附近,市值縮水八成。
隨著鷹瞳科技的業績報告披露,更細致的財務數據公開,營收下滑、虧損擴大、毛利走低。即使在上市前有AI醫療光環加持,大牌投資機構站臺,但依然無法避免上市后投資者瘋狂拋售。
為了彌補業務想象力,鷹瞳科技押注眼健康,通過采購近視治療儀,與自身的視網膜人工智能技術結合,軟硬一體加速眼健康板塊的商業化。2022年,其眼健康業務占比提升幅度最大。
相較之下,鷹瞳科技的實際AI能力,在慢性病的檢測、輔助診斷商業化中比較緩慢。這也讓鷹瞳科技看起來更像是一家健康風險評估的AI企業,基于眼底照片的風險預測和眼健康管理是它的特色,而非更深入的AI醫療。
毛利走低,光環褪色
任何一家AI公司都有一個普世價值支撐,鷹瞳Airdoc也不例外。
在鷹瞳科技初創史中,有一個關于創始人張大磊的故事廣為流傳。1982年出生的張大磊,來自甘肅大山,從小就有成為程序員的想法,高中開始學習編程,而后由于家人干預,大學報考了軍醫大學。
畢業后,張大磊還是走上了技術崗,先后在微軟、新浪等大廠任職。2014年,張大磊老家的一位家人因誤診,耽誤了最佳治療時間,他深受觸動便在第二年創辦了鷹瞳科技,志向如公司名Airdoc,讓醫療AI可以像新鮮空氣一樣,為每一個人的全生命周期服務。
彼時,張大磊33歲,AI醫療還是一片空白。
公司成立后幾經調整,把大且寬泛的AI理念細化,最終聚焦到血管和神經,定下了視網膜影像賽道。從分支看,鷹瞳科技的技術定位的確更聚焦更專注,從醫療AI到醫學影像AI再到視網膜影像AI。
相比肺結節、CDSS等AI方向,視網膜門檻更低,商業化更容易落地,可以從傳統醫療硬件巨頭和封閉的醫院系統邊緣切入。這從鷹瞳科技的健康和眼健康業務也能看出。
但邊緣業務和長尾缺口,也注定了鷹瞳科技的體量和盈利能力不具優勢。財務數據證明,鷹瞳科技的業務模型小而不美。
2022年度報告顯示,鷹瞳科技在2022年實現營業收入1.14億元,同比下降1.32%;凈利潤為虧損1.83億元,同比虧損擴大28.21%。2019-2021年,鷹瞳科技的營收分別為3041.50萬元,4767.20萬元、1.15億元,同期虧損0.87億元、0.80億元、1.43億元。
虧損擴大背后,鷹瞳科技的主業毛利水平大幅降低。
鷹瞳科技的收入主要來源于人工智能軟件服務和硬件設備銷售。2019年至2022年,鷹瞳科技人工智能解決方案實現收入2185萬元、4285萬元、9694萬元、7405萬元,在營收中占比71.8%、89.9%、84.15%、65.18%。硬件設備收入占比從2021年的14.22%上升至2022年的33.84%。
在收入同比變化不大的情況下,鷹瞳科技銷售成本大幅提升,導致毛利縮減,從2021年的7024萬元降至5585萬元。鷹瞳科技解釋,銷售成本增加主要由近視治療儀采購成本增加等因素所致。
毛利率層面,鷹瞳科技的綜合毛利率在2019年-2022年分別為53%、61%、61%、49.1%,毛利率持續下滑與人工智能軟件服務毛利水平降低相關。2022年,人工智能軟件解決方案毛利率降至64%。
另外,鷹瞳科技運營費用增加,為虧損蒙上陰影。2022年鷹瞳科技的銷售開支1億元,同比增長37.8%;行政開支從2021年的0.77億元上升至0.80億元;研發開支從2021年的0.64億元增至1.26億元,同比增長95.4%。
運營費用,尤其是銷售開支增加無可厚非,這是成長型公司的必經之路。但反觀鷹瞳科技,費用增加的同時,營收并未明顯增長,其成長性可能存在隱患。
作為AI企業,鷹瞳科技的主營業務本質為SaaS服務,而SaaS服務的主流收費方式按照訂閱和使用次數收費。這意味著若想提升毛利水平,要么提高客單價,要么擴大客戶規模降低邊際成本。
在收費方式上,鷹瞳科技SaMD人工智能診斷產品和健康風險解決方案,根據提供檢測服務的實際用量向客戶按次收費,或者根據與客戶簽訂的服務協議,對訂購期間約定次數或不限次數的檢測服務向客戶收取預先確定的費用。
2022年,鷹瞳科技單次檢測平均收費為20.3元,較2021年上升4.5%。客單價提升的情況下,毛利仍未好轉,并且提價也將降低鷹瞳科技的產品競爭力,進而傳導至軟件服務的調用頻次。
數據顯示,鷹瞳科技2022年通過SaMD人工智能診斷產品和健康風險解決方案共計完成超430萬例監測,同比降低12%。
同時,鷹瞳科技的應收賬款周轉周期增加,一定程度上反映了其在產業上下游的話語權不強,資金流動性弱。報告期內,鷹瞳科技的應收賬款從2021年的3400萬元增至6400萬元,應收賬款的平均周轉日數由2021年的87天增至169天。
AI醫療外殼下的鷹瞳
回到鷹瞳科技最初的愿景,AI醫療支撐了其估值想象力。在產品迭代和品牌力塑造過程中,鷹瞳科技也一直強調以“人工智能視網膜影像”為切入點,拓展AI在慢性病早期檢測及診斷市場的應用前景。
