10月20日,AI医疗初创公司OpenEvidence宣布完成2亿美元(约合14.2亿元人民币)C轮融资,投后估值达到60亿美元。
本轮融资由谷歌风投GV领投,红杉资本、黑石集团(Blackstone)、凯鹏华盈(Kleiner Perkins)、Thrive Capital等知名机构参投。
距离公司7月份完成的2.1亿美元B轮融资,仅仅过去了三个月。
公司为医生群体打造可以信赖的医疗版ChatGPT,提供专业医疗信息的搜寻、整理和分析,超过40%的美国医生每天都会使用。
OpenEvidence开发的全新AI在美国医师执照考试中获得了100%的满分,成为史上首个获得满分的模型。
不久前,OpenEvidence发布了专为医生构建的AI智能体DeepConsult,能够生成博士级医学研究报告。
最新数据显示,OpenEvidence每月咨询量已经达到惊人的1650万次,相较于今年7月增长了60%。
其效仿谷歌的广告模式,为制药和医疗器械公司提供精准营销。公司预计,其年度经常性收入(ARR)到明年将达到1亿美元。
公司创始人Daniel Nadler,这位42岁的哈佛学霸,也因此净资产飙升至23亿美元(约合人民币164亿元)。
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哈佛学霸创业,创造增长神话
OpenEvidence成立于2022年,公司联合创始人Daniel Nadler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。
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2012年,Daniel Nadler创办了AI金融公司,最终以5.5亿美元的价格被收购。
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。
在医学知识爆炸式增长的今天,医生们不仅要处理复杂的临床病例,还要面对海量涌现的新药、医学指南和研究论文,亟需更高效的工具来帮助决策。
医生只需要输入患者的症状、检查结果和病史,OpenEvidence的AI便能迅速分析这些信息,并提供一个基于循证医学的建议。
每个诊断选项都附有详细的解释、相关的研究文献和最新的临床指南,帮助医生在短时间内获得全面且可靠的参考信息。
数据显示,在过去的一年中,OpenEvidence创造了医疗APP史上的增长神话。
2024年7月,平台每月支持的咨询量约为35.8万次。如今,月总咨询量已经突破1650万次。
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图:OpenEvidence仅用11个月就吸引了超过30%的美国医生使用,速度远超传统平台
目前,美国已有40%的医生注册成为OpenEvidence的用户,且每月新增注册用户高达7.5万名。
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不卷规模卷专业,打造首个满分AI
与通用大模型不同,OpenEvidence深知,在关乎生命的医学领域,准确性远比规模重要。
AI在医学领域面临“幻觉”,由于训练内容庞杂,它们无法保证答案的严谨性,更无法提供可信的证据链接。
而传统的知识库,虽然内容可靠,但更新速度慢,搜索效率低,耗时费力。
OpenEvidence另辟蹊径,它没有选择在公共互联网数据上进行大规模训练,而是走了一条“小而精”的专业化路线。
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公司与《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。
超过3500万份的同行评审出版物为OpenEvidence提供了高质量训练数据,从源头上减少了幻觉问题,极大增强了AI在专业医学领域的能力。
美国医师执照考试(USMLE)是所有在美国的医生都必须通过的一系列专业考试,考核极为严格,此前人类医生的平均得分为70%。
今年8月,OpenEvidence宣布,其开发的全新AI系统在美国医师执照考试中获得了100%的满分。
更为重要的是,OpenEvidence的模型不仅能准确回答每个问题,还能提供答案背后的推理过程。
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依靠广告变现,年入7亿
这家公司面向医生,其商业模式并非传统的订阅制,而是效仿谷歌的广告模式。
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首先,OpenEvidence提供高质量的AI 来吸引大量医生用户。在用户使用过程中,公司会收集数据和反馈,并持续优化算法。
当用户规模达到一定量级后,OpenEvidence开始为制药和医疗器械公司提供精准营销服务。
在美国每年高达300亿美元的医疗营销市场中,OpenEvidence提供了一个更具效益的新渠道。
通过赞助答案等形式,广告以更自然、更相关的方式触达医生,从而替代了传统的医药代表和会议推广模式,让制药公司能够直接向可能使用其药物的医生展示详细信息。
凭借这一模式,公司预计年度经常性收入(ARR)将达到1亿美元。
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