对于试图跟上最新医学突破的医生来说，查阅最新的研究成果就像被高压水枪喷在脸上一样。每30秒就有一篇新论文发表。要在每天看20个病人的情况下，梳理所有内容以制定反映当前最佳选择的诊断或治疗方案几乎是不可能完成的任务。
“我们谈论的是生物技术的黄金时代，那里不断有新药和更好的药物被开发出来。但对医生而言，这却像一个黑暗时代，因为存在职业倦怠，”OpenEvidence联合创始人兼CEO Daniel Nadler告诉《福布斯》。“这里有巨大的信息洪流需要他们保持领先，而人脑阅读数百万项研究的能力是有限的。”
Mauricio Candela 为《福布斯》拍摄
于是，42岁的Nadler——一位拥有哈佛大学博士学位的人士，在2018年以5.5亿美元出售了他的前一家公司——决定用人工智能解决这一问题。如今，这家初创公司的专有算法搜索数百万份同行评审出版物，包括《新英格兰医学杂志》和《美国医学会杂志》等顶级期刊，以帮助医生快速找到最佳答案，并提供完整的引文以便医生自行查阅更多内容。该软件对经过验证的医生免费使用，通过广告盈利——类似于谷歌的做法。
“我认为OpenEvidence看起来会成为医疗保健领域的谷歌，”凯鹏华盈亿万富翁董事长John Doerr说道，他个人及通过其公司对该企业进行了投资，并补充道：“这种对医生免费的模式才是这里的魔法所在。”
自2022年成立以来，总部位于迈阿密的OpenEvidence已签约了美国40%的医生，即超过43万人，并且每月新增用户目前达到6.5万人。其广告收入现在估计以年化率计算达到5000万美元。虽然数字不算巨大，但由于软件迅速被接受，投资者正在大举押注：OpenEvidence已从GV（谷歌的风险投资部门）和凯鹏华盈牵头筹集了2.1亿美元资金，估值达35亿美元，较今年2月上一次融资时的10亿美元估值有所上升。其他知名风投公司如Coatue、Conviction和Thrive Capital也参与了投资。
这次新的投资使持有公司约60%股份的Nadler成为亿万富翁，《福布斯》估计他的净资产为23亿美元。联合创始人Zack Ziegler，公司30岁的首席技术官，持有约10%的股份，价值约3.5亿美元。Nadler之所以能保留如此大的股权，是因为他是公司的首批种子投资者之一，在筹集任何风险投资之前投入了大约1000万美元自己的资金。
“作为第二次创业者的最大好处之一是，我不再是个傻瓜，”Nadler说。“我想第二件事会比第一件更大，所以最初的1000万美元应该来自我自己。这是我一生中做出的最聪明的财务决策之一……我想要赌自己一把。”
OpenEvidence所要解决的问题是巨大的，而且只会变得越来越大。随着基因疗法等新治疗方法的开发以及科学家对不同疾病和药物如何相互作用的认识加深，医学文献正以惊人的速度增长——每五年翻一番。整理这一切是一项艰巨的任务：有些论文质量很高，有些则很差，还有许多已经过时。（随着AI被用于发表和审阅研究论文，这个问题变得更加严重。）与此同时，由于医疗专业人员日益短缺，美国医生的时间越来越紧张——这为初创公司提供了机会，使其能够构建技术来提供更好的护理并减轻医生的压力。
“当每个人都急于从加密货币领域退出时，我就想，‘我只是要跑赢你们所有人。’”
Daniel Nadler，联合创始人兼CEO，OpenEvidence
OpenEvidence并不是第一家尝试理清医学出版物超载问题的公司；Wolters Kluwer的UpToDate已有数十年历史，最近一直在将AI与专家建议结合，以实现同样的目标。但它是首家从一开始就整合AI软件，使医生更容易找到紧迫临床问题的答案，并且比ChatGPT更准确地做到这一点的公司。
医生现在每月使用OpenEvidence进行约850万次咨询。由于该工具不被视为诊断工具，因此不需要像检测患者中风或败血症的算法那样获得FDA批准。此外，由于医生可以免费下载或在线使用它，它可以绕过医院或大型团体诊所繁琐的采购流程。这帮助公司以越来越快的速度签下医生。
弗吉尼亚州里士满市的一名内科医生Susan Wolver博士已成为坚定的用户，她使用OpenEvidence撰写事先授权信函并查找药品细节。最戏剧性的是，最近她在一次国内航班上，一名免疫功能低下的乘客几乎在洗手间晕倒。Wolver转向OpenEvidence来分析患者的免疫系统风险并当场制定治疗计划。
