风险投资“冰与火”:医疗AI还会出现哪些中早期投资机会?

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风险投资之父”多里奥特,是哈佛商学院的一位教授。

他对风险情有独钟。凭借着慧眼和勇气,他挖掘着风险中的财富,使风险投资成为一个创造亿万富翁的产业。多里奥特创立的公司叫美国研发公司,其主营业务是帮助新创企业提供启动资金,这就是最早的风险投资公司。

1957年4月22日,一个叫做奥尔森的青年给美国研发公司提交了一份商业策划书并附带写了一封信。多里奥特详细阅读了商业计划书之后,决定投资10万美元。日后,奥尔森成立的这家公司名叫DEC。

1966年8月16日,DEC登陆美国纽约股票交易所每股22美元,多里奥特的美国研发公司共持有175万股,总市值3850万美元。从起始投资到公司上市,多里奥特仅仅用了9年的时间就获得了近400倍的回报。

这就是风险投资的魅力。

然而,拆开“风险”二字,我们既能看到风口,也能看到危险。

在几十年后的今天,中国的风险投资机构,在投资策略、方向上已经非常成熟。从2016年之后,在社会需求和技术“想象力”的催熟下,医疗AI则成为风险投资机构最为关注的一条赛道之一,一时风光无二。

但是,随着医疗AI市场热度下滑、全球资本市场遇冷等因素影响,整个医疗AI行业都面临“缺粮慌”。特别是红极一时的医学影像AI类企业,陆续有多家企业传出市场收紧和大规模裁员消息。

资本拥有十足的敏锐感和预判力。

联想创投董事总经理梁颖表示:“现在整个行业已经进入最激烈的洗牌期,关键就在于哪些企业最先突破商品化困局。预计到今年、明年两年时间内,整个市场格局就基本可以确定下来。”

青桐资本AI医疗投资总监周毅慧则认为:“在看不清未来趋势之前,资本和新兴创业者会越来越谨慎,医疗AI行业的创业动作和融资动作也会越来越谨慎。”

医疗AI的行业问题都有哪些?投资人又将如何看待中早期的创业和投资机会?

近期,雷锋网与联想创投董事总经理梁颖、青桐资本AI医疗投资总监周毅慧进行了一次专访,看看这些医疗AI行业的长期观察者,都有哪些真知和灼见。

以下为两家投资机构的对话实录

雷锋网:医疗AI已经发展五年,像肺结节筛查、糖网病筛查、癌症筛查、药物选择等各个垂直赛道已经挤满先入者,现在这个行业对于初创企业,中早期投资还有没有机会、机会具体在哪些领域?

梁颖: 整个中早期项目,已经逐渐出现很大问题。

一方面因为经济周期的影响,另外一方面也包含疫情的的影响,很多资本在投资动作上越来越趋于保守,更看重中后期企业。

联想创投从战略上,反而更加看重中早期投资,这也是我们现在战略和其他投资机构不一样的地方。

联想创投今年中早期投资的趋势就会加大,特别是一些天使轮项目,近期就在和深圳政府引导基金成立了天使基金,目的就是把精力放在医疗中早期项目上。

医疗AI其实是一个很大的赛道,过去大家把精力,更多放在影像AI上面,但 影像类的应用,已经从最早的火热逐渐进入了平稳期, 就像过去安防行业的发展规律。

现在整个行业已经进入最激烈的洗牌期,关键就在于哪些企业最先突破商品化困局。预计到今年、明年两年时间内,整个市场格局就基本可以确定下来。

目前大健康、慢病管理、AI数据化等分类、以及专科门诊疾病,还有很多的中早期机会和方向。

像早筛、病理等领域,病理科医生每天处理的图像特别多,对一线医生检查压力特别大,会出现漏检的现象,AI在这个领域就会发挥一部分辅助作用。

此外,医疗机器人赛道我们投入的精力也比较多,包括腹腔手术、神经外科术前导航机器人,都是正在关注的方向。

手术机器人,全球都还处于刚刚起步阶段,市场上除了达芬奇其它产品动作很少,这个赛道我们会更专注于国产替代。

我们认为,手术机器人市场门槛极高,不是依靠几个人组建一个互联网项目就可以实现,更多的在于长期积累。所以我们会更加看重高校、863等项目积累,这些已经做了十几年项目,逐渐有产业化趋势的一些机会。

