"Wir sprechen über das goldene Zeitalter der Biotechnologie, in dem sich die ganze Zeit neue Drogen und bessere Drogen entwickelt haben. Aber es ist wie das dunkle Zeitalter für ?rzte wegen Burnout", sagte Daniel Nadler, Mitbegründer und CEO von OpenEvidence, gegenüber Forbes. "Es gibt diese enorme Feuerehose an Informationen, die sie ben?tigen, um auf dem Laufenden zu bleiben, und das menschliche Gehirn ist in seiner F?higkeit begrenzt, Millionen von Studien zu lesen."

Also Nadler, 42, ein Ph.D. Wer sein früheres Unternehmen im Jahr 2018 für 550 Millionen US -Dollar verkaufte, machte sich vor, das Problem mit künstlicher Intelligenz zu l?sen. Jetzt sucht die propriet?ren Algorithmen des Startups Millionen von von Experten begutachteten Ver?ffentlichungen, darunter in Top-Journalen wie dem New England Journal of Medicine und dem Journal of the American Medical Association, um ?rzten zu helfen, die besten Antworten schnell zu finden, mit vollst?ndigen Zitaten zu Papieren, damit die ?rzte mehr für sich selbst lesen k?nnen. Die Software ist für verifizierte ?rzte kostenlos und verdient Geld durch Werbung - viel wie Google.

"Ich denke, Openevidence sieht so aus, als würde es für das Gesundheitswesen sein, was Google für das Internet war", sagte John Doerr, Vorsitzender von Kleiner Perkins, der pers?nlich in das Unternehmen investiert hat, sowie über seine Firma und fügte hinzu: "Es ist das freie Chiebsmodell, das hier die Magie ist."

Seit seiner Gründung im Jahr 2022 hat Miami Openevidence in Miami 40% der ?rzte in den USA oder mehr als 430.000 unterzeichnet und fügt neue zu einem aktuellen Preis von 65.000 pro Monat hinzu. Der Umsatz aus der Werbung erreicht nun zu einem aufj?hrigen Preis, der auf 50 Millionen US -Dollar gesch?tzt wird. Das ist nicht riesig, aber dank der schnellen Akzeptanz der Software haben die Anleger mit gro?er Bedeutung: OpenVidence hat 210 Millionen US -Dollar geführt, die von GV (Google Venture Arm) und Kleiner Perkins bei einer Bewertung von 3,5 Milliarden US -Dollar bei seiner letzten Finanzierung im Februar geführt wurden, sagte Nadler gegenüber Forbes. Andere berühmte VC -Firmen wie Coatue, Verurteilung und Thrive Capital investierten ebenfalls.

Die neue Investition macht Nadler, der rund 60% des Unternehmens, einen Milliard?r, mit einem Nettoverm?gen, den Forbes sch?tzt, auf 2,3 Milliarden US -Dollar besitzt. Mitbegründerin Zack Ziegler, der 30-j?hrige Chief Technology Officer des Unternehmens, besitzt rund 10% des Gesch?fts im Wert von rund 350 Millionen US-Dollar. Nadler konnte sich an einem so gro?en Anteil festhalten, indem er sein erster Saatgutinvestor war und rund 10 Millionen Dollar seines eigenen Geldes einbrachte, bevor er eine VC -Finanzierung erh?hte.

"Eines der gro?artigen Dinge, wenn es darum geht, ein zweiten Unternehmer zu sein, ist, ich bin kein Idiot", sagte Nadler. "Ich denke, das zweite wird gr??er als das erste sein, also sollten die ersten 10 Millionen Dollar von mir kommen. Das ist bei weitem die klügste finanzielle Entscheidung, die ich in meinem Leben getroffen habe. Ich wollte auf mich selbst wetten."

