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透過訊飛醫(yī)療招股書,我們發(fā)現了AI醫(yī)療的秘密

2024-02-21 16:01
醫(yī)曜
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本文系基于公開資料撰寫,僅作為信息交流之用,不構成任何投資建議

對于未知事物,人類總是充滿恐懼。

火車作為工業(yè)革命標志性產物,已經成為人們長途出行的主要交通工具之一,可在它剛被發(fā)明出來的時候,人類對這個鋼鐵巨物的情緒卻充滿恐懼。由于早期鐵路技術不成熟,旅客協調也不到位,僅英國當時每年就有超百人死于鐵路事故,因此很多人當時都患上了“鐵路焦慮癥”。

以現代人視角,當時人們對于火車的恐懼十分幼稚,但現如今的我們不同樣如此嗎?在AI大時代浪潮中,AI技術落地成為大勢所趨,但對于這種轉變,仍有很多人抱有擔憂,提出AI會增加失業(yè)率的擔憂。甚至還有觀點認為,AI就是一個噱頭,只不過是資本收割投資者的工具。

AI究竟意味著什么?它又對醫(yī)藥產業(yè)有怎樣的影響呢?這是我一直思考的問題,不過在看過訊飛醫(yī)療招股書后,我想已經找到了問題的答案。

01現狀:顯著的醫(yī)療缺口

首先,我們必須明確一個事實:盡管醫(yī)生隊伍不斷擴大,但我國仍面臨較大的醫(yī)療缺口。即便是醫(yī)療資源最為發(fā)達的北京,也在今年年初遭遇“兒科醫(yī)生荒”,整個醫(yī)療體系承受極大的病患壓力。

這只是全國醫(yī)療缺口的一個縮影,與之相對醫(yī)療資源不均衡的問題更加凸顯。根據國家統(tǒng)計局數據,我國城市地區(qū)每萬人擁有執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數由2004年的22人增至2022年的38人,同時每萬人注冊護士數由16人增至47人;而在農村地區(qū),每萬人擁有執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數和注冊護士數到2022年也僅為25人和28人。

圖:每萬人擁有執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師數,來源:國際統(tǒng)計局

如何更加合理的分配醫(yī)療資源,解決患者看病難的痛點,這顯然是每個人都密切相關的課題。既然醫(yī)生數量少,那么最直接的解題思路就是培養(yǎng)更多的醫(yī)生,但你可知道培養(yǎng)一名醫(yī)生有多難?

我國每年有60萬醫(yī)學畢業(yè)生,可其中能夠真正成為醫(yī)護人員的,可能不足10萬人。從本科算起,學醫(yī)的學生就比普通大學生多讀一年,如果算上考研的話,那么就是整整8年時間。然而,順利畢業(yè)的前提是必須掌握充足的理論知識,考過近40門課程。但畢業(yè)并不意味著成為醫(yī)生,如果他想從醫(yī)還必須考取執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格證,并在醫(yī)院接受?漆t(yī)師培訓。

一名新晉醫(yī)生需要經過十年的專業(yè)學習,但他對于很多臨床病癥仍略顯稚嫩,因此還需要接受多年的實操培訓。這些努力也僅僅是能夠擠進醫(yī)生門檻,想要成為主任醫(yī)師,甚至院長,那更是長期磨礪才能換來的碩果。

對于學醫(yī)的學生而言,大學是極為重要的轉折點,意味著他們從學生到醫(yī)生的蛻變。這是一種選拔,并不是所有人都能接受這種身份轉變,因此這本身就是一個“寬進嚴出”的過程,同時也注定醫(yī)生是很難快速培養(yǎng)的。

我國醫(yī)療體系還呈現出明顯的金字塔分布,三級醫(yī)院集中了全國絕大部分醫(yī)療資源,能夠應對緊急危重病人;二級醫(yī)院和縣級醫(yī)院則主要承接常規(guī)病人;而基層醫(yī)療機構則只能做一些簡單的診斷和治療。

圖:各級醫(yī)療機構診療服務功能定位,來源:浦銀國際

這種金字塔結構注定,三級醫(yī)院的醫(yī)生擁有下級所不具備的資源與條件,無論是設備、數據、還是經驗,它們都全面優(yōu)勝于下級醫(yī)院的醫(yī)生。這就導致有理想抱負的醫(yī)生會努力向三級醫(yī)院集中,而基層醫(yī)院的醫(yī)生則處于無經驗、無數據的尷尬境地,即使他們想做的更多也是無能為力的。

優(yōu)質人才資源向頭部集中,基層醫(yī)療機構有心無力,這是中國醫(yī)療最明顯的缺口。只有提升了基層醫(yī)療機構的看病能力,才能從本質上解決我國看病難的痛點。

02破局:AI賦能基層

大多數投資者對于AI的認知都在于顛覆,認為它能夠替代人類完成很多工作。這確實是AI可以做到的事情,但卻并非AI技術應用推廣的核心,AI技術的價值內核在于賦能。

基于大量數據積累,依照先進的算法,借助充足的算力,AI就能夠快速完成過去需要大量時間研究才能夠解決的問題。在醫(yī)療領域,AI這種曉過去,算未來的優(yōu)勢得到更進一步的凸顯。

