今天小編分享的科技經驗：最大融資紀錄再被刷新，牙科AI賽道加速狂飙，歡迎閲讀。
文｜vb 動脈網
AI 在今年引燃牙科市場！
一方面，是AI 在牙科領網域應用的相關勁爆新聞頻出。比如就在本月，總部位于波士頓的創新企業 Perceptive 宣布，一台由 AI 控制的全自動機器人首次對人類患者進行了全套牙科修復手術，耗時 15 分鍾，這速度約是人類牙醫的 8 倍。一時之間，牙科 AI 機器人是否會替代牙醫或成為牙醫重要助手引起行業廣泛讨論。
另一方面，資本對牙科 AI 企業的青睐正在增加，最大融資紀錄被反復刷新。7 月，一家名為 Pearl 的企業宣布完成高達 5800 萬美元（折合人民币約 4.16 億元）的 B 輪融資，該輪融資由 Left Lane Capital 領投，Smash Capital、Alpha Partners 及現有投資者 Craft Ventures 和 Neotribe Ventures 參與——該融資金額一舉刷新由 Overjet 在今年年初創下的牙科 AI 賽道融資新紀錄（5320 萬美元）。
▲數據來源：動脈橙數據庫 2024 年融資已标為灰色
要知道，口腔行業一直是屬于 " 小而美 " 的賽道。據此前多位口腔行業投資人告訴動脈網，在牙科行業，超過 4000 萬美元（或 3 億元人民币）的單筆股權融資比較稀少，只有少數頭部企業在商業化取得一定成果後才能拿到如此高的融資額。
資本的熱捧，無疑是看到牙科 AI 賽道已經走至某個拐點，行業即将迎來一次高速增長階段。
AI，真的已經開始革新牙科行業了嗎？
自 2015 年左右 AI 熱潮翻滾以來，牙科便成為不少企業入局的重要場景之一。不過，由于此前對行業沒有帶來太大實質性提升，牙科 AI 一直不温不火。
"前幾年，AI 在牙科領網域的應用十分零散，更多的是一些上遊設備或耗材企業會引入相關技術，以提升自家產品的智能化程度。" 一家人民币基金的投資總監吳光（應受訪者要求為化名）告訴動脈網，" 比如作為行業龍頭，隐形正畸品牌隐适美的母公司愛齊科技很早就開始使用 AI，旗下產品 Invisalign ® 為醫生提供了一套遠程監控解決方案，融合 AI 技術，以幫助醫生管理患者佩戴進度。"
同時，一些信息化公司主導的 AI 獲客軟體也應運而生。它們基于口腔機構後台積澱的過往用户數據或社媒平台導流的數據，對潛在用户進行畫像分析，從而為口腔機構提供運營指導，并幫助獲客。
" 這些 AI 系統的出現，确實為行業帶來了一些改變，但遠沒有達到預期。" 在吳光看來，與 AI 此前在金融領網域的應用或大模型目前在文生圖等領網域帶來的巨大改變不同，AI 在口腔領網域還未特别深入，且應用都過于單點。"行業更期望的是，從口腔疾病的預防、篩查、輔助診斷，到治療方案設計、患者随訪等全過程，AI 都能參與進來，實現效率的提高。"
也就是説，AI 承擔的角色是牙醫的重要助手或能重構口腔診所的整個流程，即打造 AI 牙醫助手，或構建 AI 智能口腔診所。
凡事不能一蹴而就。對此，吳光與團隊将牙科 AI 的發展大致劃抽成了三大階段，并對每個階段進行了标準分類。
▲牙科 AI 的三個階段 動脈網根據訪談繪制
"我們判斷牙科 AI 大規模商業化能否起來的關鍵是，能否讓下遊的口腔機構們真正獲益。" 吳光認為，在第一階段，上遊廠商對 AI 的運用确實能讓產品更優秀、患者獲益，但下遊的機構很難看到 AI 對短期營收增長帶來貢獻，所以導致只有一些大型設備廠商會押注 AI，行業其他牙科 AI 企業由于缺乏買單方，商業進展緩慢。
改變正在發生。目前一些 AI 牙科企業已經拿出了具有更實質效果的 AI 產品，牙科 AI 賽道逐步跨越第一階段，向第二階段演進。
" 從今年獲得兩筆大額融資的牙科 AI 企業（Overjet、Pearl）來看，它們通過 AI 輔助牙醫看病的業務切切實實增加了口腔機構的收入，這讓下遊的買單方有了更大動力投入更多資金到 AI 系統的建設中去。" 吳光表示。
根據近期 VideaAl 對美國 100 個牙科診所，涉及 47 萬口腔患者的研究顯示，通過 AI 支持牙醫更早地識别疾病，并向患者提供第二意見，牙科診所的平均年淨生產率顯著提高了 13%。