Das Problem Openevidence ist enorm und eines, das nur gr??er wird. Die medizinische Literatur proliferiert mit einer meteorischen Geschwindigkeit - alle fünf Jahre doppelt - als neue Behandlungsoptionen wie Gentherapien entwickelt und Wissenschaftler erfahren mehr darüber, wie unterschiedliche Krankheiten und Medikamente miteinander interagieren k?nnen. Das alles zu sortieren ist eine herkulische Aufgabe: Einige Papiere sind ausgezeichnet, einige sind schlecht und viele mehr sind veraltet. (Da die KI zur Ver?ffentlichung und überprüfung von Forschungsarbeiten verwendet wird, ist das Problem nur noch schlimmer geworden.) In der Zwischenzeit werden ?rzte in den USA zunehmend für die Zeit festgeschnallt, angesichts eines wachsenden Mangels an medizinischen Fachkr?ften - die M?glichkeit für Start -ups, Technologien aufzubauen, die dazu beitragen k?nnen, eine bessere Versorgung zu gew?hrleisten und Druck auf ?rzte zu lindern.

"Als alle bemühten, aus dem Krypto herauszukommen, sagte ich:" Ich werde nur Kreise um euch alle herum laufen. "

Openevidence ist nicht das erste Unternehmen, das versucht, die überlastung medizinischer Ver?ffentlichungen zu verstehen. Wolters Kluwers Auftastung gibt es schon seit Jahrzehnten und hat kürzlich die KI zusammen mit den Ratschl?gen von Experten integriert, um dasselbe zu tun. Es ist jedoch der erste, der Software erstellt, die KI von Anfang an integriert, um ?rzten zu erleichtern, Antworten auf das Drücken klinischer Fragen zu finden und so weitaus genauer zu tun als Chatgpt.

?rzte verwenden jetzt Openevidence bei rund 8,5 Millionen Konsultationen pro Monat. Da das Tool nicht als diagnostisch angesehen wird, muss keine FDA -Zulassung erforderlich sind, da Algorithmen zum Nachweis von Strichen oder Sepsis bei Patienten verwendet werden. Und da ?rzte es kostenlos herunterladen oder online nutzen k?nnen, kann dies den langwierigen und bürokratischen Beschaffungsprozess mit Krankenh?usern oder gro?en Gruppenpraktiken umgehen. Das hat dem Unternehmen geholfen, ?rzte in einem immer schnelleren Clip zu unterschreiben.

Dr. Susan Wolver, ein Internist in Richmond, Virginia, ist zu einem echten Gl?ubigen geworden, der Openevidence verwendet, um vorherige Autorisierungsbriefe zu schreiben und Details von Drogen zu suchen. Am dramatischsten, w?hrend sie kürzlich auf einem heimischen Flug war, war eine immungeschw?chte Passagier im Badezimmer fast ohnm?chtig. Wolver verwandelte sich in Openevidence, um die Risiken des Immunsystems des Patienten herauszufinden und einen Behandlungsplan vor Ort zu erstellen.

"Ich glaube nicht, dass ein Tag vergeht, wenn ich ihn nicht benutze", sagte sie.

N Adler wuchs in Toronto auf, wo seine Eltern Teil der gro?en Welle der osteurop?ischen Einwanderer nach dem Krieg waren-sein Vater aus Rum?nien und seine Mutter aus Polen. "Mein Gro?vater war in Auschwitz und überlebte", sagte er. "Nach dem Zweiten Weltkrieg wollte mein Gro?vater nach Amerika kommen, und Amerika lie? die Menschen nicht in den Weg nach Kanada."

Als Kind war Nadler wettbewerbsf?hig auf einen Fehler, der sich mit Memory Games ausgetauscht hat, um zu sehen, ob er mehr Seiten von Hamlet Soliloquy rezitieren konnte als ein Freund. "Ich war ein totaler Nerd", sagte er. Als MENSA -Mitglied fand er die Schule langweilig und hatte einen Bachelor -Abschluss an der University of Toronto in Harvard für die Graduiertenschule beantragt, in der Hoffnung auf eine gr??ere Herausforderung. Dort dopferte er in der politischen ?konomie einen Doktortitel und schrieb seine These über die Preismechanismen von Kreditderivaten. Er studierte auch Gedichte unter dem Pulitzer-Preistr?ger Jorie Graham, startete eine App namens Sigmund, die programmiert werden konnte, um im Schlaf bestimmte W?rter zu sprechen, um die Tr?ume eines Benutzers zu beeinflussen, und diente als Gastwissenschaftlerin bei der Federal Reserve.