一名優(yōu)秀醫(yī)生與普通醫(yī)生最大的區(qū)別在哪里?深厚的知識儲備、清晰的診療思路,豐富的臨床經驗。對于一名醫(yī)生而言,這三點都是需要經歷長期臨床實踐才能逐漸積累起來的?蓪τ谝幻鶎俞t(yī)療機構的醫(yī)生而言,它們如何積累豐富的經驗?掌握充足的數據支撐呢?按照傳統(tǒng)方法這幾乎是不可能完成的事情。

但這種不可能卻能夠借助AI技術完成。通過大量的數據積累可以形成強大的歷史數據庫,再利用不斷精進的算法,實現更加精準的治療判斷,從而讓一名普通醫(yī)生也能借助AI算法而給出精確診斷。

這其中存在兩大難點,其一是數據集收集能力,其二是算法計算能力。數據集收集是AI系統(tǒng)的根基,只有在海量的數據庫中,AI系統(tǒng)才可能做出精準判斷。在擁有數據集后,就需要利用這些數據推導出正確的結果,而這考驗的正是AI公司的算法能力。

賦能基層醫(yī)療機構,正是訊飛醫(yī)療所聚焦的事情。從營收角度分析,基層醫(yī)療機構服務營收占據訊飛醫(yī)療公司總營收的50%以上。按收入計算,訊飛醫(yī)療在中國基層醫(yī)療機構CDSS(臨床決策支持系統(tǒng))市場份額第一,占總份額的76.6%。賦能基層醫(yī)療機構既是訊飛醫(yī)療的核心競爭力所在,也是公司的核心營收來源。

圖:訊飛醫(yī)療營收結構,來源:招股書

數據集收集能力方面,訊飛醫(yī)療與中國醫(yī)學雜志等頂尖醫(yī)療研究機構形成戰(zhàn)略合作,能夠從多語種臨床醫(yī)學指南、專家共識及學術文獻中獲得海量的權威數據,形成了龐大的醫(yī)療數據庫。

在這個龐大數據庫的基礎上,訊飛醫(yī)療構建了大型語言模型,通過數據集的不斷訓練、理解、總結,生成持續(xù)更新的預測內容。訊飛星火醫(yī)療大模型具備綜合醫(yī)療知識圖譜、復雜醫(yī)療語言理解、醫(yī)療文書生成、診斷邏輯的循證推理等能力。在國家執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試(綜合筆試)中,訊飛醫(yī)療的AI算法取得了456分,超過96.3%的人類考生,這是對于訊飛醫(yī)療AI算法能力最深刻的肯定,

更為驚人的是,基于不斷的迭代學習,訊飛醫(yī)療的算法是在持續(xù)升級優(yōu)化的。2021年的時候,訊飛醫(yī)療只能協助診斷1100種疾病,而到了2023年已經提升至1600種;首次診斷推薦可靠性也由2021年的96%提升至2023年的98%。隨著數據庫不斷增大,訊飛醫(yī)療的AI能力有望得到持續(xù)提升。

有了AI系統(tǒng)的輔助,基層醫(yī)療機構醫(yī)生的下限得到顯著提升,即使不具備豐富的經驗,他們也能在AI系統(tǒng)的幫助下給出精確診斷方案。

03感悟:遠方的價值

賦能基礎醫(yī)療機構,這是一件極具社會價值的事情,但卻可能并不是一個很賺錢生意。

不同于軟件行業(yè)動輒80%以上的極高毛利率,聚焦于賦能基層醫(yī)療機構的訊飛醫(yī)療毛利率僅為50%左右,這樣的毛利率已經接近于定制家居等實體制造業(yè),只能算得上略有盈余。

圖:訊飛醫(yī)療毛利率情況,來源:招股書

當然,隨著訊飛醫(yī)療客戶量的提升,公司毛利率將逐漸呈上升趨勢,但這種提升是有限度的。訊飛醫(yī)療核心業(yè)務的價值還是在于社會層面,而非能為投資者創(chuàng)造客觀的回報。

但這同時也是訊飛醫(yī)療的護城河,在超強技術力的背景下,公司不易利益為導向的做法進一步加深了與客戶的關系。先發(fā)優(yōu)勢、技術優(yōu)勢、價格優(yōu)勢,使得訊飛醫(yī)療擁有很深的護城河,新晉競爭對手幾乎沒有利潤空間,也就無法搶奪市場份額。

訊飛醫(yī)療有著極為穩(wěn)固的基本盤,它需要做的就是如何進一步開拓更多的業(yè)務進行變現,如開拓助聽器等智能硬件業(yè)務。在基本盤穩(wěn)固的情況下,增量智能硬件業(yè)務能夠達到怎樣的高度,這將直接影響到公司未來的天花板。這種邏輯很像社交平臺,核心業(yè)務不賺錢甚至是免費的,主要還是依靠增至服務賺錢。

簡而言之,訊飛醫(yī)療的核心主業(yè),社會價值巨大,但商業(yè)價值有限。公司要做的就是如何在保持基本盤增長的情況下,迅速找到新的業(yè)績增長點,從而實現遠方的價值。

       原文標題 : 透過訊飛醫(yī)療招股書,我們發(fā)現了AI+醫(yī)療的秘密

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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