这位 AI 创始人通过为医生打造 ChatGPT 成为亿万富翁
丹尼尔·纳德勒创立 OpenEvidence 的初衷是帮助医生梳理海量医学研究。如今，他以 35 亿美元估值筹集了 2.1 亿美元资金。
F对于试图紧跟最新医学突破的医生而言，查阅最新研究就像被高压水枪迎面冲击。每 30 秒就有一篇新论文发表。在每天接诊 20 名患者的同时，还要筛选所有文献以制定反映当前最佳选择的诊疗方案，这几乎是不可能完成的任务。
“我们总说这是生物技术的黄金时代，新药和改良药物层出不穷。但对医生来说却像黑暗时代，因为他们精疲力竭，”OpenEvidence 联合创始人兼首席执行官丹尼尔·纳德勒告诉《福布斯》。”他们需要处理的信息如同巨大的消防水龙带，而人脑阅读数百万项研究的能力是有限的。”
Mauricio Candela for Forbes
现年42岁的纳德拉是哈佛大学博士，他此前创立的公司曾在2018年以5.5亿美元售出。如今他正致力于用人工智能解决这一难题。这家初创企业通过专有算法检索数百万份同行评审文献（包括《新英格兰医学杂志》和《美国医学会杂志》等顶级期刊），帮助医生快速找到最佳答案，并提供完整论文引用以便深入查阅。该软件对认证医生免费开放，主要通过广告盈利——这与谷歌的商业模式如出一辙。
“我认为 OpenEvidence 之于医疗行业，将如同谷歌之于互联网，”凯鹏华盈亿万富豪董事长约翰·杜尔表示。他通过个人及公司渠道对该企业进行了投资，并补充道：”面向医生的免费模式正是其魔力所在。”
自 2022 年成立以来，总部位于迈阿密的 OpenEvidence 已签约美国 40%的医生，超过 43 万人，目前每月新增用户达 6.5 万人。其广告收入目前年化预估为 5000 万美元。虽然规模不算庞大，但由于该软件的快速普及，投资者纷纷押下重注：公司联合创始人丹尼尔·纳德勒向《福布斯》透露，OpenEvidence 已获得由 GV（谷歌风投部门）和 Kleiner Perkins 领投的 2.1 亿美元融资，估值达 35 亿美元，较今年 2 月上一轮融资时的 10 亿美元大幅提升。Coatue、Conviction 和 Thrive Capital 等其他知名风投机构也参与了投资。
这笔新投资使得持有公司约60%股份的纳德勒跻身亿万富翁行列，《福布斯》估算其净资产达23亿美元。30岁的联合创始人兼首席技术官扎克·齐格勒持有约10%股份，价值约3.5亿美元。纳德勒能保持如此高的持股比例，是因为他作为首位种子投资者，在获得任何风投资金前就自掏腰包投入了约1000万美元。
“作为二次创业者的一大优势是，我不再是个傻瓜，”纳德勒说道。”我认为第二次创业的规模会超过第一次，所以最初的1000万美元或许应该由我自己来出。这是我迄今为止做过最明智的财务决策……我想要押注自己。”
OpenEvidence 所应对的问题规模庞大且日益严峻。随着基因疗法等新型治疗方案的涌现，以及科学家对疾病与药物间相互作用认知的深化，医学文献正以惊人速度激增——每五年规模便翻一番。要从海量文献中甄别有价值的信息堪称艰巨任务：部分论文质量上乘，有些则粗制滥造，更多文献已然过时。（随着人工智能被用于发表和评审科研论文，这一问题更是雪上加霜。）与此同时，美国医师因医疗专业人员短缺而日益疲于奔命——这为初创企业创造了机遇，通过技术手段助力提升诊疗水平，缓解医生压力。
“当所有人都在争先恐后逃离加密货币时，我就想’我要让你们所有人都望尘莫及’。”
OpenEvidence 并非首家试图解读海量医学文献的公司；Wolters Kluwer 旗下的 UpToDate 已存在数十年，最近也开始结合人工智能与专家建议来实现类似功能。但它是首个从一开始就整合人工智能的软件，使医生能更便捷地找到紧迫临床问题的答案，且准确度远超 ChatGPT。
如今，医生每月使用 OpenEvidence 进行约 850 万次诊疗咨询。由于该工具不被视为诊断工具，因此无需像用于检测患者中风或败血症的算法那样获得 FDA 批准。而且医生可以免费下载或在线使用它，从而绕过了与医院或大型医疗集团繁琐的采购流程。这帮助公司以越来越快的速度吸引医生注册。