“我想没有一天我不使用它，”她说。
Nadler成长于多伦多，他的父母是二战后东欧移民浪潮的一部分——父亲来自罗马尼亚，母亲来自波兰。“我的祖父曾被关进奥斯维辛集中营并幸存下来，”他说。“二战结束后，我的祖父想来美国，但美国当时不让人们进来，所以他们去了加拿大。”
小时候，Nadler非常有竞争心，他曾涉足记忆游戏，看看自己能否比朋友背诵更多的《哈姆雷特》独白。“我完全是个书呆子，”他说。作为门萨会员，他认为学校很无聊，本科毕业于多伦多大学后，申请了哈佛大学研究生院，希望得到更大的挑战。在那里，他获得了政治经济学博士学位，撰写关于信用衍生品定价机制的论文。他还师从普利策奖得主Jorie Graham学习诗歌，开发了一款名为Sigmund的应用程序，可以在睡眠期间编程说出特定单词以影响用户的梦境，并担任美联储访问学者。
当Nadler攻读博士学位时，作为一名研究生每年仅赚23,500美元时，他萌生了创办第一家公司的想法Kensho。在美联储，他震惊地发现其监管人员依赖简单的Excel电子表格来进行关键评估。因此，他与程序员Peter Kruskall合作，构建算法使得金融分析如同谷歌搜索一般简单。当Kensho在2012年推出基于文本的聊天机器人Warren（以巴菲特命名）时，人工智能仍然是学术界的领域，而不是如今炙手可热的初创企业中心。“2012年没有人谈论人工智能。你谈论的是在ChatGPT出现前的10年，”他说。
这个想法成功了，当标普购买Kensho，支付7亿美元，其中包括留任奖金，它成为了历史上最大的AI交易。Nadler拥有20%的股份，突然间变得富有。“对于二次创业者来说，那种自负通常消失了，” GV普通合伙人Sangeen Zeb说。“Daniel仍然拥有那种自负。”
2021年，他与正在哈佛大学攻读机器学习博士学位的Ziegler联手，后者实际上只想建造东西。两人都认为，AI技术曾经帮助交易员通过发现大量数据中的模式变得更聪明，也可以帮助医生——甚至产生更大的影响。他们都受到个人经历的驱使。Nadler的祖父因医疗错误去世，而Ziegler则目睹了他的姐夫（当时22岁）接受白血病治疗的经历。（他现在已经缓解了。）“这对我真是开了眼界，”Ziegler说。“这里有着巨大的复杂性，但医生获取这些信息的方式实际上是翻阅教科书。”
“我认为OpenEvidence看起来会成为医疗保健领域的谷歌。”
John Doerr，凯鹏华盈董事长
风险投资家Jim Breyer曾在Kensho投资，在与Nadler讨论了四个小时他的OpenEvidence构想后，成为其最早的外部投资者之一（还包括富有的投资者Ken Moelis），并于2022年投资。Breyer以在2005年投资马克·扎克伯格而闻名，他认为Nadler属于少数杰出的创始人之一。“Daniel是一位非凡的企业家，”他说。“最初将AI应用于医学期刊的见解简直太棒了。”
2023年初，OpenEvidence加入了梅奥诊所著名的健康科技初创企业加速器项目。该项目允许初创企业完善他们的想法——以及他们的技术——在医院中，正如Nadler在2023年的视频中提到的，“拥有医疗保健领域最大和最高质量的数据集。”此时，AI正处于蓬勃发展阶段。Nadler在这个领域十年的经验开始带来回报。“当每个人都在争相离开加密货币领域时，我想，‘我只是要跑赢你们所有人。’”
尽管如此，这是一个艰难的行业，有人质疑基于AI的搜索是否总能给出最佳答案。Nadler辩称，通过依赖“医学知识的金标准”，其中许多无法在互联网上公开获取，除了摘要——包括《美国医学会杂志》和《新英格兰医学杂志》——这家初创公司的搜索排名模型能够提取关于罕见疾病或药物副作用的可靠和相关信息，同时将幻觉（AI编造事实的趋势）降至最低。“AI是垃圾进垃圾出，黄金进黄金出，”Nadler说道，并补充说，“并非一切都在于设计出超级复杂的算法。”