比如,天智航市值一度接近400亿大关,出乎了很多人的意料,我认为在医疗领域,还有很多这样的机会正在成长、或者等待发掘。

周毅慧: 目前青桐资本在医疗主要关注两个赛道, 一个是影像AI,另外一个是新药研发。

青桐资本认为整个医疗AI依然还处于早期阶段,像AI影像类或者AI药研类的公司,虽然产品已经成型,但实际落地过程中或多或少都有问题,比如其已经学习了10万张影像,建立了一套智能诊断算法,灵敏度和精准度也已达到95%以上,但临床实际应用过程中却很难落地,影像AI的综合服务能力还需提高,提升临床认可度。

在医疗AI领域,新药研发的机会明显多一些,例如化合物合成,靶点筛选、分子结构设计,往往需要3~5年时间,才能确定一个新的方向。

但现在使用大数据筛选或深度学习算法,通过计算机处理,可以快速高效找到相应靶点和匹配亲和力最高的几种不同分子,药企可以在筛选的基础上,开展进一步研发工作。

国内的AI药研企业与药企合作还在试点阶段,海外罗氏、诺华、赛诺菲这些药企研发中的AI应用开始较早,也有一些进入临床的管线是使用该技术做的早期开发。

相比于国外的情况,在AI药研领域,国内目前还没有大规模的商业化案例,各个创新药企或者规模较大的CRO公司,都处于早期试点研发阶段,许多合作还没有实际场景的效果体现。

总体来说,AI结合医疗的赛道还处在较为早期的阶段,商业化方面仍在探索,我们关注解决药企/临床实际问题的企业。

雷锋网 (公众号:雷锋网) :目前自己投资或者未来将要合作的医疗AI企业中,中早期企业有哪些,这些企业侧重在哪些赛道。(创新赛道、技术实力强、变现更快、医疗合作单位强、市场潜力大、没有认证瓶颈),下一步医疗AI中早期投资中,自己会着重注意企业的哪几点因素。

梁颖: 我们现在医疗AI考虑的核心就在于,首先需要先确认应用场景。

AI术前导航这样的赛道商业逻辑非常清晰,本身就是一个收费项目,只要拿到注册证,就可以直接收费。一个手术前导航几千块,盈利比影像容易很多。

联想创投今年投资的一个骨关节置换手术导航项目长木谷,主要解决医生三个痛点:首先,年轻医生因为经验问题,做不了高精准度手术;其次,规划好复杂骨科手术的方案;最后,提前帮助医生找到合适下刀角度,避免出现长短腿等问题。

人工智能可以帮助医生做术前规划、3D导靶、提前找下刀角度,这两部分术前导航可以直接收费,导靶也可以按照耗材收费,都已经有很好的的商业模式。但这种赛道需要有骨科这样的重医疗团队才能完成。

我们会首先考虑产品的价值,对医生的意义以及帮助,不要做伪需求,这也是医疗AI从2018年发展到现在,我们得到最大的经验。

医疗AI项目,最重要就是看清最后额支付方是谁、场景和具体的痛点是哪方面,这些都需要非常具体。

像IBM的沃森,唯技术论,表示什么都能解决,但没有切入到任何一个专科或者专病。

过去很多医疗AI单点赛道,确实很容易取得成绩,但如果想产业化,形成规模,就需要结合其它数据,把医生问题都解决,才能实现真正商业化落地,这部分对于医生的挑战和门槛都已经逐渐升高。

周毅慧: 我们服务过影像AI和新药研发的项目。AI药研企业,最吸引投资的因素主要有两个:

一方面在于企业研发产品输出能力,例如药选AI,客户提供固定靶点,和可能合成药物的化合物,最终筛选出的几种或者几十种化合物里面组合方式,主要取决于企业前端研发能力,以及数据库来源的广泛程度。

在药物研发方面,我们发现企业中计算机背景的人才偏多一些,虽然算法能力很强,但对药物结构以及新药研发过程中的问题,其实并太不熟悉。

所以企业研发能力,主要还是比较受限于创始团队的人员背景和经验丰富程度。投资过程中就会比较看重新药研发背景或者在药企从业过的经历。 

另一方面是企业的合作方,如果客户包括药明康德、恒瑞等知名药企、CRO公司,肯定会是很重要的一个加分项,意味着研发能力已经在市场上得到了认可。

雷锋网:相比于曾经热度最高的2018年,现在医疗AI中早期投资面临哪些困难(可选择企业少、升值慢、退出困难)。又有那些好处(市场冷静、估值低)?

