神经外科医生在切除脑肿瘤时，面对的是一个令人不安的悖论：切得越干净，患者复发风险越低；但每多切一毫米，损伤语言、运动或认知功能区的概率就随之上升。传统上，医生依赖解剖标志、术中电刺激和自身经验来判断“安全边界”，但脑功能区的位置因人而异，肿瘤的占位效应还会把正常结构推挤到意想不到的位置。一个在解剖图谱上“安全”的入路，可能在某个具体患者身上恰好穿过负责情绪调节的纤维束。这种“千人千脑”的个体差异，构成了神经外科最顽固的临床风险之一。
同样的困境也出现在精神疾病治疗领域。经颅磁刺激（TMS）被国内外批准用于抑郁症治疗已有多年，但传统方案的临床有效率长期偏低。问题不在于刺激本身是否有效，而在于刺激靶点是否准确。斯坦福大学开发的“斯坦福疗法”通过功能磁共振数据分析，将刺激靶点定位到左侧背外侧前额叶与膝下前扣带皮层连接最负相关的区域，在双盲试验中对难治性抑郁症取得了79%的治疗有效率。但据曦嘉医疗CFO原泉介绍，这一方案“只是一种专用于抑郁症的治疗方案，并不是一个识别患者个体化靶点的成熟软件”，且国内部分医院引入的类似疗法中，很多软件的靶点计算要耗费数天时间。
正是在这两个场景的交叉点上，脑科学AI公司曦嘉医疗于近日完成数千万元Pre-A轮融资。36氪获悉，本轮由国中资本领投，锡创投、勤智资本、慧创医疗、兴富资本跟投，资金主要用于临床研究、市场拓展和产品迭代。公司试图用同一条技术主线——基于结构连接图谱的个体化脑网络映射——同时回答神经外科的“在哪里下刀”和神经调控的“在哪里刺激”两个问题。
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 公司 | 曦嘉医疗（深圳曦嘉医疗投资控股有限公司 / NuraNavX） |
| 轮次 | Pre-A轮 |
| 金额 | 数千万元（具体金额未披露） |
| 投资方 | 国中资本领投；锡创投、勤智资本、慧创医疗、兴富资本跟投 |
| 总部 | 深圳 |
| 创始人 | 未披露 |
| 官网 | 未披露 |
从“结构连接图谱”切入：379个脑区与20多个功能网络意味着什么
曦嘉医疗的技术底座是脑连接组学与深度学习算法的结合。公司成立于2024年5月28日，其核心方法不依赖单一脑部成像，而是通过处理患者的高分辨率MRI数据，结合自主研发的结构连接图谱（SCA）技术，在1至1.5小时内将大脑精细划分为379个独特脑区，并自动提取神经纤维束，进而映射出20多个重要脑功能网络。据公司披露，这一过程最终为每位患者生成专属的脑连接图谱。
从技术逻辑上看，SCA的关键步骤在于利用机器学习提取神经纤维束的结构特征，并使用健康和患病受试者数据进行学习和验证。这与传统基于解剖模板的脑区划分有本质区别：解剖模板假设所有人的脑区位置大致相同，而SCA试图还原每个患者脑部结构的特异性，包括脑部尺寸差异和病变引发的脑区位移。原泉用“绘制大脑GPS”来类比这一能力，称其“揭示大脑不同区域如何相互连接形成脑网络，进而理解大脑不同区域的功能和运作机制”。
但需要区分的是，公司宣称的技术能力目前缺乏独立第三方验证的公开数据。379个脑区的划分精度、20多个功能网络的映射准确性、以及1至1.5小时计算时长的稳定性，均来自公司披露，尚未见到同行评审论文或监管机构的技术审评报告对这些具体指标进行独立确认。从已披露的信息看，公司2023年底在国内拿到了首张医疗器械二类注册证，这至少说明其软件产品通过了药监部门对安全性和基本有效性的审查，但二类注册证的技术审评深度与三类证不可同日而语，且注册证对应的具体产品名称和适用范围未披露。
海外一万例手术的含金量：注册证、数据飞轮与国内落地的断层
据公司披露，其核心软件Nura Surgical已在海外120余家医院引入，累计应用于超1万例神经外科手术。这一数字如果属实，意味着曦嘉医疗在海外神经外科手术规划领域已经建立了相当规模的临床使用基础。原泉表示，AI脑网络图谱“基于数据和算法驱动，在应用过程中积累的病例和手术规划等真实数据，也会不断反哺AI模型”，形成数据飞轮效应。
然而，海外使用规模与国内商业化进度之间存在明显断层。在国内，公司披露的信息是：神外手术规划产品已进入多家三甲医院，但具体医院名单和实际使用量未披露；2023年底拿到首张医疗器械二类注册证，但注册证对应的产品名称、获批适应症和临床评价路径均未公开。从“进入医院”到“产生持续收入”之间的距离，在医疗器械行业通常以年为单位计算，涉及招标、物价编码、医保对接、医生培训等多个环节。公司未披露国内神外产品的具体收入或销售数据，因此无法判断其国内商业化是否已经越过从“试用”到“采购”的临界点。
