AI医疗，出现了超级独角兽!

据报道，AI医疗企业OpenEvidence正在进行新一轮2.5亿美元融资，估值已经达到惊人的120亿美元!

这已经是OpenEvidence一年内的4次融资，投资人对这家公司的追捧程度可见一斑。

这意味着，OpenEvidence在一年的时间里，估值暴涨1200%。

如今OpenEvidence的产品正在颠覆医生信息的获取方式。

公司正在打造医疗版ChatGPT，以免费的形式为医生提供专业医疗信息的搜寻和分析，超过50%的美国医生已使用。

如今，OpenEvidence的年度经常性收入(ARR)激增至超过1.5亿美元，主要源于广告收入。

OpenEvidence表示，它目前只售出了十分之一的广告库存，这意味着如果售出其余部分，它可能产生超过10亿美元的年化收入!

在众多AI医疗企业困于监管审批、摸索商业化路径之际，OpenEvidence 树立了技术与商业化结合的新标杆。

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哈佛天才创业，3年拿下40%美国医生

OpenEvidence成立于2022年，总部位于美国迈阿密，致力于为医生提供临床级诊断工具。

公司由Daniel Nadler创办，他是一名哈佛大学经济学博士，也是一位非常成功的连续创业者。

OpenEvidence创始人Daniel Nadler

2012年，Daniel Nadler创办了一家AI金融公司Kensho Technologies。当时，他发现当时最顶级的研究机构还在用传统的excel分析数据，于是推出了基于AI的金融智能分析平台，并迅速拿下了高盛，摩根大通，美银美林等大型投行。

2018年3月，Kensho被标普全球(S&P Global)以5.5亿美元收购，创下当时华尔街最大AI公司并购纪录。

和之前的成功经验类似，Daniel Nadler再一次精准捕捉到了医疗领域的痛点。

对于医生来说，在处理复杂病例的同时，要跟上日益增长的医学知识的挑战，迫切需要更好的信息获取途径。

于是Nadler推出了OpenEvidence，为医生群体免费提供以AI为驱动的专业诊断Copilot，帮助临床医生更好地进行决策。

产品一经推出后，迅速引发了医生群体的关注。通过医生之间的口口相传，平台用户以“病毒式”裂变速度增长。

OpenEvidence称，美国40%的医生都注册了OpenEvidence(超过430000名医生)，并且还在以每月65000名的速度累积。

公司业务量也在迅速增长，2024年7月OpenEvidence每个月来自医生的查询仅有358,000 次，一年后的现在，公司每月就要为医生提供8,500,000次临床咨询，是此前的近24倍。

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技术基础：专业化医疗对话AI

在创始人看来，与其为了寻找问题而构建技术，不如专注于解决真正的痛点。

医疗领域的痛点在于，一名专业医生，无法完全信任ChatGPT给出的答案。

而OpenEvidence做到了集大模型和传统知识库所长，以免费的方式迅速占领了市场。

相较于通用大模型(如ChatGPT)，OpenEvidence能够提供更精准答案，并且链接到相关证据;而相较于传统UpToDate知识库，OpenEvidence更新更快，且内容搜索更智能，节省了医生的大量时间。

因此，OpenEvidence选择仅在经过同行评审的论文上，训练更小、更垂直的医学应用模型。AI不会抓取公共互联网上的内容，将幻觉和错误尽量降到了最低。

通用大模型因为内容防火墙的原因，绝大多数只能获取摘要内容，无法保证内容准确度。

而另一边，传统的UpToDate需要医生手动搜索，并且耗费大量的时间对比才能得出答案。

OpenEvidence的核心搜索产品专为速度而设计，可在大约5-10 秒内给出答案，并且为医生提供诊断和临床治疗建议，并且论文实时更新。

这不得不提到，在医学内容供应上，OpenEvidence已经与各家学术出版社形成了共生关系。

当前，OpenEvidence与美国医学会、《新英格兰医学杂志》、《美国医学会杂志》以及包括 JAMA Oncology 和 JAMA Neurology 在内的所有 11 种医学专业期刊建立了战略内容合作伙伴关系。

医学期刊为OpenEvidence提供高质量内容，反过来，AI产品也为他们带来了巨大的流量，这是一个良性的合作关系。

就在最近，OpenEvidence推出了一项名为 DeepConsult的新功能，并引入了最新的AI推理技术。

公司称，DeepConsult能围绕某个主题，自主分析和交叉引用数百项医学研究，并生成一份全面的博士级研究报告，不仅提供直接答案，还能显示文献中可能被忽视的联系。

上述工作，通常人类研究人员花费数月才能完成，但在AI的加持下，在几个小时内就能完成研究。

而这一切，都将免费提供给用户，前提是需要经过平台严格认证的美国执业医生、护理人员或药师等。

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年收入超1.5亿美元

以医生为主要用户群体，让OpenEvidence绕过了FDA的严格审批，以及医院采购等繁琐复杂的流程，让公司以指数级积累用户。

当前，公司正在打造产品飞轮，以免费工具吸引更多临床医生，改进搜索结果，再聚集更多的用户。

这背后药企和医疗器械公司在买单，OpenEvidence正在帮助它们实现对医生的精准投放。

据悉，OpenEvidence的年度经常性收入已激增至超过1.5亿美元，不仅源于医院的订阅费用，光膏费更是大头。

2024年，美国医疗保健和制药业的营销支出约为300亿美元，但绝大多数是以药代、医学会议等传统形式进行，而OpenEvidence为它们提供了全新的营销选择。

这种商业模型下，投资人最看重的关键指标就是用户增长速度，一旦累积速度变慢，也意味着公司变现步伐减速。

此外，以往医疗领域主要基于订阅制进行变现，OpenEvidence需要也需要让医生适应营销广告。

对此创始人表示：Google花时间让人们熟悉这个商业模式，这也是我们正在做的事情。

未来OpenEvidence希望继续专注于医疗领域，同时继续向美国及其他国家扩张。

同时，公司希望打造医生诊断的必备平台，集成患者检验结果、医疗设备数据等，进一步增强平台能力与用户粘性。

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国内已有对标产品

就在OpenEvidence备受美国市场瞩目时，中国本土的医生版ChatGPT正悄然成型，正在探索类似的发展路径。

目前，国内有几公司被普遍视为OpenEvidence的强力对标者。

例如获得亿元融资的零假设，已经探索医生、药企等多元化的商业路径。

以及由王小川创办的百川智能，公司称其发布的模型M2 Plus，优于美国最火医疗产品OpenEvidence，可信度比肩资深临床医生水准。

此外，灵犀医疗也称平台已经获得20万医生用户，并服务多家药企的精准营销需求。

OpenEvidence的成功，照亮了AI在循证医学领域的巨大潜力。

智药局期待中国也有类似的AI医疗独角兽平台。