一個可能正在改變美國醫(yī)療體系的產(chǎn)品正在崛起，它被稱為醫(yī)學領域的 Google 和醫(yī)生版的 ChatGPT，成立 3 年估值已經(jīng)漲到了 60 億美金，被 40% 的美國醫(yī)生使用。

前兩天，OpenEvidence 宣布完成了 2 億美金新一輪融資，由 Google Ventures 領投，Sequoia、KP 以及其它一些 VC 跟投，估值達到了 60 億美金。而在 7 月份，它剛以 35 億美金估值完成 2.1 億美金的 B 輪融資，之前的 A 輪由 Sequoia 領投。

要理解 OpenEvidence 為何能夠如此迅速崛起，首先要理解醫(yī)生們面臨的困境。創(chuàng)始人兼 CEO Daniel Nadler 發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)代醫(yī)生正被信息洪流淹沒，每天有上千篇新論文發(fā)表，醫(yī)學知識每五年翻一番。一位醫(yī)生在完成住院醫(yī)師培訓時，醫(yī)學院學到的知識已有一半過時。

醫(yī)生的難題不是缺乏知識，而是無法從數(shù)百萬篇文獻中提取真正有用的信息。比如：某藥物對銀屑病有效，但對多發(fā)性硬化癥患者是否安全？答案可能藏在一篇 30 頁論文的中段。Google 搜索和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫根本無法解決這種“深度檢索”的問題。醫(yī)生需要的不是更多數(shù)據(jù)，而是可用的證據(jù)。

Nadler 并非醫(yī)療出身。他是哈佛政治經(jīng)濟學博士，上一家公司 Kensho 曾用 AI 重塑金融分析，并以 7 億美元賣給了 S&P Global。成功后，他把目光投向醫(yī)療。

動機既來自技術直覺，也來自個人經(jīng)歷——他的祖父死于醫(yī)療錯誤：

如果 AI 能幫銀行做更好的決策，為什么不能幫醫(yī)生呢？

2021 年，他與哈佛機器學習博士生 Zachary Ziegler 創(chuàng)辦 OpenEvidence，自投 1000 萬美元。兩人發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療與金融有相似之處：都是知識密集、文獻爆炸、錯誤代價高昂的領域。

在 2022 年的 AI 大模型浪潮中，大家都在追求模型越大越好，但是 OpenEvidence 反其道而行。團隊認為：在醫(yī)學領域，小而專的模型優(yōu)于大而全的模型。

通用模型是在對互聯(lián)網(wǎng)做 JPEG 壓縮，但互聯(lián)網(wǎng)充滿健康博客和旅游食譜。我們要做的是對醫(yī)學知識做 JPEG 壓縮。

他們用 FDA、CDC、NEJM 等高質量公開數(shù)據(jù)訓練模型，確保內容權威且無幻覺。OpenEvidence 每條回答都附有文獻引用，如果文獻無定論，它就直接說“沒有答案”。這套“無幻覺”機制贏得了醫(yī)生信任，也成為其最獨特的技術護城河。

其推廣模式也顛覆了傳統(tǒng)的醫(yī)療系統(tǒng)層層審批周期漫長的模式，而是像消費品一樣直接面向醫(yī)生（Direct to Clinician）。醫(yī)生只需通過 NPI 身份驗證，即可免費使用。這個策略讓他們實現(xiàn)了爆炸性的增長，從 2024 年每月 35.8 萬次臨床咨詢漲到了 2025 年的 1650 萬次，超過 43 萬名注冊醫(yī)生，覆蓋美國 40% 的醫(yī)療從業(yè)者，每天有約 10 萬名醫(yī)生在使用。

有了用戶后，其產(chǎn)品也從最初的“可驗證醫(yī)學搜索引擎”進化為一個臨床決策助手，相當于變成了“醫(yī)生的第二大腦”。它可自動生成保險授權信、患者講義、風險評分及繼續(xù)教育材料。

其 DeepConsult 可自動分析數(shù)百篇研究，為復雜病例提供綜合性建議。Visits 功能則在就診現(xiàn)場實時轉錄病歷、檢索病史并提供治療建議。

它成為首個在美國醫(yī)師執(zhí)照考試中取得 100% 的 AI 系統(tǒng)，這讓那些對 AI 平臺比較謹慎的醫(yī)學期刊不僅成為其用戶，也向 OpenEvidence 開放了它們的內容，比方說《新英格蘭醫(yī)學雜志》(NEJM)和《美國醫(yī)學會雜志》(JAMA) 都已經(jīng)與其簽約，這形成一個飛輪效應：更多權威內容 → 更多醫(yī)生用戶 → 更多反饋與改進 → 吸引更多期刊合作。它不僅提升了模型質量，也讓醫(yī)學知識的傳播更加民主化。

其商業(yè)模式則像 Google 學習，免費提供給醫(yī)生，收入來自制藥廣告。制藥公司每年在美國花費約 200 億美元推廣藥物，但傳統(tǒng)渠道效率低。OpenEvidence 能在醫(yī)生做決策的瞬間展示基于證據(jù)的廣告信息——透明標注、與內容系統(tǒng)完全隔離。

效果非常好，今年 7 月份，其 ARR 就達到了 5000 萬美金，預計到 2026 年 ARR 將突破 1 億美金。其廣告的 CPM 高達 70–150 美元，是社交媒體的 10 倍。

因為這套對醫(yī)生免費的模式，KP 創(chuàng)始人 John Doerr 評價它是“醫(yī)療領域的 Google”。不過 Nadler 的愿景不是搜索，而是醫(yī)學超級智能。

當越來越多的醫(yī)生都在用 OpenEvidence 處理病例時，他們的匿名數(shù)據(jù)和經(jīng)驗將反哺系統(tǒng)學習，就像是在向專家獲取醫(yī)學智慧， Nadler 說他相信這將成為未來十年最重要的知識基礎設施，這或許是投資人非?？春?OpenEvidence 的核心。

在 AI 硬件這塊，昨天文章介紹完 a16z 和 Sequoia 重金押注的語音 AI 產(chǎn)品《》后，有兩個國內團隊跟我說，他們也在做類似的事情，都認為這是未來的發(fā)展方向。

而我最近看到兩個非常有意思的硬件產(chǎn)品，看起來做法非常簡單，它們將目標瞄準的是很多人可能都沒有注意到的相框，其中一個沒有任何 AI 功能，已經(jīng)賣了幾百萬個；而另一個加上 AI 后，幾天時間就賣出了 110 多萬美金，而且價格都不便宜。其產(chǎn)品邏輯是，將你固定不變的相框轉化為……

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