估值飙涨600%！今年最火AI医疗公司诞生，医生的ChatGPT，42岁创始人跻身百亿富豪榜！

AI医疗领域，冲出一匹年度黑马！

据外媒报道，美国AI医疗初创公司OpenEvidence正在寻求新一轮融资，估值约60亿美元（约合人民币427亿元）。

要知道，就在今年2月，OpenEvidence完成7500万美元A轮融资，估值为10亿美元；7月，公司又获得2.1亿美元B轮融资，估值升至35亿美元。

这意味着，OpenEvidence在短短半年多的时间里，估值暴涨600%。

而资本的追捧并非偶然，这家公司正以惊人的速度崛起，目前每个月有超过850万人次在OpenEvidence上询问专业医疗问题，相较去年同比增长2000%。

公司预计其年度经常性收入（ARR）将达到5000万美元，并且还将继续高速增长。

在多数AI医疗企业苦寻增长路径、面临商业化困境之际，OpenEvidence却异军突起，凭借AI一鸣惊人，以远超行业水平的成绩，成为硅谷风投们的新宠。

公司创始人Daniel Nadler，这位42岁的哈佛学霸，也因此净资产飙升至23亿美元（约合人民币164亿元）。

OpenEvidence的成功，源于其精准把握了AI医疗的痛点，为庞大的医生群体打造了一个可以信赖的医疗版ChatGPT：

想了解最新癌症治疗方案，翻了一晚论文，却还是一头雾水，问OpenEvidence

面对罕见的疑难杂症，组织了多次会诊，依然争论不休，问OpenEvidence

准备重要的学术分享，翻遍了资料，依然觉得观点不够新颖，问OpenEvidence

公司的逻辑非常直接：最大程度地提高专业医疗信息的搜寻、整理和分析效率，成为医生们的“必需品”。

据统计，超过40%的美国医生每天都会使用OpenEvidence，今年将有超过1亿美国人享受到由OpenEvidence赋能的医疗服务。

OpenEvidence的亮眼成绩，再次有力地揭示出：医疗保健是AI最被低估的应用领域。

哈佛学霸创业，创造增长神话

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。

公司联合创始人Daniel Nadler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。

2012年，Daniel Nadler创办了AI金融公司Kensho Technologies，推出了基于AI的金融智能分析平台，最终公司以5.5亿美元的价格被收购。

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。

在医学知识爆炸式增长的今天，医生们不仅要处理复杂的临床病例，还要面对海量涌现的新药、医学指南和研究论文，亟需更高效的工具来帮助决策。

于是Nadler找到了牛津大学计算机博士Zachary Ziegler，共同创办了OpenEvidence，为医生群体免费提供AI驱动的专业助手。

医生只需要输入患者的症状、检查结果和病史，OpenEvidence的AI便能迅速分析这些信息，并提供一个基于循证医学的建议。

每个诊断选项都附有详细的解释、相关的研究文献和最新的临床指南，帮助医生在短时间内获得全面且可靠的参考信息。

这种模式极大地提升了临床诊断的效率和准确性，让医生可以更专注于与患者的沟通和治疗方案的最终确定。

数据显示，在过去的一年中，OpenEvidence创造了医疗APP史上的增长神话。

图：过去的一年里，OpenEvidence的咨询量增长了 37 倍

2024年7月，平台每月支持的咨询量约为35.8万次。如今，平台的单日咨询量就已达到这一数字，月总咨询量更是突破850万次，同比增长率高达惊人的2000%。

图：OpenEvidence仅用11个月就吸引了超过30%的美国医生使用，速度远超传统平台

目前，美国已有40%的医生注册成为OpenEvidence的用户，且每月新增注册用户高达7.5万名。

不卷规模卷专业，打造首个满分AI

与通用大模型不同，OpenEvidence深知，在关乎生命的医学领域，准确性远比规模重要。

AI在医学领域面临“幻觉”，由于训练内容庞杂，它们无法保证答案的严谨性，更无法提供可信的证据链接。

而传统的知识库，虽然内容可靠，但更新速度慢，搜索效率低，耗时费力。

OpenEvidence另辟蹊径，它没有选择在公共互联网数据上进行大规模训练，而是走了一条“小而精”的专业化路线。

公司与《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。

超过3500万份的同行评审出版物为OpenEvidence提供了高质量训练数据，从源头上减少了幻觉问题，极大增强了AI在专业医学领域的能力。

2023年，OpenEvidence推出了首个在美国医师执照考试 (USMLE) 中取得90%以上分数的AI。

美国医师执照考试(USMLE) 是所有在美国的医生都必须通过的一系列专业考试，考核极为严格，此前人类医生的平均得分为70%。

今年8月，OpenEvidence宣布，其开发的全新AI系统在美国医师执照考试中获得了100%的满分。

面对全部325道问题，模型均进行了准确回答，并给出了每个答案的解释，以及参考文献。

这是史上首个获得满分的AI模型，超越了最新的GPT-5（97%）。

更为重要的是，OpenEvidence的模型不仅能准确回答每个问题，还能提供答案背后的推理过程。

该事件成为AI医疗的又一个里程碑，知名投资人Sarah Guo在推特上感慨道：“超级智能时代已经到来，没想到竟然在医疗领域率先登场。”

广告变现，年入3.5亿

OpenEvidence 凭借一种全新的互联网商业模式，巧妙地避开了医疗行业固有的壁垒——繁琐的FDA审批和医院漫长复杂的采购流程。

这家公司将医生视为“消费者”，直接面向个体医生提供服务，并通过卓越的产品体验迅速赢得他们的青睐和信任。

其商业模式并非传统的订阅制，而是效仿谷歌的广告模式。

首先，OpenEvidence 提供高质量的AI 工具来吸引大量医生用户。在用户使用过程中，公司会收集数据和反馈，并持续优化算法，从而不断提升产品价值。

当用户规模达到一定量级后，OpenEvidence 开始为制药和医疗器械公司提供精准营销服务。

在美国每年高达300亿美元的医疗营销市场中，OpenEvidence 提供了一个更具效益的新渠道。

通过赞助答案等形式，广告以更自然、更相关的方式触达医生，从而替代了传统的医药代表和会议推广模式，让制药公司能够直接向可能使用其药物的医生展示详细信息。

得益于这种独特的模式，OpenEvidence 能够免费向医生提供工具，进一步吸引更多临床医生，并根据他们的反馈持续改进算法和搜索结果。

这形成了一种“飞轮效应”：用户越多，产品就越好，从而吸引更多用户，如此循环往复。

凭借这一模式，公司预计年度经常性收入（ARR）将达到5000万美元，并保持高速增长。

尽管如此，OpenEvidence 的广告模式最终能否成功还有待观察。

在医疗科技领域，基于广告的业务并不常见，大多数软件仍以订阅方式出售。

创始人Daniel Nadler坦言：“人们讨厌广告。”但他对此充满信心：“谷歌花了很多时间才让人们适应这种模式，而这正是我们正在做的。”

—The End—

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