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醫(yī)學(xué)版“谷歌”來了!狂攬全美40%醫(yī)生哈佛天才再創(chuàng)業(yè)AI醫(yī)療估值超250億!
發(fā)布時間:2025-07-18 17:08:47 瀏覽: 次
[返回]本輪由谷歌和凱鵬華盈共同領(lǐng)投,老股東紅杉資本繼續(xù)押注,此外還獲得Coatue、Conviction和Thrive的投資。
要知道今年2月,OpenEvidence才拿下了紅杉資本的7500萬美元的A輪資金,以10億美元估值躋身AI獨角獸俱樂部,僅5個月后,估值再一次迎來倍數(shù)增長。
通過免費向醫(yī)生開放專業(yè)AI醫(yī)學(xué)助手,OpenEvidence已覆蓋美國40%醫(yī)生,并且還在迅速積累用戶。
此外,OpenEvidence也是首個以廣告形式產(chǎn)生收入的AI醫(yī)療產(chǎn)品,公司預(yù)計其ARR(年度經(jīng)常性收入)將達到5000萬美元,且隨著用戶增長具有高成長性。
OpenEvidence成立于2022年,總部位于美國邁阿密,致力于為醫(yī)生提供臨床級診斷工具。
公司由Daniel Nadler創(chuàng)辦,他是一名哈佛大學(xué)經(jīng)濟學(xué)博士,也是一位非常成功的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。
2012年,Daniel Nadler創(chuàng)辦了一家AI金融公司Kensho Technologies。當(dāng)時,他發(fā)現(xiàn)當(dāng)時最頂級的研究機構(gòu)還在用傳統(tǒng)的excel分析數(shù)據(jù),于是推出了基于AI的金融智能分析平臺,并迅速拿下了高盛,摩根大通,美銀美林等大型投行。
和之前的成功經(jīng)驗類似,Daniel Nadler再一次精準(zhǔn)捕捉到了醫(yī)療領(lǐng)域的痛點。
醫(yī)學(xué)知識爆炸的時代,對醫(yī)生知識要求非常高,然而面對層出不窮的新藥,醫(yī)學(xué)指南以及醫(yī)學(xué)論文,臨床醫(yī)生被信息過載壓得喘不過氣來。
對于醫(yī)生來說,在處理復(fù)雜病例的同時,要跟上日益增長的醫(yī)學(xué)知識的挑戰(zhàn),迫切需要更好的信息獲取途徑。
于是Nadler找到了牛津大學(xué)計算機博士Zachary Ziegler,共同創(chuàng)辦了OpenEvidence,為醫(yī)生群體免費提供以AI為驅(qū)動的專業(yè)診斷Copilot,幫助臨床醫(yī)生更好地進行決策。
產(chǎn)品一經(jīng)推出后,迅速引發(fā)了醫(yī)生群體的關(guān)注。通過醫(yī)生之間的口口相傳,平臺用戶以“病毒式”裂變速度增長。
公司業(yè)務(wù)量也在迅速增長,2024年7月OpenEvidence每個月來自醫(yī)生的查詢僅有358,000 次,一年后的現(xiàn)在,公司每月就要為醫(yī)生提供8,500,000次臨床咨詢,是此前的近24倍。
公司廣告收入也在以預(yù)估5000萬美元的年化速度增長,商業(yè)化變現(xiàn)路徑明確。
如果用三個核心詞語形容OpenEvidence的產(chǎn)品:那就是免費、準(zhǔn)確、自動化。
從創(chuàng)辦時間來看,OpenEvidence成立于2022年,恰逢ChatGPT帶來的大語言模型浪潮。
當(dāng)時,所有人認(rèn)為大模型只要參數(shù)規(guī)模更大、算法更好后,就能夠?qū)I(yè)領(lǐng)域進行降維打擊。
與通用大語言模型不同,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識不允許出現(xiàn)錯誤與“幻覺”,這關(guān)乎于患者生命。
在創(chuàng)始人看來,與其為了尋找問題而構(gòu)建技術(shù),不如專注于解決真正的痛點。一名專業(yè)醫(yī)生,是無法完全信任ChatGPT給出的答案。
而OpenEvidence做到了集大模型和傳統(tǒng)知識庫所長,以免費的方式迅速占領(lǐng)了市場。
相較于通用大模型(如ChatGPT),OpenEvidence能夠提供更精準(zhǔn)答案,并且鏈接到相關(guān)證據(jù);而相較于傳統(tǒng)UpToDate知識庫,OpenEvidence更新更快,且內(nèi)容搜索更智能,節(jié)省了醫(yī)生的大量時間。