Nadler arbeitete an seinem Promotion und verdiente als Student nur 23.500 US -Dollar pro Jahr, als er die Idee für seine erste Firma Kensho bekam. Bei der Fed war er fassungslos zu erfahren, dass sich seine Aufsichtsbeh?rden auf rudiment?re Excel -Tabellen stützten, um kritische Bewertungen vorzunehmen. Deshalb hat er sich mit dem Programmierer Peter Kruskall zusammengetan, um Algorithmen zu erstellen, um die Finanzanalyse so einfach wie eine Suche bei Google zu gestalten. Als Kensho 2012 seinen textbasierten Chatbot Warren (wie in Buffett) startete, war künstliche Intelligenz immer noch die Provinz der Akademiker, nicht das Red Hot Center der Startup-Welt, das sie heute ist. "Niemand hat 2012 über KI gesprochen. Sie sprechen von 10 Jahren vor Chatgpt", sagte er.

Die Idee funktionierte, und als S & P Kensho kaufte und 700 Millionen US -Dollar zahlte, einschlie?lich Aufbewahrungsboni, wurde sie zum gr??ten KI -Deal in der Geschichte. Nadler, der 20%besa?, war pl?tzlich reich. "Für zweite Gründer ist Hubris [oft] verschwunden", sagte GV-Partner Sangeen Zeb. "Daniel hat immer noch diese Hybris."

Im Jahr 2021 nahm er sich mit Ziegler zusammen, der an einem Doktortitel arbeitete. Im maschinellen Lernen in Harvard, aber wirklich nur Sachen bauen wollte. Die beiden hatten eine Vermutung, dass die KI -Technologie, die geholfen hatte, H?ndler intelligenter zu machen, indem sie Muster in gro?en Datenschwaden auch ?rzte helfen konnten - mit noch gr??eren Auswirkungen. Beide waren auch durch pers?nliche Erfahrung motiviert. Nadlers Gro?vater war an einem medizinischen Fehler gestorben, w?hrend Ziegler beobachtet hatte, wie sein Schwager, dann 22, die Behandlung für Leuk?mie durchlief. (Er ist jetzt in Remission.) ?Es war wirklich eine Augen?ffnung für mich“, sagte Ziegler. "Es gibt diese enorme Menge an Komplexit?t, aber die Art und Weise, wie ?rzte darauf zugreifen, bl?ttert buchst?blich durch ein Lehrbuch."

"Ich denke, Openevidence sieht so aus, als würde es für das Gesundheitswesen sein, was Google für das Internet war."

Der Kapitalist Jim Breyer, der in Kensho investiert hatte, sprach vier Stunden mit Nadler über seine Idee für Openevidence und wurde 2022 zu einer seiner ersten externen Investoren (zusammen mit dem Milliard?rin Investor Ken Moelis). "Daniel ist ein au?ergew?hnlicher Unternehmer", sagte er. "Der erste Einblick in die Anwendung von KI auf medizinische Zeitschriften war einfach brillant."

Anfang 2023 schloss sich Openevidence in die prestigetr?chtige Beschleunigerin der Mayo -Klinik für Health Tech -Startups an. Das Programm erm?glicht es Startups, ihre Ideen - und ihre Technologie - im Krankenhaus zu verfeinern, das, wie Nadler in einem 2023 -Video für das Programm feststellte, ?den gr??ten und h?chsten Datensatz im Gesundheitswesen hat“. Zu diesem Zeitpunkt boomte die KI. Nadlers Jahrzehnt auf dem Feld begann sich schnell auszahlen. "Als alle bemühten, aus dem Krypto herauszukommen, sagte ich:" Ich werde nur Kreise um euch alle herum laufen ", sagte er.

