6月21日，北京鹰瞳科技发展股份有限公司（以下简称“鹰瞳Airdoc”）向香港证券交易所提交了IPO招股书。瑞银集团、中信证券为其联席保荐人。

鹰瞳科技通过视网膜影像、多模态数据分析以及人工智能深度学习算法改进了慢性病传统的早期检测及辅助诊断方式，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、高效且可扩展的诊断及相关健康风险评估，满足全人群的医疗健康需求；自主研发的糖尿病视网膜病变辅助诊断软件于2020年8月率先获得眼底AI辅助诊断领域首批三类医疗器械证，同时已开发出一条丰富的产品管线，包含其他SaMD及健康风险评估解决方案，可解决在医院、社区诊所、体检中心、保险公司、视光中心及药房等场景对健康服务的各种需求。

行业先驱者 致力于成为最大的人工智能辅助慢病管理解决方案提供商

目前，中国慢性病患者接近3亿人，其中，心脑血管疾病、糖尿病等疾病患者增速现已高于全球平均水平。当前，中国慢性病防治工作面临着未确诊率高、青壮年患病率高、初治能力差、自我管理水平低等巨大挑战，社会医疗负担沉重。随着人工智能和大数据技术的逐渐成熟，其应用可以在从诊断到治疗的所有医疗领域提供实质性的帮助。

近年来，国务院、发改委、工信部、科技部等纷纷出台政策以促进人工智能医学影像产业发展。据弗若斯特沙利文统计，中国人工智能医学影像行业(医疗场景和大健康场景)的市场规模预计将从2020年的3.1亿元人民币增长到2030年的923亿元人民币，复合年增长率为76.7%。

视网膜是人体内唯一可以直接观察到血管和神经细胞的组织。视网膜病变的检测可以有效地预测和判断多种疾病或相关并发症风险，包括糖尿病、高血压、脑血管病、脑肿瘤和中风等。与人工智能医学成像的其他细分市场相比，人工智能视网膜筛查的商业化进度要快于许多人的想象，各方都看到了视网膜的入口价值。美国批准的第一家人工智能医疗器械就是视网膜病变人工智能辅助诊断软件，Google内部重点推进的人工智能医疗项目也是视网膜病变识别。当前，中国共有十几家人工智能医疗企业，大体分为两类：有由独立研发团队组成的初创企业如鹰瞳Airdoc，也有极具雄厚资金实力的互联网巨头如百度、腾讯等。相比较而言，鹰瞳科技在创新技术和服务模式的驱动下，其人工智能早期检测、辅助诊断及健康风险评估解决方案对于多种医疗场景均适用并具有宝贵价值，其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（包括体检中心、社区诊所、保险公司、视光中心及药房）进行销售。

多线并进，AI赋能眼底影像势如破竹

自2015年成立以来，鹰瞳科技现已形成以人工智能算法技术为核心的软硬结合产品及服务。根据公开信息显示，鹰瞳科技现已成功向三甲医院、体检机构和大健康服务机构提供了糖尿病视网膜病变辅助诊断系统和检测服务，以及具有行业特性的健康风险评估解决方案。

糖尿病视网膜病变辅助诊断系统及其配套软件是以内分泌科和眼科等科室为主要服务对象，通过对患者视网膜数据的传输、储存和测量，并借助人工智能算法，为医生提供糖尿病视网膜病变的辅助诊断意见。当前，该产品已经获得三类医疗器械注册证，并成功在医院内分泌科、眼科、体检中心等科室推广。

鹰瞳科技的健康风险评估解决方案具有检测健康风险指标的能力，包括对视网膜异常、视网膜血管异常、玻璃体异常、视网膜肿瘤、视神经病变、黄斑病变、先天性视网膜异常、心血管异常及贫血症等五十余种健康风险进行评估。该方案目前已在爱康国宾等超过140家分院，宝岛眼镜等超过700家验光中心以及各大保险公司广泛使用，每年为超过百万以上的用户提供服务。

领军人工智能医疗影像领域，鹰瞳科技究竟修炼哪些武林秘籍？

1. 厚积薄发，算法功力深厚

在算法方面，鹰瞳科技基于持续监测数据集，现已训练出一系列领先大众认知的新算法，并获得诸多顶级医院广泛使用和专家认可，在技术研发层面已建立良性循环的坚实壁垒。

在算法模型设计方面，鹰瞳科技从医学角度的深入思考，大胆使用深度学习工业界和学术界最新进展，针对视网膜影像的特殊性做了大量的深度定制和创新，着重解决业务落地中的实际问题，设计并实现了基于病变分类、病灶检测分割和体征检测和分割的混合模型。

据了解，鹰瞳科技目前的算法模型可以做到55种健康风险的评估，平均AUC0.967达到人类专家水平。在病灶检测分割问题上，实现了行业同类产品从未有过的60几种病灶的高精度分割，算法准确率大于90%，接近人类专家水平。健康风险模型性能也明显好于学术界。此外针对不同型号的相机的成像特征不同，通过领域自适应方法解决了算法模型在不同相机上的泛化问题，适配市面上几乎所有主流硬件。