與此同時，此次牙科 AI 機器人進行全套牙科手術的速度約是人類牙醫的 8 倍，更讓口腔行業看到了效率革命正在到來。要知道，牙醫的培養周期長，一直是稀缺醫療資源，牙科 AI 機器人的突破将成為牙醫的得力助手，彌補這部分空缺。
這似乎意味着，牙科 AI 賽道已經到了拐點時刻。
推動變革，衝在前線的牙科 A 企業在如何做？
在牙科 AI 邁入新階段的當下，入局的頭部企業正在嘗試輔助診療（如輔助牙醫看病、AI 手術機器人）、精準獲客（如對話分析系統）、提高生產智能化（如齒科制造自動化）等方向。
其中，輔助診療是資本押注最熱的領網域，包括 AI 對各模态數據的智能分析和診斷，以應用于疾病影像學分析、提供輔助決策、智能化診斷報告等。目前有 Pearl、Overjet、Videa Health、領健、DeepCare 羽醫甘藍等創新企業在此布局。
比如此次拿下牙科 AI 史上最大融資紀錄的 Pearl，該企業的目标便是利用 AI 技術，幫助牙醫閲讀患者的 X 光片，從而為患者提供更準确、更一致、更易懂的診斷報告。
具體來説，Pearl 研發了一款實時牙科 AI 平台 Second Opinion，其能自動檢測 X 光片中的多種病症，包括但不限于齲齒、牙石和根尖膿腫等在内的多種常見牙科病症，并為牙醫提供第二診療意見，以提高放射學診斷的準确性。
▲ Second Opinion 演示頁面截圖 圖源：企業官網
從患者的視角來看，與傳統牙科診療流程不同，當患者在牙科診所進行基礎檢查後，如果被牙醫判斷需要進行 X 光片拍攝，則會由 Second Opinion 平台參與分析——X 光片拍攝完畢後僅需幾秒鍾，Second Opinion 的診斷分析結果便會出來，且能發現以前難以檢查到的一些微小的牙周病迹象。這不僅大大節約了檢查時間，也讓檢查結果更細致入微。目前，Second Opinion 已成為業内第一個獲得 FDA 許可的椅旁人工智能軟體，并被《時代》雜志評為最佳發明，且獲得 120 個國家 / 地區的監管許可。
在商業落地上，Pearl 的技術被六大洲的牙科診所使用，并已覆蓋全球超過 50 萬家牙科診所和數百萬牙科專業人士。同時，全球化的布局為 Pearl 收入的持續增長帶來巨大助力，據國外媒體報道，在 2023 年，Pearl 的營收增長了 458%。
今年年初拿下 5320 萬美元融資的Overjet 在業務方向上與 Pearl 類似，都是将 AI 用于診療端，即輔助牙醫看病。但不同在于，Overjet 是将更精準的診斷意見介入到支付流程中，幫患者節省理賠時間成本，以及幫保險公司控費。
詳細來看，不同的專家常常會對同一張牙科 X 光片給出不同解釋，這可能會讓醫生、保險公司和患者之間的溝通不暢，使患者對牙醫不夠信任，也使保險公司無法确定是否支付費用，最終導致患者拒絕治療。Overjet 介入後，憑借其在數百萬個病例上訓練的 AI 平台，以及大量臨床專家團隊的參與，使診斷結果更為精确。
據 FDA 的研究，幾乎每位普通牙醫在使用 Overjet 時都能更準确地檢測蛀牙和牙結石，并得到近乎一致的結果。這帶來的好處是，基于一致的診療意見，患者對牙醫的治療更放心，保險公司也能保證支付費用。
國產創新企業也在該方向發力，如領健推出了 AI 看牙，該應用能基于患者影像數據，通過 AI 算法在 5 秒内顯示并記錄、分析結果。據領健官網，AI 看牙已接入 50 多個品牌的影像設備，支持門診拍片後影像數據自動回傳至企業另一款產品 e 看牙系統内。
在診療端，AI 手術機器人的出現帶來了更多的可能。" 在口腔行業，已經出現不少手術機器人，特别是種植牙方向，但能實現可擴展的全自動治療方式的機器人特别稀少。" 吳光表示，目前在全自動治療方式上，僅有 Perceptive 等少數創新企業，它們正在通過 AI 使手術機器人實現部分牙科手術的全流程操作，并極大壓縮手術時間，這對口腔行業具有革命性意義。