另一个值得注意的细节是，海外120余家医院和超1万例手术的累计数据，其数据来源、统计口径和验证方式均未披露。如果这些数据来自公司海外关联主体的客户记录，其可核查性就低于经审计的财务数据或第三方临床研究报告。在缺乏独立验证的情况下，这一数字更适合理解为公司口径的市场渗透指标，而非经过审计的经营事实。
自营诊所与TMS导航：从软件公司到医疗服务提供商的跨度
曦嘉医疗的商业模式在脑科学AI公司中并不常见。除了向医院销售软件产品，公司还在深圳和上海建立了自营神经调控诊所，据披露为抑郁症、焦虑症、失眠症、儿童自闭多动、精神分裂、卒中后康复等患者提供治疗。公司称已在数千例临床治疗中证明其有效性，并在国内完成超1000例患者的临床治疗。
从软件授权到自营诊所，这一步跨越的商业逻辑是清晰的：如果AI脑图谱软件的核心价值在于为TMS治疗提供个体化靶点定位，那么自营诊所可以直接将软件能力转化为治疗服务的溢价，而不必等待医院采购决策的漫长周期。但这一步也带来了完全不同的运营复杂度。诊所业务涉及医疗资质、医生招聘、患者获客、疗效管理和医疗纠纷风险，其单位经济模型与软件授权截然不同。公司未披露自营诊所的收入、患者复购率、单次治疗价格或运营成本，因此无法评估这一业务线的盈利前景。
更关键的问题是，公司称“已在数千例临床治疗中证明其有效性”，但这一表述缺乏可核查的研究设计信息。是随机对照试验还是回顾性病例系列？主要终点是什么？与哪些对照方案比较？这些信息均未披露。在循证医学的框架下，“数千例临床治疗”本身并不构成有效性证据，只有经过预先注册、有对照组和预设终点的临床试验才能支撑疗效声明。公司同时披露正与北京安定医院等三甲医院合作开展更大规模临床试验，这暗示其现有证据等级可能尚未达到足以改变临床指南的水平。
产业资本入局的另一层含义：慧创医疗与“静态解码+动态感知”的互补叙事
本轮融资的投资方组合中，慧创医疗的参与具有超出财务投资的意义。慧创医疗是国内近红外脑机接口（fNIRS）领域的企业，据腾讯新闻报道，其核心优势在于无创、实时的脑信号采集，推出的“全球首台超100通道获证近红外脑功能成像仪”解决了黑发及深色皮肤人群的信号检测难题。曦嘉医疗与慧创医疗分别对应“静态解码”与“动态感知”——前者基于MRI数据做脑网络映射和靶点定位，后者在治疗过程中实时监测脑功能状态。
这种互补关系在神经调控场景中有明确的临床逻辑：治疗前用曦嘉医疗的软件完成个体化靶点规划，治疗中用慧创医疗的设备监测脑功能变化，形成从“定位”到“验证”的闭环。但需要指出的是，这一协同目前更多停留在产业逻辑推演层面，两家公司尚未披露任何联合产品、联合临床研究或联合商业项目。投资方声明中对“技术互补”的认可，不应被理解为已经产生实际协同效应的证据。
此外，本轮融资的领投方在不同来源中存在冲突。36氪快讯明确称国中资本领投，而医药魔方的报道称勤智资本领投，网易基于亿欧数据的报道则称由兴富资本、勤智资本、慧创医疗联合投资，未提及国中资本和锡创投。这种信息不一致可能源于不同来源对融资结构的理解差异，也可能反映了融资过程中投资方角色的动态变化。在缺乏公司官方公告的情况下，36氪快讯作为最直接的融资披露渠道，其“国中资本领投”的说法具有相对较高的可信度，但这一冲突本身提示了公司信息披露的规范性仍有提升空间。
资金用途的指向：临床研究优先，但注册路径仍是最大变量
公司披露本轮融资主要用于临床研究、市场拓展和产品迭代。从优先级排序看，临床研究被放在首位，这与公司当前最迫切的验证需求一致。曦嘉医疗的技术故事能否成立，最终取决于两个关键问题的答案：其一，基于结构连接图谱的个体化靶点定位，能否在随机对照试验中证明优于传统TMS方案或假刺激对照；其二，神经外科手术规划软件能否在真实临床环境中证明降低了术后功能缺损发生率，而不只是提供了更精美的术前可视化。
从注册路径看，公司目前拿到的二类医疗器械注册证，其审评要求远低于三类证。如果公司希望将软件用于辅助诊断或治疗决策——而不仅仅是手术规划的可视化工具——则很可能需要申请三类医疗器械注册证，这意味着需要完成前瞻性临床试验、提交完整的临床评价报告，并接受更严格的监管审查。公司未披露其注册策略和三类证的申报计划，这是评估其国内商业化时间表的关键缺失信息。