梁颖: 2018年人工智能所有项目估值都太贵了,我们投资人都感觉这些项目有泡沫,但是架不住风口来了。

 此外,刚开始进入的行业都是人工智能技术专家,对医疗行业的认知并不是特别深。

 起初希望用AI “替代”影像医生,节省医生的工作量,看起来特别好,但是实际应用就会发现,这方面不是医生的痛点,也不能够很好提高效率。

 像其他早筛、病理等领域的价值可能会更高一些,病理科医生每天需要处理的图像特别多,一线医生的检查压力特别大,会存在漏检的现象。

我们觉得这个时间节点创业的中早期,肯定都是很强的勇士。这个时候不像2018年,一窝蜂看到别人做,就我也要做,已经非常理智,知道有哪些的坑,所以能拿到钱的项目,肯定都还比较不错。估值也会比较低一些。

这个时间阶段,投资人应该发挥自己的特长,潜下心做早期孵化。

 我们会更建议现在的影像类AI企业拓展海外市场。

尤其从新冠肺炎AI的应用来看,海外会有很多的发挥余地,国内的解决方案相比海外要成熟的多,如果能够快速拿到FDA或者CE认证,以及还海外的保险模式有一定的合作,商业化就会变得相对容易的多,也会更加顺利。

周毅慧: 从行业角度来看,我们观察到投资机会在变少,2020年成交案例明显比前两年下降。

投资热度减少,其实也是前两年积攒问题的集中体现。前两年融资的部分企业,陆陆续续遇到一些商业化问题。

目前来看,很多企业还在做更多深入的探索,例如影像AI行业中,过去一些企业都集中在肺部等器官影像辅助诊断的领域。现在有些企业开始探索新的目标和方向,例如放疗靶区的勾画,是一个新突破方向,整体赛道就不会那么拥挤。

还有临床应用AI也有新方向,例如CRO公司采买智能化服务、临床试验中的CRC或CRA的人工记录,可以智能化录入到系统当中,做综合统计学分析。

所以投资机构在这个过程中,特别注重两点,一是创新型赛道,二是大而成熟企业的商业化路径。

雷锋网:过去医疗AI企业创业者主要来自于算法专家和传统医疗企业高管,现在接触的中早期医疗AI创业者有什么不同,又有哪些新的元素。

梁颖: 现在背景角度来看,医生创业的项目已经开始增多,项目到治疗层面,就一定需要医学背景了,需要有医学专家做背书,或者本身对这个疾病就有很好的了解。需要知道自己提供的规划方案、解决方案相比传统的方法有什么优势。

我认为,目前智慧医疗行业创业公司的趋势是,有行业背景的合伙人、有医学背景的合伙人,同时有技术大牛,三者缺一不可,光靠技术肯定玩不转了。

周毅慧: 创业团队还比较复杂的,核心人员一般都是计算机或者人工智能的学者,其他的合作方,既有临床医生,也包括药企研发人员,丰富度在逐渐提高。

 当然这也与下游客户相关,如果是AI药研企业,就会有药企背景,如果对接医院,就可能有医生。根据下游合作伙伴来组团队是一个很常见的现象。

雷锋网:这几年间,市场经历了一轮又一轮的洗牌,从过去的经验看,新的中早期企业要想走得更远,应该更侧重哪个方向(认证、技术能力、市场化合作、盈利模式、国际化),哪些方向应该更谨慎(市场化速度、产品线扩张、人员规模)。

梁颖: 医疗AI的大趋势肯定不会发生变化,今年的新冠疫情更快地教育市场、让整个行业更快地接受AI。过去AI进入医院或者进入市场会比较困难,包括训练和获取数据都需要付费。

现在医院院长开始觉得AI更有价值了,因为可以帮助一部分医生承担工作,尤其是新冠疫情等重大突发事件,医生资源也面临严重短缺,出现了医疗资源的挤兑。

本地或者云服务的方式,改变了医疗行业过去的做事方式,这些变化上半年不会有很多体现,但是下半年大家就会发现,动作变得非常快,就像医院已经逐渐发现,AI除了项目和科研上的合作,应用上也有很多的价值。

比如,新冠之后远程医疗数据诊断、基层医疗检测手段都升级了,同时医生能力也需要增强。

变化会让医疗AI这件事所有的问题和流程的进展都会更快,这次认证速度就已经明显加速,逐渐有很多认证开始破局,这样的首证破局之后,后期的认证就会非常顺利。

周毅慧: 生物医药或者医疗大健康赛道,其实已经连续火了三五年,也是因为现在科创板开闸、港股对生物医药企业的开放,二级市场的退出路径增多。医疗创业板或者A股主要的生物医药企业估值都持续增高,甚至PE达到100倍的情况。

在这次疫情之后,我们的关注度已经非常集中,主要在新药研发和生物科技平台类企业。

医疗器械行业,IVD方向基因检测和一些介入耗材的投资和关注度一直都比较持续,基因检测的一些子方向,例如病原体、微生物检测或者传染病相关检测,也随着这次新冠热度逐渐升高。在医疗服务方面,CRO、医疗大数据也受到持续的追捧。

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