纽约西奈山医院的多发性硬化症专家Stephen Krieger博士上周六在查房时听到住院医师提起OpenEvidence。他需要找出对青霉素过敏的人应使用哪种抗生素治疗神经系统感染，这超出了他自己的临床专业知识。在依赖它之前，他通过询问OpenEvidence关于他自己对MS的研究（并与其传染病学同事确认了答案）测试了它的准确性。不仅它正确总结了他的研究，还正确指出了尚未发表的限制。“想到它能告诉我我工作的局限性并且我同意这一点，我觉得真是太好了，”他说。
“作为第二次创业者的最大好处之一是，我不是个傻瓜。”
Daniel Nadler，联合创始人兼CEO，OpenEvidence
然而，约翰霍普金斯彭博公共卫生学院讲师、《人工智能改善患者预后的结果》一书作者Daniel Byrne表示，事情并不那么简单。“我发现大多数人误解的是，高达一半的医学文献是错误的，”他说，指出论文经常围绕科学辩论或可能最终未能成功的临床研究发表。“有参考文献是一个正确的方向，但这还不够，”Byrne说道。
OpenEvidence的医疗总监Travis Zack博士表示，尽管任何AI系统都会出现错误，但与医生在一天内为20名患者做判断而不易查阅现有文献相比，错误应该少得多。“OpenEvidence所做的就是让医生不必相信自己的直觉，”他说。
“AI是垃圾进垃圾出，黄金进黄金出。”
Daniel Nadler，联合创始人兼CEO，OpenEvidence
同样有待观察的是OpenEvidence的广告模式的成功程度。制药公司是大手笔的广告商，现在它们有机会向可能使用其药物的医生展示详细的药物信息。通过赞助回答，公司能够保持工具对医生免费，从而吸引更多临床医生，并根据他们的反馈调整其算法（改进搜索结果）。这创造了Nadler所说的“梦幻飞轮”，即拥有更多用户使产品更好，进而吸引更多的用户，以此类推。
尽管2024年医疗保健和制药广告支出达到了300亿美元，但在健康科技领域建立基于广告的业务是不寻常的，在该领域大多数软件都是按订阅销售的。“人们讨厌广告，”Nadler说。“我不知道为什么——我喜欢广告。”但他也指出，公司目前拥有远高于迄今售出的广告库存，超过了3.5亿美元。“谷歌花了时间让人们适应这种模式，而这正是我们正在做的事情。”
马萨诸塞州总医院神经科副主任兼医院中风中心主任Aneesh Singhal博士一年前在医院系统发送的一封群发邮件中读到有关OpenEvidence的信息后下载了它。从那时起，他注意到这项工具在他的住院医师和外科同事中越来越受欢迎。“似乎大家都在使用它，”他说。
他想搜索成人中风的最新研究——一项原本需要花费数小时在PubMed和在线教科书中翻找的艰巨任务。他说，这项工具比像ChatGPT这样的通用聊天机器人表现得好得多，因为它能提出后续问题，询问患者的病史和应进行的检查。“ChatGPT的不足之处在于它只给你直接的答案，”Singhal说。
OpenEvidence迄今为止的势头令人瞩目，它签约医生的速度越来越快，这是投资者Breyer希望看到的关键指标。“每周和每月的更新让我确信Daniel继续表现出色，”他说。
现在，它正推动使用所谓的推理模型，这些模型逐步思考任务，研究人员发现这种方法使AI答案更好、更稳健。本月，这家初创公司推出了一个名为DeepConsult的新功能，利用这一技术连接不同研究之间的点，并对特定主题进行高级研究。“它基本上能让医生拥有一支由医学博士和哲学博士组成的小队，在医生做其他事情的同时进行大量的深入研究，”联合创始人Ziegler说。
尽管OpenEvidence的技术可以以类似方式用于其他科学领域，但Nadler目前并没有专注于那里的扩张：他想专注于医疗保健，不仅是在美国，还在国际上，尤其是在那些难以获得优质护理的国家。在整个行业中，现在出现了各种AI驱动的技术，从医生的记录员到临床诊断工具。将这些与患者的实验室结果和血糖仪等医疗设备的数据结合起来，就有机会将所有这些信息整合在一起，放在一个地方。
Coatue联合创始人Thomas Laffont投资了OpenEvidence，他认为这家初创公司有朝一日将成为这些工具汇聚的枢纽。“你可以想象一个世界，OpenEvidence成为所有诊断发生所使用的工具，”他说。
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