甚至,鷹瞳科技宣稱以視網膜影像、多模態數據分析以及人工智能深度學習算法,能夠在醫療機構和大健康供應商中實現對慢性病的無創、準確、快速、高效且可擴展的慢性病檢測及輔助診斷。
無論是政策層面,還是市場實際需求,慢病管理、醫療機構數字化轉型給AI醫療企業創造了巨大發展空間。如年初出臺的《關于進一步深化改革促進鄉村醫療衛生體系健康發展的意見》,明確提出加快推動人工智能輔助診斷在鄉村醫療衛生機構的配置應用。
在AI醫療風口中,鷹瞳科技成色究竟幾何?從鷹瞳科技業務模型可看出,它的重心似乎并不在醫療輔助診斷上,至少在現階段聚焦更易變現的非醫院業務場景。
按照客戶類型劃分,鷹瞳科技主要收入由大健康場景和眼健康管理場景貢獻,醫療場景占比占比最低。2021年,鷹瞳醫療、鷹瞳健康、鷹瞳眼健康的收入占比分別為24%、54%、22%。2022年這一占比為25%、37%、38%。
鷹瞳醫療主要覆蓋包括醫院、基層醫療機構及體檢中心在內的醫療機構,醫療機構是AI醫療的主流市場。在醫療業務中,鷹瞳科技向各類醫療機構推廣Airdoc-AIFUNDUS,協助醫生對Airdoc-AIFUNDUS覆蓋的慢病患者進行醫療診斷,2022年來自銷售Airdoc-AIFUNDUS(1.0)的收入為2500萬元。
鷹瞳健康業務條線主要覆蓋保險公司和藥店,向客戶提供聚焦慢病的健康風險評估解決方案,如在保險場景下,協助保險公司評估其投保人及受保人的健康狀況。2022年末,健康解決方案服務了近94家保險公司,超過780個藥店。
眼健康覆蓋各類眼健康管理場景,如視光中心及政府視力篩查項目,為客戶提供聚焦視網膜狀況和眼病的健康風險評估解決方案。報告期內,解決方案覆蓋超1200家視光中心。
對比可見,鷹瞳科技的業務重心向眼健康傾斜,醫療業務增幅并不明顯。2022年,鷹瞳科技看到眼健康評估和近視防控的市場,還推出了近視治療儀項目,以外采方式構建診斷、治療閉環。
其實鷹瞳科技的“S2B2B2C”商業模式,主要面向的也是健康和眼健康場景。鷹瞳科技充當S角色,大B為體檢中心、保險公司、視光中心、藥房等渠道,小B為分支機構或線下門店,C是非門診的健康管理人群。
除了醫療場景滲透不足,鷹瞳科技的AI產品線商業化尚存不確定性。
鷹瞳科技招股書顯示,在視網膜AI領域,主要的市場參與者包括IBM、谷歌和百度等大型科技公司及DigitalDiagnostics和Eyenuk等健康科技初創企業。鷹瞳科技于2020年8月拿到國家藥監局首張視網膜AI輔助診斷醫療器械三類證,據估算,2020年其在中國人工智能視網膜醫學影像市場的市占率達60%以上。
鷹瞳科技的產品線包括三部分:用于檢測及輔助診斷的人工智能醫療器械軟件(SaMD)、健康風險評估解決方案和獨有硬件設備。其中,SaMD是鷹瞳科技的核心產品,硬件設備為眼底相機。
鷹瞳科技SaMD系列產品又分為Airdoc-AIFUNDUS(1.0)旨在輔助診斷糖尿病視網膜病變,以協助醫生做醫療診斷;Airdoc-AIFUNDUS(2.0)旨在輔助診斷高血壓性視網膜病變、視網膜靜脈阻塞及年齡相關性黃斑變性;Airdoc-AIFUNDUS(3.0)則旨在輔助診斷病理性近視及視網膜脫離。
截至2022年末,三大產品中僅Airdoc-AIFUNDUS(1.0)拿到國家藥監局第三類醫療器械注冊證書。Airdoc-AIFUNDUS(2.0)尚處注冊階段,還未被批準;3.0版本進程更緩慢,僅處于研發階段,預計2024年上半年提交注冊申請。
除了Airdoc-AIFUNDUS,鷹瞳科技還開發了其他SaMD獨立產品,包括青光眼檢測、白內障檢測、妊娠期糖尿病視網膜病變、妊娠期高血壓性視網膜病變等,不過大多都處于研發階段,僅青光眼檢測SaMD、白內障檢測SaMD獲批注冊證書。
健康風險評估解決方案,也多處于研發階段,僅適用于55種病灶和疾病的適應癥解決方案實現商業化;3款眼底相機(AI-FUNDUSCAMERA-P、D及M),P系列和D系列獲得了第二類醫療器械注冊證,M系列和近視治療儀尚處研發階段。
即使產品獲得注冊證,商業化依然可能會面臨數據不足、模型迭代的難題。因為AI模型,尤其是醫療通用模型,對安全要求極高,需要海量數據和大量算法訓練迭代,才能保證AI決策的精準。
鷹瞳科技表示,在招募1000名患者的多中心臨床試驗中,Airdoc-AIFUNDUS(1.0)顯示出行業領先的91.75%的靈敏度及93.1%的特異度。樣本是否充足,個性化特征是否充分覆蓋,恐怕是包括鷹瞳科技在內的AI企業,都應敬畏的問題。
視網膜雖與病理特征關聯,是人體健康的觀測窗口,也可稱為張大磊口中的“新時代體溫計”,但相關技術演進尚需摸索和驗證,絕不是一場資本游戲。