这位AI创始人靠打造医生专用的“ChatGPT”成为亿万富豪

对医生而言，要想紧跟最新医学突破的脚步，就得啃下层出不穷的研究成果，这感觉简直就像经受高压水炮迎面轰击。每30秒就有一篇新论文发表，医生们在每天接诊20个病人之余，还要从新研究成果中筛选信息制定最佳诊疗方案，简直难如登天。

“都说现在是生物技术的黄金时代，新药、好药不断涌现。但对医生来说，这简直是黑暗时代，他们都快被压垮了，”OpenEvidence联合创始人兼CEO丹尼尔·纳德勒告诉《福布斯》，“海量信息像洪流一样涌来，他们必须时刻紧盯前沿动态，可是以人类大脑的局限性，哪能吃得下几百万篇研究呢。”

图片来源：Mauricio Candela for Forbes

于是，42岁的纳德勒——这位哈佛博士曾在2018年以5.5亿美元卖出了自己的上一家公司——决定用人工智能解决问题。他现在的这家初创公司开发出了专属算法，能检索数百万篇同行评审文献，包括《新英格兰医学杂志》《美国医学会杂志》等顶级期刊，从而帮助医生快速找到最佳答案，还附带完整的论文引用，方便他们深入研读。这款软件对认证医生免费开放，靠广告赚钱——盈利模式和谷歌类似。

“我觉得OpenEvidence会成为医疗界的谷歌，”凯鹏华盈（Kleiner Perkins）亿万富豪董事长约翰·杜尔（John Doerr）说，“对医生免费这个模式，才是它的魔力所在。”他个人及所在公司都投资了这家企业。

01

自2022年成立以来，总部位于迈阿密的OpenEvidence已吸引全美40%的医生注册使用，人数超43万，目前每月新增约6.5万人。广告年收入预计达5000万美元，不算太高，但凭借软件的快速普及，已吸引不少投资者押下重注：纳德勒向《福布斯》透露，OpenEvidence在GV（谷歌风投部门）和凯鹏华盈领投的轮次中筹得2.1亿美元，估值35亿美元，较2月上一轮融资时的10亿美元大幅上涨。Coatue、Conviction、Thrive Capital等知名风投也参与了投资。

这笔新投资让持有公司约60%股份的纳德勒跻身亿万富豪行列，《福布斯》估算其身家达23亿美元。30岁的联合创始人、首席技术官扎克·齐格勒（Zack Ziegler）持股约10%，价值约3.5亿美元。纳德勒能保留这么高的股份，是因为他是公司的首位种子轮投资者——在引入任何风投资金前，自己先投入了约1000万美元。

纳德勒说，“我觉得第二次创业的规模会超过第一次，所以这1000万美元或许该由我自己出。这绝对是我这辈子最明智的财务决定……我想把宝押在自己身上。”

OpenEvidence要解决的问题体量极大，而且还在不断膨胀。随着基因疗法等新治疗手段的出现，以及科学家对疾病与药物相互作用的研究深入，医学文献正以惊人速度激增，每五年就翻一番。梳理这些文献堪称任务艰巨：有的质量上乘，有的粗制滥造，更多则已过时（随着论文发表和评审引入人工智能，问题更是雪上加霜）。与此同时，美国医疗人员短缺问题日益严重，医生的时间越来越紧张，不过这也给初创公司创造了机会，让它们可以通过技术助力改善医疗服务，为医生减压。

02

OpenEvidence并非首个试图梳理海量医学文献的公司。

威科集团（Wolters Kluwer）的UpToDate已存在数十年，最近也开始整合人工智能，结合专家意见做类似的工作。但OpenEvidence是首家从一开始就融入人工智能的公司，能帮医生更轻松地为临床紧急问题寻找答案，而且准确率远超ChatGPT。

如今，医生们每月借助OpenEvidence处理约850万次诊疗咨询。这款工具不具备诊断功能，因而不像检测中风或败血症的算法那样，需获得FDA批准。而且医生可以免费下载或在线使用，无需经过医院或大型医疗集团冗长繁琐的采购流程，这让公司得以快速吸纳医生用户。

弗吉尼亚州里士满市的内科医生苏珊·沃尔弗（Susan Wolver）已是该软件的忠实用户，她用OpenEvidence撰写事前授权函，查询药物详情。不久前她还在一次国内航班上经历了最有戏剧性的一件事，当时一名免疫力低下的乘客在洗手间险些晕倒，沃尔弗当即用OpenEvidence分析患者的免疫系统风险，现场制定出治疗方案。