具體來説，Perceptive 的 AI 手術機器人使用手持式三維容積掃描器，通過光學相幹斷層掃描（OCT）建立詳細的口腔三維模型，包括牙齒、牙龈甚至牙齒表面下的神經。OCT 只使用光束來建立體積模型，模型的分辨率很高，能自動檢測出空腔，準确率約為 90%，且避免了有害的 X 射線輻射。不過，Perceptive 的 AI 手術機器人尚未獲得 FDA 批準，到真正實現商業化還需不少時日。
眾所周知，獲客一直是口腔行業的重要經營活動之一。如何通過 AI 的方式讓獲客變得精準是近幾年行業發力的重要方向。其中，對話分析系統是新起來的 AI 獲客方式之一，從公開資料中看到的入局者并不多，主要有今年剛獲得種子輪融資的 Peerlogic 等。
據 Peerlogic 的官網顯示，該企業的 AI 對話分析系統能與口腔機構的管理系統或電話系統配合使用，通過識别患者與機構接電人員的對話，實時捕獲、分析對話裏的關鍵信息，并輸出更科學的溝通話術，提高口腔機構的經營效率，從而增加獲客和收入。自 2020 年成立以來，Peerlogic 在美國已經服務超過 1000 家牙科診所。
一直以來，口腔行業繁雜的產品類型（上遊市場有數十萬的 SKU）導致上遊離散程度高。如何提高上遊的智能化程度，以及在近乎無人工介入的條件下，工廠能自動實現制造全品類牙科產品，将對整個行業帶來巨大的質效提升。據動脈網觀察，在借助 AI 助力齒科制造自動化上，包括 Oqton 、微雲人工智能等創新企業皆有入局。
以 Oqton 為例，其主要為齒科 3D 打印領網域提供 AI 解決方案。具體來説，在過往，許多技工所的牙科技師要為 3D 打印可摘局部義齒（RPD）支架準備數據，常常需要花費數小時，比如手動調整軟體生成的支撐。對此，Oqton 開發了 RPD 支架自動分區功能，這一功能大大節省了牙科技師的時間，使 3D 打印的流程更加簡化。
又比如國產創新企業微雲人工智能，該企業基于 AI 構建了智能工廠，以 " 全數字化、全智能化、全信息化 " 的牙科醫療服務模式和自有核心技術可以在全流程近乎無人工介入的條件下自動制造全品類牙科產品，覆蓋種植、美容、正畸、修復等醫療場景。
當然，每家牙科 AI 創新企業并不只拘泥于某一個細分方向，而是在原方向上做精做深後，會向更多業務挺進。
例如，刷新融資紀錄的 Pearl 就從診斷出發，持續擴容產品線，現已涵蓋保險理賠審批、牙科教育等多方位的牙科診所解決方案。其中，旗下產品 Practice Intelligence，其能通過深度學習算法分析牙科診所的患者數據，幫助醫生和管理者發現可能被忽視的診斷和治療機會。這款工具的智能之處在于，它能夠識别患者的治療歷史中存在的模式和趨勢，預測未來的治療需求，從而為診所提供數據驅動的決策支持。
不難看出，牙科 AI 已經在多個方向開花結果。不過，行業仍存在一些堵點、痛點，因此在動脈網此前的訪談中，就有不少投資人表示，牙科 AI 的成長，亟需整個產業鏈上的每一個入局者行動起來，才能獲得更大的成功。
牙科 AI，一些潛在風險和新可能
在牙科 AI 的產業故事不斷翻開新篇章的過程中，多位業内人士也提到，要提前規避和正視正在到來一些新的風險。
首先，由于 AI 模型是靠數據驅動，因此性能與數據關系緊密。在這個問題上，AI 研發企業要注重擴大樣本量和增加數據多樣性，從而在一定程度提升 AI 模型的泛化能力。
再者，一旦由 AI 引發口腔診療事故，如何劃分責任也是關鍵。對此，一家口腔數字化企業高管告訴動脈網，一般來説，AI 開發者需提供完整的原始數據，證實開發和生產過程沒有纰漏，在此基礎上，使用者對結果正确與否負責。從這個角度，AI 只能成為輔助工具，牙醫永遠是最終臨床端的拍板決策者。所以，牙醫的價值不可替代。
最後，用户數據的隐私和安全性保證至關重要。收集和分析更多高質量的口腔健康數據是 AI 模型能變得更精準的核心，這裏面包括影像、病歷記錄和治療結果等，如何為數據安全做好嚴密的防火牆，以及不被濫用，是每家牙科 AI 企業都需回答的問題。
既重視風險，又敢于創新，牙科 AI 将持續為口腔行業的質效提升帶來助力：一方面提高與提升供給端質量，另一方面為需求端的口腔患者們提供更加優秀的齒科護理和治療技術，從而保障全民口腔健康。
正如 AI 當前在多個領網域帶來的巨大革新一樣，在技術的持續躍遷中，一個嶄新的數智化口腔時代正加速到來。
