AI医疗的造富神话，又一次上演。

近日，AI医疗公司OpenEvidence获得了2.1亿美元的B轮融资，估值飙升至35亿美元（约合人民币251亿元）。

本轮由谷歌和凯鹏华盈共同领投，老股东红杉资本继续押注，此外还获得Coatue、Conviction和Thrive的投资。

要知道今年2月，OpenEvidence才拿下了红杉资本的7500万美元的A轮资金，以10亿美元估值跻身AI独角兽俱乐部，仅5个月后，估值再一次迎来倍数增长。

有趣的是，此次谷歌投了一家医学界的“谷歌”。

通过免费向医生开放专业AI医学助手，OpenEvidence已覆盖美国40%医生，并且还在迅速积累用户。

此外，OpenEvidence也是首个以广告形式产生收入的AI医疗产品，公司预计其ARR（年度经常性收入）将达到5000万美元，且随着用户增长具有高成长性。

可以说，OpenEvidence正在为医疗行业带来全新的商业路径。

AI连续创业者，打造“医学版谷歌”

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。

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。

医学知识爆炸的时代，对医生知识要求非常高，然而面对层出不穷的新药，医学指南以及医学论文，临床医生被信息过载压得喘不过气来。

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。

公司广告收入也在以预估5000万美元的年化速度增长，商业化变现路径明确。

技术基础：专业化医疗对话AI

如果用三个核心词语形容OpenEvidence的产品：那就是免费、准确、自动化。

从创办时间来看，OpenEvidence成立于2022年，恰逢ChatGPT带来的大语言模型浪潮。

当时，所有人认为大模型只要参数规模更大、算法更好后，就能够对专业领域进行降维打击。

但Nadler认为：“并非所有产品都是为了想出一个超级算法。”

与通用大语言模型不同，医学领域知识不允许出现错误与“幻觉”，这关乎于患者生命。

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。一名专业医生，是无法完全信任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。

绕过FDA，把医生看作消费者

上述的一切，都是基于以互联网的打法来做AI医疗产品。

这也让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。

创始人曾经提过一个观点：医生也是人，也是消费者。如果你做了一个很棒的产品，改变了他的工作与效率，那么积累用户和口碑是顺其自然的事情。

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，并根据使用反馈调整其算法，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。

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。