鹰瞳科技通过聆讯：主打AI视网膜影像识别，Q1营收增长超9倍

　　北京鹰瞳科技发展股份有限公司（以下简称“鹰瞳科技”）日前已通过港交所聆讯，并于9月22日晚间在港交所官网披露通过聆讯后的资料集，择日将正式启动招股并主板挂牌上市，瑞银集团和中信证券担任联席保荐人。

　　这意味着，鹰瞳科技将成“医疗AI第一股”。

　　成立于2015年的鹰瞳科技作为中国首批提供人工智能视网膜影像识别的早期检测、辅助诊断与健康风险评估解决方案的公司之一，通过视网膜影像、多模态数据分析以及人工智能深度学习算法有别于慢性病传统的早期检测和辅助诊断方式，在医疗机构和大健康供应商中实现对慢性病的无创、准确、快速、有效且可扩展的检测与诊断。

　　其中，鹰瞳科技的自主开发核心产品Airdoc-AIFUNDUS (1.0)作为一款人工智能医疗器械软件(「SaMD」)，获批用于辅助诊断糖尿病视网膜病变，以协助医生做医疗诊断，是同类产品中首个获得国家药监局第三类医疗器械证书的医疗器械。

　　据招股书，成立至今，鹰瞳科技总计完成7轮融资，投资方包括九合创投、智朗创投、搜狗、复星、中信、平安、礼来亚洲基金、清池资本、奥博资本等。IPO前，复星、平安和搜狗分别持有鹰瞳科技12.64%、8.82%和7.31%的股份，为前三大外部投资方。

　　鹰瞳科技在招股书中表示，IPO募集所得资金将主要用于核心产品的持续优化、开发和商业化；资助硬设备的研发和生产；资助正在进行的及未来的健康风险评估解决方案的研发；丰富产品组合；为与学术和研究机构就联合研究项目进行的合作提供资金；以及用于营运资金和一般公司用途。

　　拥有全面人工智能产品组合，核心产品经临床验证具有高性能

　　目前，鹰瞳科技的产品组合中拥有三个版本的Airdoc-AIFUNDUS，即其核心产品。

　　其中， Airdoc-AIFUNDUS (1.0)作为一款人工智能SaMD，获批用于辅助诊断糖尿病视网膜病变，是同类产品中首个获得国家药监局第三类医疗器械证书以及全球第二款获批的人工智能视网膜影像识别分析SaMD；而Airdoc- AIFUNDUS (2.0)则旨在辅助诊断高血压性视网膜病变、视网膜静脉阻塞与年龄相关性黄斑变性；Airdoc-AIFUNDUS (3.0)则旨在辅助诊断病理性近视和视网膜脱离。

　　这里不妨补充一点，糖尿病视网膜病变是糖尿病患者中最常见的并发症——早期糖尿病视网膜病变通常为无症状。定期、持续监测糖尿病视网膜病变有助于评估糖尿病的进展， 从而降低糖尿病肾病和糖尿病心肌病等严重并发症的患病风险。2020年，中国仍有约90%的糖尿病视网膜病变病例未确诊，筛查率低于10%。因此，用于检测糖尿病视网膜病变的医疗器械存在较大市场需求。

　　从反馈结果来看，在招募1000名患者的多中心临床试验中，Airdoc-AIFUNDUS (1.0)显示出91.75%的敏感性和93.1%的特异性。此外，Airdoc-AIFUNDUS (1.0)可广泛兼容市面上的大多数眼底相机，以更好抓住市场机会。

　　另根据弗若斯特沙利文的资料，获批后，Airdoc- AIFUNDUS (2.0)或将成为中国首个可用于多种获批适应症的人工智能辅助诊断SaMD。

　　此外，鹰瞳科技还拥有一条产品管线，涵盖其他针对青光眼、白内障、ICVD与ASCVD、妊娠期糖尿病视网膜病变、妊娠期高血压性视网膜病变、颅内高压相关视乳头水肿视网膜病变以及贫血症的七款SaMD与健康风险评估解决方案，可服务于社区诊所、体检中心、保险公司、视光中心、药房等多种健康服务场景的客户。

　　目前，鹰瞳科技通过研究合作已建立世界最大的视网膜影像数据库之一，包含约370万张真实用户视网膜影像和对应的多模态数据，由数百名医学专家采用交叉标注。

　　软、硬件高度一体化，持续迭代人工智能深度学习算法

　　值得一提的是，鹰瞳科技是业内为数不多拥有自主研发图像分析技术和图像采集技术的公司之一，使其能够提供融合软件和硬件的高度一体化、端到端的优化解决方案。

　　目前，鹰瞳科技已自主研发三种独有和全自动的眼底相机；而硬设备则由设备内置的语音识别、语音合成及计算机视觉人工智能技术驱动，并且可以更低成本解决市场上现有眼底相机的痛点。

　　其自主研发的由设备内置人工智能技术驱动的硬设备将会改善用户体验，通过提高精确度和灵敏度更加优化软件算法，进而提供无缝的端到端性能，且具有可观的成本效益。

　　当然，之所以能够将硬件、软件、算法和服务集为一体，一定程度上也得益于鹰瞳科技过去6年在人工智能算法、尤其是人工智能深度学习算法的开发和优化，现已开发可为真实场景客户提供服务的超50种人工智能深度学习算法。

