導(dǎo)語：腦動極光港交所IPO，沖刺認(rèn)知障礙數(shù)字療法第一股

在港交所的IPO大軍中，有一家公司比較獨特——腦動極光醫(yī)療科技有限公司(以下簡稱“腦動極光”)。

(資料圖片)

這個公司只有138人，營收剛過千萬，并且還在巨額虧損。這樣一個財務(wù)表現(xiàn)糟糕的公司居然要去港交所上市？哪來的底氣？

因為這個公司踩在了醫(yī)療AI的風(fēng)口上，具體的說是認(rèn)知障礙的數(shù)字療法。雖然腦動極光收入不高，但其增長很快。2021年度、2022年度以及2023年3月31日止，腦動極光實現(xiàn)營業(yè)收入分別為229.9萬元、1129.1萬元、1056.4萬元。按照這個增長態(tài)勢，營收破億指日可待。

那么，這到底是一個明日之星，還是大忽悠呢？要回答這個問題，就需要從其業(yè)務(wù)層面進行深入的分析。

01 中國有認(rèn)知障礙人群3.4億

首先，我們需要了解什么是認(rèn)知障礙。

認(rèn)知障礙，簡單來說，就是大腦在處理、理解或記憶信息時出現(xiàn)的“故障”。

想象一下，當(dāng)我們的手機出現(xiàn)卡頓或者程序無法正常運行時，我們通常會說手機出了問題。同樣，當(dāng)大腦在某些特定功能上“卡頓”時，我們稱之為認(rèn)知障礙。

在日常生活中，可能有人發(fā)現(xiàn)自己總是忘記事情，這可能是記憶力減退的標(biāo)志。

有些人在聽到聲音時，可能聽得到，但就是不理解其中的意義，這可能是知覺障礙。

還有一些人可能會發(fā)現(xiàn)自己無法專心，或者在規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)時感到困難，這可能是注意力不集中或執(zhí)行功能障礙。

那么，這些大腦的“故障”是從哪里來的呢？原因其實很多。腦部的受傷，比如因為跌倒或車禍，可能會損傷大腦的某個部分。

有些疾病，如阿爾茨海默病或中風(fēng)，會影響大腦的功能。

有時，藥物的副作用，或者長時間的藥物濫用，也會導(dǎo)致認(rèn)知功能出現(xiàn)問題。

此外，長時間的營養(yǎng)不良、精神壓力、抑郁或焦慮也可能成為導(dǎo)致認(rèn)知障礙的原因。

認(rèn)知障礙看似不常見，事實上，全球和國內(nèi)有一個龐大的患者群體。

據(jù)弗若斯特沙利文的數(shù)據(jù)，2022年全球有認(rèn)知障礙患者17億，而中國有3.4億。

當(dāng)然，這些上億認(rèn)知障礙患者中，大部分并不嚴(yán)重，沒有接受正規(guī)的治療。

資料來源：弗若斯特沙利文

02 認(rèn)知障礙數(shù)字療法，是“靈藥”還是數(shù)字版的“保健品”？

在早期，當(dāng)我們提到認(rèn)知障礙的治療，首先想到的可能是藥物治療。

一些藥物被開發(fā)出來，目的是緩解與認(rèn)知障礙相關(guān)的癥狀。這些藥物可以幫助患者暫時改善記憶和思維能力，但往往不能完全逆轉(zhuǎn)病情的進展。

除了藥物，認(rèn)知康復(fù)也是一個重要的治療方式。這種方法通過組織練習(xí)和訓(xùn)練，如記憶和注意力訓(xùn)練，幫助患者改善或恢復(fù)他們失去的認(rèn)知能力。

腦動極光做的是認(rèn)知障礙數(shù)字療法，準(zhǔn)確的說是以AI為核心的數(shù)字療法，這種療法利用深度學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)分析等AI技術(shù)，來評估、診斷、治療和跟蹤患者的認(rèn)知健康狀態(tài)。

根據(jù)弗若斯特沙利文的數(shù)據(jù)，2022年，全球認(rèn)知障礙數(shù)字療法市場規(guī)模為21億美元。其中，中國市場1.49億元，預(yù)計到2030年能達到近10億元。

可以發(fā)現(xiàn)，這是一個比較“小眾”的市場，目前整體的市場規(guī)模還不到2億。腦動極光2022年的營收才剛過千萬量級，也從側(cè)面印證了這個市場的確不大。

但是，從最終的用戶需求角度出發(fā)，這其實是一個很大的市場。

我們從最終用戶角度來重新計算一下潛在的市場規(guī)模：中國有3.4億人存在不同程度的認(rèn)知障礙問題，我們假定其中10%的用戶使用認(rèn)知障礙數(shù)字療法相關(guān)系統(tǒng)（不僅包括醫(yī)院作為治療手段使用，也包括個人用相關(guān)系統(tǒng)來改善自身不嚴(yán)重的認(rèn)知障礙問題），每個用戶平均費用1000元，那整體潛在的市場規(guī)模為340億元。

