這位AI創始人靠打造醫生專用的“ChatGPT”成爲億萬富豪

對醫生而言，要想緊跟最新醫學突破的腳步，就得啃下層出不窮的研究成果，這感覺簡直就像經受高壓水炮迎面轟擊。每30秒就有一篇新論文發表，醫生們在每天接診20個病人之餘，還要從新研究成果中篩選信息制定最佳診療方案，簡直難如登天。

“都說現在是生物技術的黃金時代，新藥、好藥不斷涌現。但對醫生來說，這簡直是黑暗時代，他們都快被壓垮了，”OpenEvidence聯合創始人兼CEO丹尼爾·納德勒告訴《福布斯》，“海量信息像洪流一樣涌來，他們必須時刻緊盯前沿動態，可是以人類大腦的侷限性，哪能吃得下幾百萬篇研究呢。”

圖片來源：Mauricio Candela for Forbes

於是，42歲的納德勒——這位哈佛博士曾在2018年以5.5億美元賣出了自己的上一家公司——決定用人工智能解決問題。他現在的這家初創公司開發出了專屬算法，能檢索數百萬篇同行評審文獻，包括《新英格蘭醫學雜誌》《美國醫學會雜誌》等頂級期刊，從而幫助醫生快速找到最佳答案，還附帶完整的論文引用，方便他們深入研讀。這款軟件對認證醫生免費開放，靠廣告賺錢——盈利模式和谷歌類似。

“我覺得OpenEvidence會成爲醫療界的谷歌，”凱鵬華盈（Kleiner Perkins）億萬富豪董事長約翰·杜爾（John Doerr）說，“對醫生免費這個模式，纔是它的魔力所在。”他個人及所在公司都投資了這家企業。

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自2022年成立以來，總部位於邁阿密的OpenEvidence已吸引全美40%的醫生註冊使用，人數超43萬，目前每月新增約6.5萬人。廣告年收入預計達5000萬美元，不算太高，但憑藉軟件的快速普及，已吸引不少投資者押下重注：納德勒向《福布斯》透露，OpenEvidence在GV（谷歌風投部門）和凱鵬華盈領投的輪次中籌得2.1億美元，估值35億美元，較2月上一輪融資時的10億美元大幅上漲。Coatue、Conviction、Thrive Capital等知名風投也參與了投資。

這筆新投資讓持有公司約60%股份的納德勒躋身億萬富豪行列，《福布斯》估算其身家達23億美元。30歲的聯合創始人、首席技術官扎克·齊格勒（Zack Ziegler）持股約10%，價值約3.5億美元。納德勒能保留這麼高的股份，是因爲他是公司的首位種子輪投資者——在引入任何風投資金前，自己先投入了約1000萬美元。

納德勒說，“我覺得第二次創業的規模會超過第一次，所以這1000萬美元或許該由我自己出。這絕對是我這輩子最明智的財務決定……我想把寶押在自己身上。”

OpenEvidence要解決的問題體量極大，而且還在不斷膨脹。隨着基因療法等新治療手段的出現，以及科學家對疾病與藥物相互作用的研究深入，醫學文獻正以驚人速度激增，每五年就翻一番。梳理這些文獻堪稱任務艱鉅：有的質量上乘，有的粗製濫造，更多則已過時（隨着論文發表和評審引入人工智能，問題更是雪上加霜）。與此同時，美國醫療人員短缺問題日益嚴重，醫生的時間越來越緊張，不過這也給初創公司創造了機會，讓它們可以通過技術助力改善醫療服務，爲醫生減壓。

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OpenEvidence並非首個試圖梳理海量醫學文獻的公司。

威科集團（Wolters Kluwer）的UpToDate已存在數十年，最近也開始整合人工智能，結合專家意見做類似的工作。但OpenEvidence是首家從一開始就融入人工智能的公司，能幫醫生更輕鬆地爲臨牀緊急問題尋找答案，而且準確率遠超ChatGPT。

如今，醫生們每月藉助OpenEvidence處理約850萬次診療諮詢。這款工具不具備診斷功能，因而不像檢測中風或敗血症的算法那樣，需獲得FDA批准。而且醫生可以免費下載或在線使用，無需經過醫院或大型醫療集團冗長繁瑣的採購流程，這讓公司得以快速吸納醫生用戶。

弗吉尼亞州里士滿市的內科醫生蘇珊·沃爾弗（Susan Wolver）已是該軟件的忠實用戶，她用OpenEvidence撰寫事前授權函，查詢藥物詳情。不久前她還在一次國內航班上經歷了最有戲劇性的一件事，當時一名免疫力低下的乘客在洗手間險些暈倒，沃爾弗當即用OpenEvidence分析患者的免疫系統風險，現場制定出治療方案。