Trotzdem ist dies ein schwieriges Gesch?ft und es gibt Fragen, ob AI-basierte Suche immer die beste Antwort gibt. Nadler argumentiert, dass sich durch die Stütze auf die ?Goldstandards des medizinischen Wissens“, von denen viele im offenen Internet über Abstracts hinaus nicht verfügbar sind - einschlie?lich Jama und dem New England Journal of Medicine -, k?nnen die Suchranking -Modelle des Startups in der Lage sind, zuverl?ssige und relevante Informationen über eine seltene Krankheit oder die Nebenwirkungen eines Arzneimittels zu extrahieren (AIs Tendenz, um Fakten zu erfassen). "AI ist Müll, Müll, Gold in Gold aus", sagte Nadler und fügte hinzu: "Nicht alles geht darum, einen super nerdigen Algorithmus zu finden."

Dr. Stephen Krieger, ein Spezialist für Multiple Sklerose am Mount Sinai in New York, h?rte am vergangenen Wochenende von Openevidence von einem Bewohner, als er Runden im Krankenhaus machte. Er musste herausfinden, was Antibiotikum für eine neurologische Infektion in jemandem, das gegen Penicillin allergisch ist, eingesetzt werden sollte, etwas au?erhalb seines eigenen klinischen Fachwissens. Bevor er sich darauf stützte, testete er seine Genauigkeit, indem er Openevidence über seine eigenen Forschungen zu MS fragte (und best?tigte auch seine Antwort mit seinen Kollegen für Infektionskrankheiten). Es hat nicht nur seine Forschung korrekt zusammengefasst, sondern auch die noch ver?ffentlichten Einschr?nkungen feststellte. "Die Idee, dass es angeboten wurde, mir die Grenzen meiner eigenen Arbeit zu sagen, und ich stimmte damit einverstanden zu, ich fand es irgendwie gro?artig", sagte er.

"Eines der gro?artigen Dinge, wenn es darum geht, ein zweiten Unternehmer zu sein, ist kein Idiot."

Daniel Byrne, Dozent an Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health und Autor des Buches Künstliche Intelligenz für verbesserte Patientenergebnisse, sagte, es sei nicht so einfach. "Ich stellte fest, dass die meisten Menschen falsch verstehen, dass bis zu der H?lfte der medizinischen Literatur falsch ist", sagte er und merkte an, dass Papiere h?ufig über wissenschaftliche Debatten oder klinische Studien ver?ffentlicht werden, die m?glicherweise nicht letztendlich ausgehen. "Eine Referenz ist ein Schritt in die richtige Richtung, aber es ist einfach nicht genug", sagte Byrne.

Dr. Travis Zack, medizinischer Direktor von Openevidence, sagt, dass es zwar Fehler von jedem KI -System geben wird, aber bei ?rzten, die Urteilsverm?gen vorliegen, für 20 Patienten pro Tag ohne leicht zu konsultierende Literatur vorliegen. "Openevidence erm?glicht es den ?rzten, ihrem Darm nicht zu vertrauen", sagte er.

"Ai ist Müll, Müll, Gold in Gold aus."

Es bleibt abzuwarten, wie erfolgreich das AD -Modell von Openevidence sein wird. Pharmaunternehmen sind gro?e Ausgaben, und jetzt haben sie die M?glichkeit, detaillierte Informationen über ihre Medikamente vor ?rzten zu erhalten, die sie wahrscheinlich verwenden. Dank gesponserter Antworten kann das Unternehmen das Tool für ?rzte frei halten, mehr Klinikern anziehen und es sein, seinen Algorithmus (und die Verbesserung der Suchergebnisse) anhand seines Feedbacks zu optimieren. Dies schafft das, was Nadler als ?Fantasy -Schwungrad“ bezeichnet, bei dem mehr Benutzer das Produkt besser machen, das mehr Benutzer anzieht, Ad infinitum.