所以，如果激發(fā)認(rèn)知障礙數(shù)字療法的潛在市場，這將是一個百億級的大生意。然而，如何才能激發(fā)這些潛在需求呢？

最核心的一個問題，就是現(xiàn)在的認(rèn)知障礙數(shù)字療法產(chǎn)品真的有用，也就是真的能治病。認(rèn)知障礙數(shù)字療法到底有沒有療效，有多大的療效，能夠媲美甚至超過人類醫(yī)生么？這其實需要打上一個大大的問號。

事實上，認(rèn)知障礙數(shù)字療法面臨的是整個醫(yī)療AI所面臨的共同的挑戰(zhàn)。雖然現(xiàn)在的人工技術(shù)已經(jīng)獲得了很大的發(fā)展，但是還很難達到醫(yī)療的專業(yè)性、準(zhǔn)確性要求。

目前，人工智能技術(shù)主要在人臉識別、語音識別等“容錯性”較高的領(lǐng)域。比如用在手機上的人臉識別解鎖，即使有幾次識別錯誤也沒關(guān)系。

但是，在醫(yī)療領(lǐng)域，如果AI系統(tǒng)出現(xiàn)一次診斷錯誤甚至給出錯誤的治療方案，那可能就是一起嚴(yán)重的醫(yī)療事故。只要發(fā)生幾次類似的嚴(yán)重醫(yī)療事故，就可能為整個行業(yè)按下暫停鍵。

整體來看，這一輪人工智能浪潮中，人們剛開始對AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用是懷有很大期待的，但經(jīng)過很多嘗試之后發(fā)現(xiàn)情況并不樂觀。

比較典型的就是IBM的watson 沃森醫(yī)療，為了進軍醫(yī)療AI，IBM下了血本。IBM在2015年4月推出Watson Health，之后為了提升能力，先后用10 億美元收購醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)公司Merge Healthcare、26 億美元收購了醫(yī)療數(shù)據(jù)分析公司Truven Health Analytics。

IBM斥巨資打造的明星產(chǎn)品Dr. Watson（沃森醫(yī)生），號稱可以在17秒時間內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次實驗數(shù)據(jù)，以及106000份臨床報告，并提出三個最優(yōu)選的治療方案。

基于這樣的能力，只要輸入患者的手術(shù)、病理、一般情況、基礎(chǔ)疾病、治療過程、復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移等信息，Dr. Watson就能通過閱讀大量的醫(yī)學(xué)材料，給出幾個治療方案，推薦給醫(yī)生。然而，這只是人們美好的期待。實際上，Dr. Watson的表現(xiàn)差強人意。

最終，IBM在醫(yī)療AI上的嘗試還是以失敗告終。早在2022年初，就有媒體報道IBM打算以10億美元“賤賣”Watson Health 部門。

導(dǎo)致IBM的Dr. Watson失敗的原因有很多，但其中最關(guān)鍵的只有一條，就是其效果不如人意。

試想一下，如果Dr. Watson給出的治療方案真的很好，超越了人類醫(yī)生水平，那大概率會取得巨大的商業(yè)成功。

如果只是給出一個方案，但質(zhì)量堪憂，醫(yī)生和患者都不敢用，那Dr. Watson就是一個好看的“花瓶”而已，失敗是必然的。

同樣的道理，認(rèn)知障礙數(shù)字療法要想取得成功，最關(guān)鍵的就是要真的有用。

而且，作為一個醫(yī)療AI產(chǎn)品，必須要確保給出的結(jié)果是可信的，其能力必須要顯著優(yōu)于人類醫(yī)生，并且錯誤率要無限逼近零，才有可能大規(guī)模的商用。什么時候這類產(chǎn)品的表現(xiàn)能夠獲得醫(yī)生和患者的普遍信任，認(rèn)知障礙數(shù)字療法才能迎來自己的春天。

值得指出的是，相對于跟藥物甚至手術(shù)方案有關(guān)的醫(yī)療AI，認(rèn)知障礙數(shù)字療法更“務(wù)虛”一點。一個醫(yī)療AI系統(tǒng)開一個藥方或者制定一個手術(shù)方案，其效果如何很快就會得到驗證。

與之相比，認(rèn)知障礙數(shù)字療法，給出的治療方案并不涉及藥物、手術(shù)等，其風(fēng)險性更低，“容錯性”更高。

以腦動極光的認(rèn)知障礙治療軟件ADHD為例，其核心是為認(rèn)知障礙患者制定訓(xùn)練課程，這類診療方案即使某個地方有問題，對患者的影響也不如藥物那樣嚴(yán)重和立竿見影。

腦動極光在招股書中披露了一些臨床試驗數(shù)據(jù)，其認(rèn)知障礙數(shù)字療法產(chǎn)品的效果還不錯。

但是，這些臨床試驗的規(guī)模還較小，能否經(jīng)受得住大規(guī)模的臨床檢驗還有待觀察。

我們當(dāng)然希望這類產(chǎn)品能夠最終被證明真的有用，但筆者對此持懷疑態(tài)度。

畢竟，整個醫(yī)療AI領(lǐng)域并不樂觀，更關(guān)鍵的是，以目前的AI技術(shù)的能力，還不足以支撐其在醫(yī)療這樣高度專業(yè)性的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模商用。

這是整個產(chǎn)業(yè)的局限，不是某個公司能夠輕易解決的。

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