AI医疗新巨头崛起：OpenEvidence如何改变医生的工作方式

最近，一家名为OpenEvidence的初创公司引发医疗圈震动——它刚完成2.5亿美元融资，估值飙至120亿美元，是去年年初首轮融资时的十倍以上。领投方是Thrive Capital和DST Global，这两家机构曾押中过Stripe、SpaceX和Canva，这次把重注投给了一个听起来不那么“炫技”、却直击医生痛点的产品：一个专为临床医生打造的AI研究助手。

和市面上那些泛泛而谈的AI聊天机器人不同，OpenEvidence不搞“万能回答”，它只做一件事：帮医生快速找到最权威、最相关的医学证据。平台接入了上千万篇经过同行评审的医学文献，包括《新英格兰医学杂志》《柳叶刀》《JAMA》等顶级期刊，还能实时追踪最新临床指南更新。医生只需输入一个临床问题，比如“65岁糖尿病患者合并心衰，该选SGLT2抑制剂还是GLP-1受体激动剂？”，系统就能在几秒内梳理出对比数据、推荐方案、禁忌症和最新研究结论，并标注每条信息的来源和证据等级。

“我们不是要取代医生，而是替他们省下每天9小时的文献阅读时间。”创始人Daniel Nadler说。他曾是量化金融领域的研究者，亲眼目睹同事因信息过载而错过关键治疗进展。据内部统计，美国每4位医生中就有1人每周使用OpenEvidence超过5次。目前，全美已有超过40%的执业医生在日常诊疗中依赖它，去年平台直接或间接参与了超过1亿名患者的诊疗决策。

不止是问诊助手，它正在重塑医学教育

OpenEvidence的影响力早已超出诊室。它现在是美国多所顶尖医学院的官方学习工具。医学生用它来准备USMLE考试，系统能自动生成基于真实病例的考题，并附上原始文献出处，避免死记硬背。住院医师在写病历、做病例汇报时，也能一键调取最新治疗共识，确保每句话都有据可依。

更值得关注的是，它正悄悄融入医院的电子病历系统（EMR）。部分大型医疗集团已试点将OpenEvidence嵌入医生的电子笔记流程中——当医生输入“胸痛”“心电图异常”等关键词时，系统会自动弹出相关鉴别诊断建议，无需切换页面。这不再是“附加功能”，而是成为临床思维的一部分。

面对OpenAI的入场，它为什么还能领先？

去年底，OpenAI推出ChatGPT Health，试图用通用模型切入医疗市场。但很多医生反馈：“它讲得头头是道，但不敢信。”因为那些回答往往没有明确出处，或者引用的是过时的指南。而OpenEvidence的每一句建议，都带着DOI编号、期刊名称和发表日期，医生可以一键跳转原文核对。

更重要的是，它不靠“大模型炫技”，而是靠“深数据”筑墙。三年来，公司与美国医学会（AMA）、美国内科医师学会（ACP）等权威机构建立数据合作，获得独家授权的临床路径库和专家共识库。这些资源不是靠爬虫能拿到的，是靠长期信任积累的。

新融到的资金，一半用于升级算力，确保在复杂病例分析时响应速度低于2秒；另一半用于开发“医疗笔记助手”功能，让医生在写病历时，AI能自动提醒遗漏的检查项、药物相互作用风险，甚至根据患者医保类型推荐性价比最高的治疗方案。

未来：从工具，变成临床决策的“第二大脑”

OpenEvidence没有高调宣传“AI革命”，它的用户增长完全靠口碑。一位加州的急诊科主任说：“我以前总怕漏掉新药，现在每天早上打开它，就像有个资深同事在你耳边说：‘今天这个病人，你该看看这篇上周刚发的论文。’”

如今，它正与美国退伍军人事务部（VA）、梅奥诊所等大型医疗系统洽谈深度合作，目标是让AI不再只是“查资料的工具”，而是真正成为医生决策流程中不可或缺的一环。当越来越多医院开始将AI使用率纳入临床质量考核，OpenEvidence已经悄然站在了这场变革的中心。