　　具体来讲，为优化人工智能深度学习算法，鹰瞳科技已针对疾病分类、病灶检测、 病变分割和健康风险评估开发广泛的算法，可共同提供高度准确的分析结果。

　　目前，鹰瞳科技正在开发更先进的或新的算法，例如网络架构搜索、生成对抗网络、领域自适应、模式泛化、多任务学习、无监督学习和在线学习，从而进一步优化深度学习算法。

　　此外，鹰瞳科技已布局私有数据湖系统、大数据分析系统、数据同步系统等人工智能工程基础设施，其可便于管理和分析真实世界数据，以近乎实时地优化深度学习算法。

　　截至最后实际可行日期，鹰瞳科技的研发团队由超过80名成员组成；知识产权组合已覆盖软件、硬设备以及算法的关键技术，在中国拥有148项专利和专利申请，以及六项已发布PCT申请。

　　产品可应用于医疗机构和大健康场景，第一季度营收同比增长981.5%

　　鉴于人工智能早期检测、辅助诊断和健康风险评估解决方案对于多种医疗健康场景服务均适用，因此鹰瞳科技的商业化产品不仅覆盖医院的临床科室，同时可以向其他医疗及大健康场景进行销售。

　　加之在数据库的支持下，鹰瞳科技已开发并优化算法，以解决不同客户的需求和匹配其业务特点；而为不同客户群体提供服务的能力亦丰富了鹰瞳科技的真实世界用户数据库，并形成反馈循环，进一步优化现有算法并开发新算法。

　　凭借多渠道商业化策略，鹰瞳科技已建立多样化的客户群，扩大地区占有率，其客户数量已由2019年的46名增长至2020年的85名。

　　具体来讲，在医疗机构中，鹰瞳科技主要覆盖医院、社区诊所和体检中心的关键临床部门。例如，自2018年起，鹰瞳科技开始与爱康国宾合作，截至最后实际可行日期已在超140家爱康国宾体检中心推行人工智能解决方案；而在大健康场景中，鹰瞳科技则主要覆盖保险公司、视光中心、药房等。例如，鹰瞳科技与平安保险、中国太平洋保险、中国人寿、太平人寿保险和新华保险等商业保险公司合作，健康风险评估解决方案已应用于28个省份的保险公司分支机构，并覆盖超850家视光中心和超100万人次。

　　此外，鹰瞳科技与中山大学中山眼科中心、首都医科大学附属北京同仁医院、解放军总医院第一医学中心、上海交通大学附属第一人民医院、首都医科大学附属北京安贞医院、清华大学附属北京清华长庚医院、温州医科大学附属眼视光医院等全国顶尖医院、以及北京大学、澳大利亚蒙纳士大学等学术机构和学科带头人保持良好的关系，以更好地了解一线临床护理的需求和提升研发实力。不可否认的一点是，学科带头人网络对产品在医疗机构中获得接纳和认可颇为重要。

　　财务数据方面。2019年和2020年，鹰瞳科技的收入分别为3042万元和4767万元，2021年第一季度的收入则从2020年同期的205万元增加981.5%至2217万元。

　　细分市场年复合增长76.7%，国内厂商更具增长潜力

　　弗若斯特沙利文的报告指出，中国人工智能医学影像市场预计将从2020年的3亿元人民币以76.7%的年复合增长率在2030年的增至923亿元人民币。

　　不难看到，由于各种眼科疾病的患病率不断上升，医疗机构对人工智能医学影像的需求随之不断增长；而人工智能医学影像则可准确高效诊断出某些慢性疾病的早期症状，从而帮助三级医院和二级医院的医生提高工作效率并解决基层医疗机构存在的医疗资源与医疗需求不平衡的问题，因而，医疗机构对筛查和诊断眼科疾病的需求将大幅增长。

　　至于在大健康场景中，人工智能医学影像主要用于健康风险评估。换言之，慢性病发病率的日益增长亦将促进对保险公司等大健康供应商的健康风险评估的需求。2020年至2030年，大健康场景的人工智能医学影像市场规模将以102.7%的年复合增长率增长。

　　可以预见的是，中国人工智能医学影像市场和人工智能视网膜影像识别市场未来将呈现三大发展趋势：人工智能算法持续优化并扩大适用适应症；更广泛地适用于各类医疗健康场景；以及为人工智能未曾涉足的应用开发人工智能算法。

　　这里需要指出的一点是，人工智能医疗器械已在中国乃至全球医疗健康场景中使用多年。迄今为止，除了已在中国获国家药监局批准用于糖尿病视网膜病变的辅助诊断的Airdoc-AIFUNDUS (1.0)外，另仅有两个获得国家药监局批准为第三类医疗器械的类似产品。

　　鉴于跨国公司在进入中国时面临的困难，未来人工智能视网膜影像医疗设备市 场大概率将继续由国内厂商主导，即能够获得国家药监局注册证书的国内公司更具增长潜力。

　　换言之，鹰瞳科技的先发优势已建立了相当的行业准入壁垒——基于其提供软件和硬件集成解决方案的能力、自主研发人工智能算法、经标注真实世界用户视网膜影像数据库、研发团队及与学科带头人的合作，以及多渠道的商业化战略和对监管规则的理解，鹰瞳科技在本次完成IPO并成为“医疗AI第一股”后，或将进一步扩大市场占有率和渗透率。