2021年以来，多家AI医疗公司冲击上市，行业竞争异常激烈。像科亚医疗、推想科技等玩家纷纷递交招股书。之后，随着鹰瞳科技率先通过港交所聆讯，这场“AI医疗第一股”的争夺战便落下帷幕。
当然，对于企业而言，上市并不意味着胜利，因为真正意义上的AI医疗赛道大战的帷幕还尚未完全拉开。就目前来看，影像、信息化是领域中跑得最快的两个赛道。可不论赛道发展得快与慢，在一些技术落地上，依然存在着关键的“难关”。所以可以判定，整个AI医疗行业仍然是发展初期，行业格局尚且不稳定。
据ReportLinker数据库早前发布的报告指出：计算能力的提升以及硬件成本的降低，推动了全球医疗AI市场发展，预计到2025年，全球医疗行业的AI市场规模达到2500亿元人民币。
同时，中国信息通信研究院西部分院发布的《2020智慧医疗发展研究报告》表示，2020年，中国智慧医疗行业规模已突破千亿元大关，预计2021年规模将达1259亿元，行业将进入智能化、高效化、规模化发展的高速增长期。
具体到单个公司的表现，先以鹰瞳科技和数坤科技为例，两者均呈现了营收高速增长的态势。对于成功上市敲钟的鹰瞳科技，在2019年至2021年前6个月的报告期内，营收分别为3041.5万元、4767.2万元和4947.7万元。
而对于刚递交招股书的数坤科技，营收也呈现大幅度增长的状态。招股书显示，2019年公司营收76.4万元，2020年公司营收2477.1万元；2021年上半年公司营收5262.4万元，比上年同期的673.9万元增加了681%。
但不能忽视的是，营收大增背后持续亏损的现实。招股书指出，鹰瞳科技2019年、2020年及2021年上半年亏损金额分别为8713.9万元、7962.6万元和3749万元；数坤科技2019年、2020年及2021年上半年亏损分别为9129.8万元、1.29亿元、8742.4万元。
再看其他玩家，推想医疗2019年、2020年及2021年Q1，取得营收662.2万元、2770.2万元及2212.8万元。同期，净亏损分别为人民币4.02亿元、5.87亿元及1737万元；此前科亚方舟招股书显示，2019年至2020年，营收分别为116.7万元、70.9万元，分别亏损5392万元、4.87亿元。
再如医渡科技，2018-2020年经调整净亏损人民币2.529亿元、4.193亿元和3.236亿元。2021年12月29日，港股医渡科技发布2022财年中报，公司在2021年4月1日-2021年9月30日实现营业收入5.02亿元，归属母公司净亏损4.41亿元。
零氪科技2019年和2020年，营收分别为4.99亿元、9.42亿元，净亏损分别为4.34亿元、4.88亿元。2021年第一季度，其营收为2.23亿元，净亏1.38亿元，亏损同比扩大115%。
思派健康2018至2020年则分别实现营业收入1.33亿元、10.39亿元、27亿元，2021年一季度营业收入达到7.65亿元。2018年至2021年一季度，思派健康亏损分别为2.42亿元、5.96亿元、10.4亿元、15.73亿元，呈现持续扩大的局面，亏损累计相加得34亿元。
智云健康招股书显示，2018年至2020年及2021年第一季度，公司实现的营业收入分别为2.5亿元、5.24亿元、8.39亿元、3.1亿元，净利润分别为-1.47亿元、-5.65亿元、-28.97亿元、-8.96亿元。报告期内，公司累计亏损达到45.05亿元。
一众玩家造成持续亏损的现状都是来自高额的研发投入。对于AI医疗公司而言，或许在未来数年内，都不能摆脱研发支出的压力。而对于一致重研发的选择，一方面是源于产品性能提升的迫切需求，另一方面则是避免被对手赶超。因为从已获得三类医疗器械证的AI产品来看，多家公司的产品在功能上已出现重叠。
