北京
一個可能正在改變美國醫療體系的產品正在崛起，它被稱為醫學領域的 Google 和醫生版的 ChatGPT，成立 3 年估值已經漲到了 60 億美金，被 40% 的美國醫生使用。
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，首先要理解醫生們面臨的困境。創始人兼 CEO Daniel Nadler 發現，現代醫生正被信息洪流淹沒，每天有上千篇新論文發表，醫學知識每五年翻一番。一位醫生在完成住院醫師培訓時，醫學院學到的知識已有一半過時。
醫生的難題不是缺乏知識，而是無法從數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 搜索和傳統數據庫根本無法解決這種“深度檢索”的問題。醫生需要的不是更多數據，而是可用的證據。
Nadler 并非醫療出身。他是哈佛政治經濟學博士，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，他把目光投向醫療。
動機既來自技術直覺，也來自個人經歷——他的祖父死于醫療錯誤：
如果 AI 能幫銀行做更好的決策，為什么不能幫醫生呢？
2021 年，他與哈佛機器學習博士生 Zachary Ziegler 創辦 OpenEvidence，自投 1000 萬美元。兩人發現，醫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：在醫學領域，小而專的模型優于大而全的模型。
通用模型是在對互聯網做 JPEG 壓縮，但互聯網充滿健康博客和旅游食譜。我們要做的是對醫學知識做 JPEG 壓縮。
他們用 FDA、CDC、NEJM 等高質量公開數據訓練模型，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的醫療系統層層審批周期漫長的模式，而是像消費品一樣直接面向醫生（Direct to Clinician）。醫生只需通過 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 萬名注冊醫生，覆蓋美國 40% 的醫療從業者，每天有約 10 萬名醫生在使用。
有了用戶后，其產品也從最初的“可驗證醫學搜索引擎”進化為一個臨床決策助手，相當于變成了“醫生的第二大腦”。它可自動生成保險授權信、患者講義、風險評分及繼續教育材料。
其 DeepConsult 可自動分析數百篇研究，為復雜病例提供綜合性建議。Visits 功能則在就診現場實時轉錄病歷、檢索病史并提供治療建議。
它成為首個在美國醫師執照考試中取得 100% 的 AI 系統，這讓那些對 AI 平臺比較謹慎的醫學期刊不僅成為其用戶，也向 OpenEvidence 開放了它們的內容，比方說《新英格蘭醫學雜志》(NEJM)和《美國醫學會雜志》(JAMA) 都已經與其簽約，這形成一個飛輪效應：更多權威內容 → 更多醫生用戶 → 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，也讓醫學知識的傳播更加民主化。
其商業模式則像 Google 學習，免費提供給醫生，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，但傳統渠道效率低。OpenEvidence 能在醫生做決策的瞬間展示基于證據的廣告信息——透明標注、與內容系統完全隔離。
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。
因為這套對醫生免費的模式，KP 創始人 John Doerr 評價它是“醫療領域的 Google”。不過 Nadler 的愿景不是搜索，而是醫學超級智能。
當越來越多的醫生都在用 OpenEvidence 處理病例時，他們的匿名數據和經驗將反哺系統學習，就像是在向專家獲取醫學智慧， Nadler 說他相信這將成為未來十年最重要的知識基礎設施，這或許是投資人非常看好 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展方向。
而我最近看到兩個非常有意思的硬件產品，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。其產品邏輯是，將你固定不變的相框轉化為……
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