弗吉尼亚州里士满的内科医生苏珊·沃尔弗博士已成为 OpenEvidence 的忠实拥趸，她用该平台撰写预授权信函并查询药物详情。最具戏剧性的是，在最近一次国内航班上，一名免疫力低下的乘客在洗手间几近昏厥。沃尔弗当即通过 OpenEvidence 分析患者的免疫系统风险，并现场制定了治疗方案。
“我几乎每天都会用到它，”她说道。
N阿德勒在多伦多长大他的父母属于战后东欧移民大潮中的一员——父亲来自罗马尼亚，母亲来自波兰。”我祖父曾被关进奥斯维辛集中营但活了下来，”他说，”二战后祖父想来美国，但当时美国不接收移民，所以他们辗转来到了加拿大。”
儿时的纳德勒争强好胜到了偏执的地步，常玩记忆游戏测试能否比朋友背出更多页《哈姆雷特》独白台词。”我是个十足的怪才，”他说道。作为门萨会员，他觉得学校课程索然无味，在多伦多大学获得学士学位后，便申请哈佛研究生院寻求更大挑战。在哈佛期间，他取得政治经济学博士学位，论文研究信用衍生品的定价机制。他还跟随普利策奖得主乔丽·格雷厄姆研习诗歌，开发了能编程在睡眠中说出特定词语以影响用户梦境的 Sigmund 应用，并担任过美联储访问学者。
纳德拉在攻读博士学位期间，身为研究生年薪仅 23,500 美元时，萌生了创办第一家公司 Kensho 的念头。在美联储工作时，他震惊地发现监管机构竟依赖基础 Excel 表格进行关键评估。于是他与程序员彼得·克鲁斯卡尔合作开发算法，旨在让金融分析变得像谷歌搜索一样简单。当 Kensho 于 2012 年推出文本聊天机器人”沃伦”（致敬巴菲特）时，人工智能仍是学术界的专属领域，远非如今这般处于创业热潮的中心。”2012 年根本没人谈论 AI，那可比 ChatGPT 早了整整十年，”他回忆道。
这个想法奏效了，当标普全球以 7 亿美元收购肯硕（包括留任奖金）时，这桩交易成为史上最大的人工智能收购案 。持有 20%股份的纳德勒一夜暴富。”对于二次创业者来说，那种狂妄通常已经消失了，”GV 普通合伙人桑金·泽布表示，”但丹尼尔依然保持着那种狂妄。”
2021 年，他与正在哈佛攻读机器学习博士学位的齐格勒合作，后者其实只想专注产品开发。两人敏锐地察觉到，那些通过分析海量数据规律来提升交易员决策能力的 AI 技术，同样能帮助医生群体——甚至产生更深远的影响。个人经历也推动着他们：纳德勒的祖父曾因医疗事故去世，而齐格勒则目睹了当时 22 岁的妹夫接受白血病治疗的全过程（如今已康复）。”这彻底改变了我的认知，”齐格勒说，”医疗体系如此复杂，但医生们获取信息的方式竟然还停留在翻阅教科书的阶段。”
“我认为 OpenEvidence 之于医疗行业，将如同谷歌之于互联网。”
曾投资 Kensho 的风险投资家吉姆·布雷耶花了四个小时与纳德勒探讨 OpenEvidence 的构想，并于 2022 年成为其首批外部投资者之一（与富豪投资人肯·莫里斯共同注资）。这位 2005 年因投资马克·扎克伯格而闻名的风投家，将纳德勒视为创始人中的凤毛麟角。”丹尼尔是位非凡的企业家，”他表示，”将 AI 应用于医学期刊的初始构想简直绝妙。”
2023 年初，OpenEvidence 加入了梅奥诊所著名的医疗科技初创企业加速计划。该项目让初创公司能在该医院完善其创意与技术——正如纳德勒在项目 2023 年宣传视频中所说，这里”拥有医疗领域规模最大且质量最高的数据集”。此时人工智能正蓬勃发展，纳德勒在该领域十年的耕耘迅速获得回报。”当所有人都在争相逃离加密货币时，我就想’我要轻松超越你们所有人’，”他说道。
然而，这个行业竞争激烈，人们质疑基于人工智能的搜索是否总能给出最佳答案。纳德勒辩称，通过依赖”医学知识的黄金标准”——其中许多（如《美国医学会杂志》和《新英格兰医学杂志》）在公开互联网上仅能获取摘要——这家初创公司的搜索排名模型能够提取关于罕见病或药物副作用的可靠相关信息，同时将幻觉（人工智能捏造事实的倾向）控制在最低限度。”人工智能是垃圾进垃圾出，黄金进黄金出，”纳德勒说道，并补充：”并非所有事情都取决于设计出超级复杂的算法。”