“我现在一天不用它都不行。”她说。

03

纳德勒在多伦多长大，父母是战后东欧移民潮中的一员——父亲来自罗马尼亚，母亲来自波兰。“我祖父在奥斯威辛集中营幸存下来，二战后，他想去美国，但当时美国不接纳，他和家人就辗转去了加拿大。” 他说。

小时候的纳德勒争强好胜到了偏执的地步，比如他会玩记忆游戏，和朋友比谁能背诵更多页的哈姆雷特独白。“我那时就是个十足的书呆子。”他说。作为门萨会员，他觉得学校课程太枯燥，从多伦多大学本科毕业后，便申请了哈佛大学研究生院，希望能挑战更有难度的课业。在哈佛，他攻读政治经济学博士学位，论文主题是信贷衍生品的定价机制。期间，他还跟随普利策奖得主乔丽·格雷厄姆（Jorie Graham）学习诗歌，推出过一款叫“西格蒙德”（Sigmund）的应用（能在用户睡觉时播放特定词语，影响其梦境），还在美联储做过访问学者。

攻读博士期间，纳德勒作为研究生年薪仅为2.35万美元，也就是在那时，他萌生了创办第一家公司Kensho的想法。在美联储访学时，他震惊地发现，监管人员竟然靠简陋的Excel表格做重要评估。于是，他和程序员彼得·克鲁斯卡尔（Peter Kruskall）合作开发算法，让金融分析能像谷歌搜索一样简单。2012年，Kensho推出基于文本的聊天机器人“沃伦”（以巴菲特命名），而当时人工智能还只是学术界的研究领域，远不像如今这样，已成为初创企业的热门赛道。“2012年根本没人谈论人工智能，ChatGPT还要等10年才会出现呢。”他说。

这个想法大获成功。标普以7亿美元（含留任奖金）收购Kensho，创下当时史上最大的人工智能相关收购案。持有20%股份的纳德勒一夜暴富。“对二次创业的创始人来说，那种傲气往往会褪去，但丹尼尔还保留着那股锐气。” GV普通合伙人桑吉恩·泽布（Sangeen Zeb）说。

2021年，纳德勒与齐格勒联手创业。齐格勒当时正在哈佛攻读机器学习博士学位，但他一心想开发实在的产品。两人有种预感，那种能从海量数据中发现规律、帮交易员提升判断力的人工智能技术，同样能为医生提供帮助——而且影响力会更大。两人的创业动力也源自个人经历：纳德勒的祖父因医疗失误去世，齐格勒则亲眼目睹姐妹时年22岁的丈夫接受白血病治疗（如今已缓解）。“我真的是大感震惊，”齐格勒说，“医学领域的复杂度高得惊人，但医生获取信息的方式竟然还停留在翻教科书的阶段。”

04

风投家吉姆·布雷耶（Jim Breyer）曾投资过Kensho，2022年，他和纳德勒就OpenEvidence的构想聊了4个小时，随后与富豪投资人肯·莫利斯（Ken Moelis）一起，成为该公司首批外部投资者。布雷耶最出名的事迹是在2005年慧眼投资马克·扎克伯格，他认为纳德勒是不多见的出类拔萃的创始人。“丹尼尔是个杰出的创业者，”他说，“把人工智能应用到医学期刊上的构想简直太绝妙了。”

2023年初，OpenEvidence加入梅奥诊所颇具声望的医疗科技初创企业加速器项目。正如纳德勒在2023年该项目的视频中所说，梅奥诊所“拥有医疗领域规模最大、质量最高的数据集”，参与这个项目能让初创企业完善自身构想和技术。彼时，人工智能正迎来爆发期，纳德勒在该领域十年的积累开始显现价值。

不过，这门生意并不好做，人们对基于人工智能的搜索能否始终给出最佳答案仍有疑问。纳德勒认为，公司的搜索排名模型依托“医学知识的黄金标准”（其中很多内容在开放互联网上只能看到摘要，比如《美国医学会杂志》《新英格兰医学杂志》上的论文），能够精准提取某种罕见病或药物副作用等方面的可靠信息，同时最大限度减少“幻觉”（人工智能编造事实的倾向）。