因此,OpenEvidence選擇僅在經(jīng)過同行評審的論文上,訓(xùn)練更小、更垂直的醫(yī)學(xué)應(yīng)用模型。AI不會抓取公共互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容,將幻覺和錯誤盡量降到了最低。
通用大模型因為內(nèi)容防火墻的原因,絕大多數(shù)只能獲取摘要內(nèi)容,無法保證內(nèi)容準(zhǔn)確度。
而另一邊,傳統(tǒng)的UpToDate需要醫(yī)生手動搜索,并且耗費大量的時間對比才能得出答案。
OpenEvidence的核心搜索產(chǎn)品專為速度而設(shè)計,可在大約5-10秒內(nèi)給出答案,并且為醫(yī)生提供診斷和臨床治療建議,并且論文實時更新。
這不得不提到,在醫(yī)學(xué)內(nèi)容供應(yīng)上,OpenEvidence已經(jīng)與各家學(xué)術(shù)出版社形成了共生關(guān)系。
當(dāng)前,OpenEvidence與美國醫(yī)學(xué)會、《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》、《美國醫(yī)學(xué)會雜志》以及包括 JAMA Oncology 和 JAMA Neurology 在內(nèi)的所有 11 種醫(yī)學(xué)專業(yè)期刊建立了戰(zhàn)略內(nèi)容合作伙伴關(guān)系。
醫(yī)學(xué)期刊為OpenEvidence提供高質(zhì)量內(nèi)容,反過來,AI產(chǎn)品也為他們帶來了巨大的流量,這是一個良性的合作關(guān)系。
就在最近,OpenEvidence推出了一項名為DeepConsult的新功能,并引入了最新的AI推理技術(shù)。
公司稱,DeepConsult能圍繞某個主題,自主分析和交叉引用數(shù)百項醫(yī)學(xué)研究,并生成一份全面的博士級研究報告,不僅提供直接答案,還能顯示文獻中可能被忽視的聯(lián)系。
上述工作,通常人類研究人員花費數(shù)月才能完成,但在AI的加持下,在幾個小時內(nèi)就能完成研究。
而這一切,都將免費提供給用戶,前提是需要經(jīng)過平臺嚴(yán)格認(rèn)證的美國執(zhí)業(yè)醫(yī)生、護理人員或藥師等。
這也讓OpenEvidence繞過了FDA的嚴(yán)格審批,以及醫(yī)院采購等繁瑣復(fù)雜的流程,讓公司以指數(shù)級積累用戶。
創(chuàng)始人曾經(jīng)提過一個觀點:醫(yī)生也是人,也是消費者。如果你做了一個很棒的產(chǎn)品,改變了他的工作與效率,那么積累用戶和口碑是順其自然的事情。
當(dāng)前,公司正在打造產(chǎn)品飛輪,以免費工具吸引更多臨床醫(yī)生,并根據(jù)使用反饋調(diào)整其算法,改進搜索結(jié)果,再聚集更多的用戶。
這背后藥企和醫(yī)療器械公司在買單,OpenEvidence正在幫助它們實現(xiàn)對醫(yī)生的精準(zhǔn)投放。
2024年,美國醫(yī)療保健和制藥業(yè)的營銷支出約為300億美元,但絕大多數(shù)是以藥代、醫(yī)學(xué)會議等傳統(tǒng)形式進行,而OpenEvidence為它們提供了全新的營銷選擇。
這種商業(yè)模型下,投資人最看重的關(guān)鍵指標(biāo)就是用戶增長速度,一旦累積速度變慢,也意味著公司變現(xiàn)步伐減速。
此外,以往醫(yī)療領(lǐng)域主要基于訂閱制進行變現(xiàn),OpenEvidence需要也需要讓醫(yī)生適應(yīng)營銷廣告。
對此創(chuàng)始人表示:Google花時間讓人們熟悉這個商業(yè)模式,這也是我們正在做的事情。
未來OpenEvidence希望繼續(xù)專注于醫(yī)療領(lǐng)域,同時繼續(xù)向美國及其他國家擴張。
同時,公司希望打造醫(yī)生診斷的必備平臺,集成PG電子患者檢驗結(jié)果、醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)等,進一步增強平臺能力與用戶粘性。
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