“我現在一天不用它都不行。”她說。

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納德勒在多倫多長大，父母是戰後東歐移民潮中的一員——父親來自羅馬尼亞，母親來自波蘭。“我祖父在奧斯威辛集中營倖存下來，二戰後，他想去美國，但當時美國不接納，他和家人就輾轉去了加拿大。” 他說。

小時候的納德勒爭強好勝到了偏執的地步，比如他會玩記憶遊戲，和朋友比誰能背誦更多頁的哈姆雷特獨白。“我那時就是個十足的書呆子。”他說。作爲門薩會員，他覺得學校課程太枯燥，從多倫多大學本科畢業後，便申請了哈佛大學研究生院，希望能挑戰更有難度的課業。在哈佛，他攻讀政治經濟學博士學位，論文主題是信貸衍生品的定價機制。期間，他還跟隨普利策獎得主喬麗·格雷厄姆（Jorie Graham）學習詩歌，推出過一款叫“西格蒙德”（Sigmund）的應用（能在用戶睡覺時播放特定詞語，影響其夢境），還在美聯儲做過訪問學者。

攻讀博士期間，納德勒作爲研究生年薪僅爲2.35萬美元，也就是在那時，他萌生了創辦第一家公司Kensho的想法。在美聯儲訪學時，他震驚地發現，監管人員竟然靠簡陋的Excel表格做重要評估。於是，他和程序員彼得·克魯斯卡爾（Peter Kruskall）合作開發算法，讓金融分析能像谷歌搜索一樣簡單。2012年，Kensho推出基於文本的聊天機器人“沃倫”（以巴菲特命名），而當時人工智能還只是學術界的研究領域，遠不像如今這樣，已成爲初創企業的熱門賽道。“2012年根本沒人談論人工智能，ChatGPT還要等10年纔會出現呢。”他說。

這個想法大獲成功。標普以7億美元（含留任獎金）收購Kensho，創下當時史上最大的人工智能相關收購案。持有20%股份的納德勒一夜暴富。“對二次創業的創始人來說，那種傲氣往往會褪去，但丹尼爾還保留着那股銳氣。” GV普通合夥人桑吉恩·澤布（Sangeen Zeb）說。

2021年，納德勒與齊格勒聯手創業。齊格勒當時正在哈佛攻讀機器學習博士學位，但他一心想開發實在的產品。兩人有種預感，那種能從海量數據中發現規律、幫交易員提升判斷力的人工智能技術，同樣能爲醫生提供幫助——而且影響力會更大。兩人的創業動力也源自個人經歷：納德勒的祖父因醫療失誤去世，齊格勒則親眼目睹姐妹時年22歲的丈夫接受白血病治療（如今已緩解）。“我真的是大感震驚，”齊格勒說，“醫學領域的複雜度高得驚人，但醫生獲取信息的方式竟然還停留在翻教科書的階段。”

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風投家吉姆·佈雷耶（Jim Breyer）曾投資過Kensho，2022年，他和納德勒就OpenEvidence的構想聊了4個小時，隨後與富豪投資人肯·莫利斯（Ken Moelis）一起，成爲該公司首批外部投資者。佈雷耶最出名的事蹟是在2005年慧眼投資馬克·扎克伯格，他認爲納德勒是不多見的出類拔萃的創始人。“丹尼爾是個傑出的創業者，”他說，“把人工智能應用到醫學期刊上的構想簡直太絕妙了。”

2023年初，OpenEvidence加入梅奧診所頗具聲望的醫療科技初創企業加速器項目。正如納德勒在2023年該項目的視頻中所說，梅奧診所“擁有醫療領域規模最大、質量最高的數據集”，參與這個項目能讓初創企業完善自身構想和技術。彼時，人工智能正迎來爆發期，納德勒在該領域十年的積累開始顯現價值。

不過，這門生意並不好做，人們對基於人工智能的搜索能否始終給出最佳答案仍有疑問。納德勒認爲，公司的搜索排名模型依託“醫學知識的黃金標準”（其中很多內容在開放互聯網上只能看到摘要，比如《美國醫學會雜誌》《新英格蘭醫學雜誌》上的論文），能夠精準提取某種罕見病或藥物副作用等方面的可靠信息，同時最大限度減少“幻覺”（人工智能編造事實的傾向）。

紐約西奈山醫院的多發性硬化症專家斯蒂芬·克里格（Stephen Krieger）是從一名住院醫師那裡聽說OpenEvidence的。上週末他在醫院查房時，需要確定一名對青黴素過敏的患者應使用哪種抗生素治療神經系統感染，但這超出了他的臨牀經驗範圍。一名住院醫師向他推薦了OpenEvidence，在使用之前，克里格特地測試了它的準確性，查詢他本人關於多發性硬化症的研究（並向傳染病科的同事確認了它給出的答案）。結果顯示，這款工具不僅準確總結了他的研究內容，還恰當地指出了一些尚未發表的研究侷限性。“它能指出我研究中的不足，而我也認同這些觀點，這一點我覺得特別好。”他說。