纽约西奈山医院的多发性硬化症专家斯蒂芬·克里格（Stephen Krieger）是从一名住院医师那里听说OpenEvidence的。上周末他在医院查房时，需要确定一名对青霉素过敏的患者应使用哪种抗生素治疗神经系统感染，但这超出了他的临床经验范围。一名住院医师向他推荐了OpenEvidence，在使用之前，克里格特地测试了它的准确性，查询他本人关于多发性硬化症的研究（并向传染病科的同事确认了它给出的答案）。结果显示，这款工具不仅准确总结了他的研究内容，还恰当地指出了一些尚未发表的研究局限性。“它能指出我研究中的不足，而我也认同这些观点，这一点我觉得特别好。”他说。

但约翰斯·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》（Artificial Intelligence for Improved Patient Outcomes）一书作者丹尼尔·伯恩（Daniel Byrne）认为，事情没这么简单。“我发现很多人都没意识到一点：多达一半的医学文献其实都是有误的。”他指出，有些论文探讨的是科学上的争议问题，或者涉及某些临床研究——而这些研究最终可能并不成立。“提供参考文献是朝着正确方向迈出的一步，但这还远远不够。”伯恩说。

OpenEvidence的医学总监特拉维斯·扎克（Travis Zack）表示，任何人工智能系统都难免出错，但相比医生每天要接诊20名患者，因而难以随时查阅文献、只能凭经验下判断的情况，工具犯的错误应该会少得多。“OpenEvidence的作用是让医生不必只凭直觉行医。”他说。

05

OpenEvidence的广告盈利模式能有多成功，目前仍有待观察。制药公司向来是广告投入大户，现在它们有机会将药物详细信息精准推送给那些可能开这些药的医生。借助“赞助答案”， OpenEvidence得以让这款工具免费向医生开放，这既有助于吸引更多临床医生使用，又能根据他们的反馈调整算法（进而优化搜索结果）。纳德勒称之为“魔幻飞轮”——用户越多，产品越完善，进而吸引更多用户，如此循环往复。

不过，尽管2024年医疗健康和制药行业的广告支出约达300亿美元，但医疗科技领域的软件大多采用订阅制，通过广告盈利的模式并不常见。“人们对广告颇有微词，我不懂为什么——我倒是很喜欢广告。” 纳德勒说。但他也坦言，公司目前的潜在广告库存价值高达3.5亿美元以上，远超已售出部分。“谷歌花了不少时间让人们接受这种模式，我们现在也在做同样的事。”

麻省总医院神经科副主任兼卒中中心主任阿尼什·辛哈尔（Aneesh Singhal）一年前在医院系统群发的邮件中了解到OpenEvidence后，便下载了该工具。从那以后，他发现住院医师和外科同事们越来越多地使用它。“好像每个人都在用。”他说。

他使用该工具是想查找关于成人中风的最新研究——如果按照老办法，在美国国立医学图书馆数据库PubMed和在线教科书中查询，可能要耗费数小时，着实令人生畏。他表示，OpenEvidence比ChatGPT等通用聊天机器人好用得多，它会建议询问患者既往病史，以及应安排哪些检查。“ChatGPT的局限性在于，它只会直接给出答案。”辛哈尔说。

OpenEvidence的发展势头惊人，医生注册量增长越来越快，而这正是投资者布雷耶看重的关键指标。他说，“每周和每月的更新数据都让我坚信，丹尼尔会持续交出亮眼成绩。”

目前，OpenEvidence正着力开发“推理模型”——这种模型能按步骤分析任务，研究人员发现，这种策略能让人工智能给出更好、更可靠的答案。7月，这家初创公司推出了名为DeepConsult的新功能，借助该技术整合不同研究的信息，针对特定主题开展深度研究。“这相当于让医生拥有了一个医学-哲学双博士团队，医生可以专心处理其他事务，而这个团队自会进行深入研究。”联合创始人齐格勒说。

尽管OpenEvidence的技术也可应用于其他科学领域，但纳德勒目前并不打算拓展——他希望专注于医疗健康领域，既包括美国本土，也涵盖国际市场，尤其是那些优质医疗资源匮乏的国家和地区。如今，医疗行业已涌现出各类人工智能技术，从医生的笔记辅助工具到临床诊断系统，不一而足。若能将这些技术与患者的化验结果、血糖监测仪等医疗设备的数据相结合，就有机会将所有这些信息整合到一处，其价值不言而喻。

投资了OpenEvidence的Coatue联合创始人托马斯·拉丰（Thomas Laffont）认为，这家初创公司未来可能成为所有这些工具的整合中心。“可以畅想一下，未来所有诊断工作都通过OpenEvidence完成。”他说。

文：Amy Feldman

翻译：Lemin

本文译自：

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