到目前为止，向港交所递交上市申请书的医疗AI公司中，各有所长，并凭借手持第一张第三类AI器械注册证的先发优势，暂时占据各大细分领域的高地。
就科亚医疗而言，成立于2016年1月，是国内AI医疗器械三类证首证企业，也是率先同时拥有中国NMPA、欧盟CE、美国FDA三重认证产品的人工智能医疗器械国际领先企业。旗下核心产品便是首个获得AI医疗器械三类证的“深脉分数”。产品用于诊断冠状动脉疾病(CAD)。目前，科亚方舟医疗凭借“深脉分数”已经在国内深度学习的CT-FFR领域占据了先发优势。
对已经成功登陆港交所的鹰瞳科技而言，成立于2015年9月，是国内首批聚焦视网膜影像人工智能领域的企业。目前，中国首个获得第三类医疗器械证书的产品，以及全球第二款获批的人工智能视网膜影像识别分析SaMD（人工智能医疗器械软件）产品Airdoc-AIFUNDS(1.0)，便是由鹰瞳科技自主开发并进行商业化的产品。
2020年，中国人工智能医学影像市场规模仅在3亿元左右，根据市场分析估算，鹰瞳科技的市场占有率超过15%，处于领先地位。
推想医疗方面，凭借InferRead CT Lung和InferRead CT Pneumonia两款国内首批获得AI医疗器械三类证的优势，成为全球首家也是唯一一家在中国、美国、欧盟和日本获得监管批准的AI医疗科技公司。
再就数坤科技而言，是赴港递表医疗AI公司中成立时间较晚的企业，于2017年6月注册成立。虽然成立时间较晚，但还是凭借旗下的CTA产品Coronary Doc作为国内首批获得AI医疗器械三类证的先发优势，以及提供涵盖从心脑血管疾病筛查、诊断到治疗选择与规划的一站式人工智能医学影像产品等领先技术优势。
就行业层面而言，现阶段还普遍面临着高质量数据不够、与医生需求差距较大、基层医院经费不足等现实问题。
由于医疗健康领域的特殊性和复杂性，使得市场和用户对医疗AI产品提出了更高的要求。医疗AI想要“落地”并实现大规模商业化应用，就必须能够满足临床的需求和行业痛点，但这一切都需要高质量标准化的数据作为支撑。
医疗AI和医生一样，都是依靠对比大量的经验数据和医疗数据来发现和分析问题，因此高质量的数据至关重要。
但是现阶段，针对特定疾病的数据并不多，部分影像资料质量较差，且一些医生的诊断结果是基于并发症及患者的精神状况做的判断，而这些数据又并没有被记录。因此，基层医院的医疗数据状况并不出色。
继而，在医疗数据安全治理、个人隐私保护等无法绕过的难题面前，医疗AI数据共享与合作自然道阻且长。
另外《每日财报》发现，目前各大人工智能公司都是针对单一疾病开展单个研究，可医生在对病人做检查时，需要对多种疾病、并发症、精神状况等进行综合判断，并不局限于一种。据了解，仅仅皮肤病就有2000多种，而AI技术目前也只能判断几十种皮肤病。
所以，单点功能的AI不一定能降低医生的工作量。换句话说，AI企业要长远地生存下去，必须要由点及面，开启全方位的升级。
举几个例子，科亚医疗从AI潜在需求旺盛的FFR出发，逐渐将单一产品向冠心病诊疗全流程扩张，发力球囊等偏向于心脏治疗方面的管线，形成心脏病诊治院内业务闭环；鹰瞳科技在眼科方面进行了深入布局，尝试从眼科转向糖尿病管理；深睿则在辅助诊断方面非常强势，拿下多张三类证，大量医疗AI相关论文登陆权威期刊。
除上述案例之外，零氪科技、科亚医疗等企业也是建造自己的闭环。如此形势看来，过去以“AI+影像”、“AI+信息化”、“AI+健康管理”为企业打标签的方式或许已经有些过时。
再拓展一步讲，由于各家都是“局限式”发展，所以在基层医院市场，“谁来对诊断结果负责”的问题就会显得更为关键。在实际应用上，即使AI的准确率已经很高，但一旦出错就很麻烦，这一点厂商也肯定是非常害怕的。
预估未来，头部企业肯定要兼具多个赛道的能力，而各家竞争在走向聚集的同时，也或向着新的医疗赛道进行转移。