资金用途中的“市场拓展”同样值得拆解。如果市场拓展的重心在海外，公司需要回答如何在已有120余家医院的基础上进一步提升渗透率，以及海外收入是否足以支撑国内研发和诊所运营的现金流需求。如果重心在国内，公司则需要面对医院准入周期长、物价编码缺失、医生培训成本高等系统性约束。公司未披露国内外收入的占比，也未披露本轮融资的预计消耗周期，因此无法判断数千万元融资在两条战线同时推进下的可持续性。
竞争格局中的定位问题：没有竞争对手披露，但替代方案无处不在
曦嘉医疗的公开材料中没有披露具体竞争对手，但这并不意味着竞争缺位。在神经外科手术规划领域，Brainlab、Medtronic StealthStation等成熟的手术导航系统已经在全球范围内建立了深厚的医院渠道和医生使用习惯，这些系统虽然不以个体化脑连接图谱为核心卖点，但其导航精度和临床验证积累构成了极高的替代门槛。在TMS精准靶点定位领域，斯坦福疗法背后的功能连接分析方法和相关软件工具已经在学术和临床研究中广泛使用，部分商业化的fMRI导航TMS方案也在推进中。
曦嘉医疗的差异化主张在于：用结构连接图谱（SCA）而非功能连接数据来定位靶点，且将计算时间压缩到1至1.5小时。这一主张的临床价值需要回答一个核心问题：结构连接与功能连接在预测TMS疗效上是否存在显著差异？如果功能连接数据（如斯坦福疗法所用的fMRI）已经被证明有效，那么结构连接图谱的增量价值在哪里？公司称其方法“可以测算出与上述疾病相关的精准靶点，且会向医生呈现靶点计算的策略逻辑”，但未披露任何将SCA定位与功能连接定位进行头对头比较的临床数据。在缺乏这类数据的情况下，医生和医院选择曦嘉医疗而非已有方案的理由，更多停留在“计算更快、可视化更好”的层面，而非“疗效更优”的层面。
风险与待验证假设：从“技术可见”到“临床可用”的距离
曦嘉医疗面临的首要风险是临床证据等级的不足。公司披露的“数千例临床治疗”和“超1000例患者”缺乏研究设计、终点指标和对照组的公开信息，无法支撑疗效声明。与北京安定医院的合作如果能够产出前瞻性、随机对照的临床数据，将是验证其技术价值的关键节点；但在数据公布之前，公司的核心临床主张仍处于未经验证的状态。
第二个风险来自注册路径的不确定性。二类证与三类证之间的监管差距，直接决定了公司产品能否从“辅助工具”升级为“诊断或治疗决策依据”。如果三类证申报周期超出预期，或者临床试验结果不达预设终点，公司的国内商业化时间表将面临重大调整。
第三个风险是商业模式的复杂度。一家成立不到两年的公司同时运营海外软件销售、国内医院准入、自营诊所和消费级报告四条业务线，管理带宽和资金分配的压力不容低估。自营诊所的医疗纠纷风险、消费级脑健康评估报告的监管边界、以及海外市场的持续投入，任何一个环节出现问题都可能拖累整体节奏。
从已披露的信息看，曦嘉医疗的技术路径在脑科学AI领域确实具有差异化特征：结构连接图谱的个体化映射能力，以及1至1.5小时的计算效率，如果得到临床验证，确实有可能改善神经外科手术规划和神经调控靶点定位的精准度。但“如果”是这里的关键词。公司目前披露的证据更多来自内部数据和企业口径，独立第三方验证的缺失使得其技术主张的可靠性边界尚不清晰。本轮融资的完成说明资本市场愿意为这一叙事买单，但从融资到验证、从验证到收入、从收入到利润，每一步的难度都在递增。
验证边界与可复核指标
本文涉及的“首个、唯一、最大、领先”、订单、出货、性能等表述，如无另行说明，均是公司、创始人或投资方在现有公开材料中的披露口径；RecodeX未在本次采集材料中找到独立审计或第三方测试结论，因而不将其视为已经独立确认的事实。文中的产业协同、竞争位置和商业路径属于基于已披露产品与融资用途的编辑分析，不代表相关结果已经实现。
- 技术侧应核验第三方测试条件、样本规模、良率、稳定性及与可比方案一致口径的结果；
- 商业侧应核验去重后的付费客户、可执行合同、收入确认、复购率以及订单转化；
- 资本与产业协同应以工商股权、关联交易、联合开发、采购或量产文件为准。
RecodeX 极客视：曦嘉医疗的故事本质上是脑科学从“看得见”走向“算得准”的缩影。结构连接图谱的技术逻辑自洽，海外一万例手术的积累也非空穴来风，但真正决定这家公司命运的，不是它能把大脑划分成多少个脑区，而是它能否在随机对照试验中证明：基于这些脑区的个体化定位，确实比传统方法让患者活得更好。在那一组数据出现之前，所有的“精准”都还只是软件界面上的精准。