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

(資料圖片僅供參考)

這個公司只有138人，營收剛過千萬，并且還在巨額虧損。這樣一個財務表現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療AI的風口上，具體的說是認知障礙的數字療法。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，腦動極光實現營業收入分別為229.9萬元、1129.1萬元、1056.4萬元。按照這個增長態勢，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，就需要從其業務層面進行深入的分析。

01 中國有認知障礙人群3.4億

首先，我們需要了解什么是認知障礙。

認知障礙，簡單來說，就是大腦在處理、理解或記憶信息時出現的“故障”。

想象一下，當我們的手機出現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，當大腦在某些特定功能上“卡頓”時，我們稱之為認知障礙。

在日常生活中，可能有人發現自己總是忘記事情，這可能是記憶力減退的標志。

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現自己無法專心，或者在規劃和執行任務時感到困難，這可能是注意力不集中或執行功能障礙。

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，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，也會導致認知功能出現問題。

此外，長時間的營養不良、精神壓力、抑郁或焦慮也可能成為導致認知障礙的原因。

認知障礙看似不常見，事實上，全球和國內有一個龐大的患者群體。

據弗若斯特沙利文的數據，2022年全球有認知障礙患者17億，而中國有3.4億。

當然，這些上億認知障礙患者中，大部分并不嚴重，沒有接受正規的治療。

02 認知障礙數字療法，是“靈藥”還是數字版的“保健品”？

在早期，當我們提到認知障礙的治療，首先想到的可能是藥物治療。

一些藥物被開發出來，目的是緩解與認知障礙相關的癥狀。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病情的進展。

除了藥物，認知康復也是一個重要的治療方式。這種方法通過組織練習和訓練，如記憶和注意力訓練，幫助患者改善或恢復他們失去的認知能力。

腦動極光做的是認知障礙數字療法，準確的說是以AI為核心的數字療法，這種療法利用深度學習、模式識別、數據分析等AI技術，來評估、診斷、治療和跟蹤患者的認知健康狀態。

根據弗若斯特沙利文的數據，2022年，全球認知障礙數字療法市場規模為21億美元。其中，中國市場1.49億元，預計到2030年能達到近10億元。

可以發現，這是一個比較“小眾”的市場，目前整體的市場規模還不到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，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模：中國有3.4億人存在不同程度的認知障礙問題，我們假定其中10%的用戶使用認知障礙數字療法相關系統（不僅包括醫院作為治療手段使用，也包括個人用相關系統來改善自身不嚴重的認知障礙問題），每個用戶平均費用1000元，那整體潛在的市場規模為340億元。

所以，如果激發認知障礙數字療法的潛在市場，這將是一個百億級的大生意。然而，如何才能激發這些潛在需求呢？

最核心的一個問題，就是現在的認知障礙數字療法產品真的有用，也就是真的能治病。認知障礙數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生么？這其實需要打上一個大大的問號。

事實上，認知障礙數字療法面臨的是整個醫療AI所面臨的共同的挑戰。雖然現在的人工技術已經獲得了很大的發展，但是還很難達到醫療的專業性、準確性要求。

目前，人工智能技術主要在人臉識別、語音識別等“容錯性”較高的領域。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系。

但是，在醫療領域，如果AI系統出現一次診斷錯誤甚至給出錯誤的治療方案，那可能就是一起嚴重的醫療事故。只要發生幾次類似的嚴重醫療事故，就可能為整個行業按下暫停鍵。

整體來看，這一輪人工智能浪潮中，人們剛開始對AI技術在醫療領域應用是懷有很大期待的，但經過很多嘗試之后發現情況并不樂觀。

比較典型的就是IBM的watson 沃森醫療，為了進軍醫療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 億美元收購醫學影像數據公司Merge Healthcare、26 億美元收購了醫療數據分析公司Truven Health Analytics。

IBM斥巨資打造的明星產品Dr. Watson（沃森醫生），號稱可以在17秒時間內閱讀3469本醫學專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次實驗數據，以及106000份臨床報告，并提出三個最優選的治療方案。

基于這樣的能力，只要輸入患者的手術、病理、一般情況、基礎疾病、治療過程、復發轉移等信息，Dr. Watson就能通過閱讀大量的醫學材料，給出幾個治療方案，推薦給醫生。然而，這只是人們美好的期待。實際上，Dr. Watson的表現差強人意。

最終，IBM在醫療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。

導致IBM的Dr. Watson失敗的原因有很多，但其中最關鍵的只有一條，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，超越了人類醫生水平，那大概率會取得巨大的商業成功。

如果只是給出一個方案，但質量堪憂，醫生和患者都不敢用，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，認知障礙數字療法要想取得成功，最關鍵的就是要真的有用。

而且，作為一個醫療AI產品，必須要確保給出的結果是可信的，其能力必須要顯著優于人類醫生，并且錯誤率要無限逼近零，才有可能大規模的商用。什么時候這類產品的表現能夠獲得醫生和患者的普遍信任，認知障礙數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方案有關的醫療AI，認知障礙數字療法更“務虛”一點。一個醫療AI系統開一個藥方或者制定一個手術方案，其效果如何很快就會得到驗證。

與之相比，認知障礙數字療法，給出的治療方案并不涉及藥物、手術等，其風險性更低，“容錯性”更高。

以腦動極光的認知障礙治療軟件ADHD為例，其核心是為認知障礙患者制定訓練課程，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據，其認知障礙數字療法產品的效果還不錯。

但是，這些臨床試驗的規模還較小，能否經受得住大規模的臨床檢驗還有待觀察。

我們當然希望這類產品能夠最終被證明真的有用，但筆者對此持懷疑態度。

畢竟，整個醫療AI領域并不樂觀，更關鍵的是，以目前的AI技術的能力，還不足以支撐其在醫療這樣高度專業性的領域實現大規模商用。

這是整個產業的局限，不是某個公司能夠輕易解決的。