纽约西奈山医院的多发性硬化症专家斯蒂芬·克里格博士上周末查房时，从住院医师那里听说了 OpenEvidence。他需要为一名对青霉素过敏的神经感染患者确定抗生素治疗方案——这超出了他的临床专长领域。在使用该系统前，他通过询问 OpenEvidence 关于自己多发性硬化症的研究来测试其准确性（并请传染病科同事核对了答案）。该系统不仅正确总结了他的研究，还准确指出了尚未发表的局限性。”它主动指出我研究的局限性，而我也认同这些观点，我觉得这非常了不起，”他说道。
“作为二次创业者的一大优势在于，我不再是个傻瓜。”
但约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院讲师、《人工智能改善患者预后》一书作者 Daniel Byrne 表示事情并非如此简单。”我发现大多数人误解的是：近半数医学文献其实是错误的，”他指出许多论文讨论的科学争议或临床研究最终可能被证明无效，”提供参考文献是朝着正确方向迈出的一步，但这远远不够。”Byrne 说道。
OpenEvidence 的医疗总监 Travis Zack 博士表示，尽管任何人工智能系统都会存在错误，但相比医生每天为 20 名患者做判断时难以随时查阅现有文献的情况，错误应该会少得多。”OpenEvidence 的作用是让医生不必依赖直觉，”他说。
“人工智能是垃圾进垃圾出，黄金进黄金出。”
OpenEvidence 的广告模式能否成功仍有待观察。制药公司是广告投放大户，如今它们有机会将药品的详细信息精准推送给潜在处方医生。通过赞助商回答模式，该公司得以向医生免费提供工具，从而吸引更多临床医师使用，并根据他们的反馈优化算法（改进搜索结果）。纳德勒将这种模式称为”梦幻飞轮”——用户增长推动产品优化，产品优化又吸引更多用户，形成良性循环。
尽管2024年医疗健康领域广告支出预计达300亿美元，但在以订阅制为主的医疗科技行业，基于广告的商业模式仍属罕见。”人们总对广告抱有偏见，”纳德勒表示，”我不理解这种心态——我就很热爱广告。”但就连他也承认，公司目前3.5亿美元的广告库存潜力远高于实际销售额。”谷歌当年也花时间让人们适应这种模式，这正是我们现在在做的事。”
DAneesh Singhal 博士马萨诸塞州总医院神经科副主任兼卒中中心主任一年前在收到医院群发邮件后下载了 OpenEvidence。他注意到这款工具在住院医师和外科同事中越来越受欢迎。”似乎每个人都在使用它，”他说。
他本想搜索关于成人卒中的最新研究——这项艰巨任务通常需要花费数小时在 PubMed 和在线教材中翻找。他表示，该工具远胜于 ChatGPT 等通用聊天机器人，能针对患者病史提出后续问题建议，并推荐应进行的检查。”ChatGPT 的局限在于它只提供直接答案，”Singhal 说道。
OpenEvidence 的发展势头令人惊叹，其医生注册速度不断加快，这正是投资者布雷尔关注的关键指标。”每周和每月的进展更新让我对丹尼尔持续取得卓越成就充满信心，”他表示。
如今，该公司正致力于开发所谓的推理模型——这种模型能分步骤思考任务，研究人员发现该策略可使人工智能的答案更优质、更可靠。本月，这家初创企业推出了名为 DeepConsult 的新功能，运用该技术将不同研究之间的关联点串联起来，针对特定主题开展深度研究。”它能让医生在处理其他事务时，虚拟拥有一支由医学博士和哲学博士组成的团队，代为完成海量的深度研究，”联合创始人齐格勒表示。
尽管 OpenEvidence 的技术同样可应用于其他科学领域，但纳德勒目前暂未将扩张重心放在这些方向：他坚持聚焦医疗健康领域，包括美国本土及国际市场，特别是在优质医疗资源匮乏的国家。纵观整个行业，如今已形成由人工智能技术拼就的版图——从医生的电子病历助手到临床诊断工具不一而足。若将这些技术与患者的化验结果及血糖监测仪等医疗设备数据相结合，就有机会将所有信息整合至统一平台。
Coatue 联合创始人托马斯·拉丰投资了 OpenEvidence，他认为这家初创公司有朝一日可能成为各类工具汇聚的中心。”你可以想象这样一个世界：OpenEvidence 将成为所有诊断行为发生的工具平台，”他说道。
