过去，一名全科医生收到的各种指南合计公斤。

如今，一个内科医生若想跟踪更新知识每天需要读19篇报告。

过去，一个医生掌握80%以上的知识就称得上权威。

如今，医学知识分散在不同专家的头脑中。

作为现代病人，我们面对的将是一个网络化的信息库和知识库，而不仅仅是一个医生。

自AlphaGo扫遍棋坛难逢对手，人工智能时代的到来为医疗带来了颠覆性的发展，“AI+医疗”的结合，正在提供一种新的想象力，并一步步促使医疗往深层次变革，将最终价值推向个人获得更大的主动权。

今年6月，医疗AI领军企业鹰瞳Airdoc主体公司北京鹰瞳科技发展股份有限公司(下称“鹰瞳Airdoc”)向港交所提交上市申请。这是继科亚医疗后，又一家启动IPO进程的医疗AI企业。

在过去6年时间里，鹰瞳Airdoc聚焦眼科AI赛道，基于深度学习，通过计算机视觉图像识别技术、在医学指导下形成医学影像识别算法模型服务，并在同类产品中首个获得国家药监局第三类医疗器械证书，进入到建立商业闭环和变现阶段。

在三类证+新融资+商业化+上市的新一波风口下，AI+医疗如何加速洗牌建立竞争壁垒？

良医财经将以鹰瞳Airdoc为窗口，从眼科赛道入手，看看医疗AI是如何打破“不可能三角”，落地临床就诊场景的。

良医财经「产业观察」的第34篇。

主笔/阿布

内容架构师/丹丹

出品/良医财经

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金融理论中，有个蒙代尔不可能三角。说的是金融体系在资本自由流动、汇率稳定和货币政策独立这三者之中只能选择两项，不可能三者兼得，否则会导致金融崩溃。

而在医疗体系中，也同样存在一个不可能三角：便宜、高效、服务好，三者同样难以兼得。

值得一提的是，不同的国家因医疗体系不同，三角也呈现了不同的方向。比如，美国选择了高效和服务好，所以导致医疗成本昂贵。在美国，做一项核磁就需要花费美元，阑尾炎手术的费用更高达美元；英联邦国家和欧洲选择了便宜和服务好，结果就是见到医生很难，排队情况极为严重，效率极低。预约牙科医生一个月，眼科七个月，拍个B超三个月起步。

我国则因人口众多，强调“普惠”，选择了便宜和高效，为的是大家都能看上病。代价是医生高强度工作，病床高周转，门诊高周转。与此同时，医疗的服务就很难得到保证。

近几年，我国的医疗产业不断深化改革，从药品的费用、到互联网医疗行业的创新，都在费用、服务和高效等几个方面不断深耕。不过，即便是多重尝试，也很难打破不可能三角的禁锢。比如，可以提供更好医医院，价格就会贵。在线问诊平台高效且服务尚可，但价格不一，且质量也没有统一的标准。

人工智能时代，是否能够破解不可能三角？

年之前，鹰瞳Airdoc创始人张大磊家人在看病时被误诊，他开始思考一个问题：有没有什么办法可以让患者清楚的知道自己的健康状况，而且得到比较好的治疗方案？

基于此前的“程序猿”经验，张大磊希望通过算法将病人和医生进行连接，并且通过算法去模拟一些医生判断的路径，帮助医生更准确地判断病情，以降低误诊的几率。

创办了鹰瞳Airdoc后，张大磊和团队用了3年时间研发出了视网膜人工智能慢病识别系统。在医学专家的帮助下，鹰瞳Airdoc对算法进行更深一步的完善，其联合中山眼科中心等展开的全球首个眼科AI多病种辅助诊断系统真实世界研究结果表明，鹰瞳Airdoc的算法准确率已可媲美专业眼科医生，该研究于今年7月发表在国际顶级医学期刊《柳叶刀·数字健康》上。

去年8月，鹰瞳Airdoc糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件获国家药监局批准上市，在同类产品中首个获得国家药监局第三类医疗器械证书。这标志着，其产医院开始大规模落地和使用。

在AI算法的加持下，不可能三角似乎不再牢不可破。除了协助及减轻医生的医学诊断工作，鹰瞳Airdoc开发的人工智能视网膜影像相关的丰富产品管线，还能够为用户提供疾病辅助诊断及健康风险评估。未来，从健康评估到诊疗，AI+医疗的作用或将不断放大。

医疗领域，历来有“金眼、银牙、铜骨”的说法，通过AI切入眼科赛道，市场极为广阔。而鹰瞳Airdoc也自然吸引了大批资本的