但約翰斯·霍普金斯大學彭博公共衛生學院講師、《人工智能改善患者預後》（Artificial Intelligence for Improved Patient Outcomes）一書作者丹尼爾·伯恩（Daniel Byrne）認爲，事情沒這麼簡單。“我發現很多人都沒意識到一點：多達一半的醫學文獻其實都是有誤的。”他指出，有些論文探討的是科學上的爭議問題，或者涉及某些臨牀研究——而這些研究最終可能並不成立。“提供參考文獻是朝着正確方向邁出的一步，但這還遠遠不夠。”伯恩說。

OpenEvidence的醫學總監特拉維斯·扎克（Travis Zack）表示，任何人工智能系統都難免出錯，但相比醫生每天要接診20名患者，因而難以隨時查閱文獻、只能憑經驗下判斷的情況，工具犯的錯誤應該會少得多。“OpenEvidence的作用是讓醫生不必只憑直覺行醫。”他說。

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OpenEvidence的廣告盈利模式能有多成功，目前仍有待觀察。製藥公司向來是廣告投入大戶，現在它們有機會將藥物詳細信息精準推送給那些可能開這些藥的醫生。藉助“贊助答案”， OpenEvidence得以讓這款工具免費向醫生開放，這既有助於吸引更多臨牀醫生使用，又能根據他們的反饋調整算法（進而優化搜索結果）。納德勒稱之爲“魔幻飛輪”——用戶越多，產品越完善，進而吸引更多用戶，如此循環往復。

不過，儘管2024年醫療健康和製藥行業的廣告支出約達300億美元，但醫療科技領域的軟件大多采用訂閱制，通過廣告盈利的模式並不常見。“人們對廣告頗有微詞，我不懂爲什麼——我倒是很喜歡廣告。” 納德勒說。但他也坦言，公司目前的潛在廣告庫存價值高達3.5億美元以上，遠超已售出部分。“谷歌花了不少時間讓人們接受這種模式，我們現在也在做同樣的事。”

麻省總醫院神經科副主任兼卒中中心主任阿尼什·辛哈爾（Aneesh Singhal）一年前在醫院系統羣發的郵件中瞭解到OpenEvidence後，便下載了該工具。從那以後，他發現住院醫師和外科同事們越來越多地使用它。“好像每個人都在用。”他說。

他使用該工具是想查找關於成人中風的最新研究——如果按照老辦法，在美國國立醫學圖書館數據庫PubMed和在線教科書中查詢，可能要耗費數小時，着實令人生畏。他表示，OpenEvidence比ChatGPT等通用聊天機器人好用得多，它會建議詢問患者既往病史，以及應安排哪些檢查。“ChatGPT的侷限性在於，它只會直接給出答案。”辛哈爾說。

OpenEvidence的發展勢頭驚人，醫生註冊量增長越來越快，而這正是投資者佈雷耶看重的關鍵指標。他說，“每週和每月的更新數據都讓我堅信，丹尼爾會持續交出亮眼成績。”

目前，OpenEvidence正着力開發“推理模型”——這種模型能按步驟分析任務，研究人員發現，這種策略能讓人工智能給出更好、更可靠的答案。7月，這家初創公司推出了名爲DeepConsult的新功能，藉助該技術整合不同研究的信息，針對特定主題開展深度研究。“這相當於讓醫生擁有了一個醫學-哲學雙博士團隊，醫生可以專心處理其他事務，而這個團隊自會進行深入研究。”聯合創始人齊格勒說。

儘管OpenEvidence的技術也可應用於其他科學領域，但納德勒目前並不打算拓展——他希望專注於醫療健康領域，既包括美國本土，也涵蓋國際市場，尤其是那些優質醫療資源匱乏的國家和地區。如今，醫療行業已涌現出各類人工智能技術，從醫生的筆記輔助工具到臨牀診斷系統，不一而足。若能將這些技術與患者的化驗結果、血糖監測儀等醫療設備的數據相結合，就有機會將所有這些信息整合到一處，其價值不言而喻。

投資了OpenEvidence的Coatue聯合創始人托馬斯·拉豐（Thomas Laffont）認爲，這家初創公司未來可能成爲所有這些工具的整合中心。“可以暢想一下，未來所有診斷工作都通過OpenEvidence完成。”他說。

文：Amy Feldman

翻譯：Lemin

本文譯自：

https://www.forbes.com/sites/amyfeldman/2025/07/15/this-ai-founder-became-a-billionaire-by-building-chatgpt-for-doctors/