Trotz der Gesundheits- und Pharma-Anzeigenausgaben in H?he von rund 30 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 ist der Aufbau eines Werbeunternehmens in HealthTech ungew?hnlich, wo die meisten Software auf Abonnement verkauft werden. "Die Leute hassen auf Werbung", sagte Nadler. "Ich wei? nicht warum - ich liebe Werbung." Aber selbst er merkt an, dass das Unternehmen derzeit ein weitaus gr??eres potenzielles Bestand an Anzeigen von mehr als 350 Millionen US -Dollar hat, als es bisher verkauft wurde. "Google hat Zeit damit verbracht, die Leute mit dem Modell wohl zu fühlen, und das tun wir."

D r. Aneesh Singhal, stellvertretender Vorsitzender des Abteilung für Neurologie des Massachusetts General Hospital und Direktor des Stroke Centers des Krankenhauses, hat Openevidence vor einem Jahr heruntergeladen, nachdem er in einer Massen -E -Mail an das Krankenhaussystem übergeben hatte. Seitdem hat er bemerkt, dass das Werkzeug bei seinen Bewohnern und Chirurgenkollegen an Popularit?t gewinnt. "Jeder scheint es zu benutzen", sagte er.

Er wollte nach den neuesten Studien zum Schlaganfall bei Erwachsenen suchen - eine entmutigende Aufgabe, die ansonsten Stunden durch PubMed- und Online -Lehrbücher stundenlang st?bern würde. Das Tool erwies sich weitaus besser als ein generischer Chatbot wie Chatgpt, was Follow-up-Fragen vorschlug, die sich über die Krankengeschichte und Tests eines Patienten stellen sollten, die durchgeführt werden sollten, sagte er. "Chatgpt h?rt auf, dass es Ihnen nur die direkte Antwort gibt“, sagt Singhal.

OpenEvidence's Dynum war bisher erstaunlich, da es ?rzte in einem immer schnelleren Clip anmeldet, eine wichtige Metrik, die der Investor Breyer sehen m?chte. "Die w?chentlichen und monatlichen Updates zu bekommen, gibt mir ein enormes Vertrauen, dass Daniel es weiter aus dem Park klopft", sagte er.

Jetzt dr?ngt es dazu, sogenannte Argumentationsmodelle zu verwenden, die eine Aufgabe in Schritten durchdenken. Eine taktische Forscher haben festgestellt, dass KI-Antworten besser und robuster sind. In diesem Monat hat das Startup eine neue Funktion namens DeepConsult gestartet, die diese Technik verwendet, um die Punkte zwischen verschiedenen Studien zu verbinden und fortschrittliche Forschung zu einem bestimmten Thema durchzuführen. "Es erm?glicht einem Arzt, im Wesentlichen ein Team von MD -Ph.Ds zu haben, das ausgehen kann, w?hrend der Arzt andere Dinge tut, und diese enorm tiefe Forschung zu tun", sagte Mitbegründer Ziegler.

Und obwohl die Technologie von Openevidence für andere wissenschaftliche Bereiche auf ?hnliche Weise eingesetzt werden k?nnte, konzentriert sich Nadler dort noch nicht auf die Expansion: Er m?chte sich sowohl in den USA als auch in international, insbesondere in L?ndern, in denen der Zugang zur Qualit?tsvorsorge, nur begrenzt ist, an die Gesundheitsversorgung festhalten. In der Branche gibt es jetzt ein Mosaik der KI-angetriebenen Technologie, von Notetakern für ?rzte bis hin zu klinischen diagnostischen Instrumenten. Kombinieren Sie das mit den Laborergebnissen und Daten eines Patienten von medizinischen Ger?ten wie Blutzuckermonitoren, und es gibt die M?glichkeit, all diese Informationen an einem Ort zusammenzubringen.

Der mit Openevidence investierte Cofunder Thomas Laffont, der Mitbegründer von Copfing, wird eines Tages zum Zentrum, in dem all diese Werkzeuge konvergieren k?nnten. "Sie k?nnen in eine Welt blinzeln, in der Openevidence zum Werkzeug wird, durch das all diese Diagnose stattfindet", sagte er.

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