2. 广积粮、缓称王，持续构建全球最大视网膜图像数据库

根据公开信息显示，鹰瞳科技现已积累形成了一个全面、多样、庞大的视网膜图像数据库，该数据库包括约370万真实的视网膜图像及对应的多模态数据，训练数据通过数百位专业医生的高质量多病种、多专家交叉标注。其中部分数据是同一个用户的多次检测结果和其他多模态指标结合的数据，已建立了极为坚实的数据壁垒，比同业先行一步。

值得一提的是，鹰瞳科技核心团队成员在医学和算法方面具备专业能力。成立五年多来，鹰瞳科技在中国共取得134项专利及专利申请，6项已发表的PCT申请，在《柳叶刀》、《英国眼科学杂志》、《英国皮肤学杂志》等期刊上发表论文20多篇

3. 怀悬壶济世之心，认真解决行业问题

根据弗若斯特沙利文研究表明，随着人口老龄化、城市化、社会生活压力、环境污染等导致各种慢性病患病率不断上升，医疗保健服务的需求日益增长，但由于医疗资源有限，患者就诊量过大，目前的医疗机构不能满足患者的医疗需求。

截至2020年11月底，中国全国共有医院35,112家，其中公立医院11,885家，占医院总数的33.85%。三级医院2,895家，占医院总数的8.25%，同期医院就诊量49.5亿人次，同比下降11.5%。公立医院25.1亿所，三级医院15.6亿所，占医院就诊总量的52.5%。

也就是说，中国8.25%的三级医院承担了52.5%的诊疗服务。这种巨大反差导致了三级医院特别是公立三级医院超负荷运转。

针对这一现状，鹰瞳科技创始人张大磊表示，公司立志于最广大人群的健康问题，鹰瞳科技将一如既往加大研发投入，持续向社会提供品质更好、使用更便捷、可及性更强的服务，让每一个普通人都能及时掌握自己的健康。

领航员的目标从来都是星辰大海

据了解，作为人工智能视网膜影像的市场先驱者，鹰瞳科技拟通过本次IPO进一步扩大自身市场优势，加强该公司在整体医疗领域中的影响力及渗透率。根据现有的实力水平及其市场需求的增长，可预期该公司通过本次IPO募资后有望进入跨越式发展阶段。

1.提高市场接受度，快速推进医疗和商业体系多场景规模化落地

据悉，针对当前人工智能医疗影像行业仍存在渗透率较低的问题，未来，鹰瞳科技将从C端（终端用户）及B端（医院、体检中心等）同时发力。

同时，鹰瞳科技将继续扩大多场景的应用覆盖，增加部署网点数，打造标杆效应，进一步深化现有客户合作并持续开拓各场景下头部新客户。除此之外，该公司还计划完成更多场景的商业化验证，加快开拓包括政府筛查体系等新场景的规模化落地。

2.继续推进产品管线开发，丰富人工智能慢病辅助诊断解决方案

鹰瞳科技将继续推进在研产品管线的研发、注册和商业化，不断通过深度学习，训练算法模型支持产品新适应症的开发扩展。基于核心专利技术，该公司计划和更多知名国内外学术及医疗机构合作研究，共同开发尚有大量未满足筛查需求的新产品，进一步丰富产品组合，打造中国最全面的AI慢病筛查和辅助诊断解决方案，巩固行业地位。

3.持续投入技术创新研发，提升公司的数据、算法和硬件能力

在技术升级方面，鹰瞳科技计划不断提升的算法框架、硬件框架和工程框架，投资新的研发科技，保持高水准的研发水平，引领AI视网膜筛查的技术革新。

硬件研发方面，鹰瞳科技将围绕不同级别的应用场景，推出适合各自专业场景的多型号硬件方案。同时，进一步提升硬件开发、生产和销售的规模效应，降低设备成本，持续降低使用门槛，通过软硬一体化实现产品在基层和家庭普惠式的健康监测和管理应用。

4.布局消费端，建立服务闭环，打造普惠化综合慢病管理平台

中国家庭慢病问题严重，亟需适合家用且高效精准的筛查及管理方案。鹰瞳科技将为家庭及个人提供全生命周期的慢病监测和管理解决方案，建立服务闭环，通过家用价格水平的持续健康监测AI服务，让C端用户通过鹰瞳科技产品持续监测自己的健康状况，提升C端用户支付比例。同时，鹰瞳科技还计划推出针对不同消费者医疗环境（包括养老院和企业诊所）的定制健康风险评估解决方案的开发，以提高精准医疗。

总体而言，人工智能视网膜影像要以算法及数据库为核心，同时要将线上服务与线下应用相结合，进一步开发及满足现有市场需求。在这一方面，作为行业先驱者的鹰瞳科技已建立起宽阔的护城河。那么，IPO后的鹰瞳科技又会为市场带来哪些惊喜，值得我们进一步期待。