「私たちは、新薬とより良い薬物が常に発達したバイオテクノロジーの黃金時代について話します。しかし、それは燃え盡き癥候群のために醫(yī)師にとって暗い年齢のようなものです」と、OpenEvidenceの共同設(shè)立者兼CEOであるDaniel NadlerはForbesに語りました。 「彼らが維持するために必要な情報のこの膨大な消防署があり、人間の脳は何百萬もの研究を読む能力が限られています?！?

だからナドラー、42、ハーバード博士2018年に以前の會社を5億5,000萬ドルで売卻し、人工知能の問題を解決するために著手しました。現(xiàn)在、スタートアップ専有アルゴリズムは、ニューイングランドジャーナルオブメディシンやアメリカ醫(yī)師會のジャーナルなどのトップジャーナルなど、數(shù)百萬のピアレビューされた出版物を検索し、醫(yī)師がペーパーの完全な引用を迅速に見つけて、醫(yī)師が自分で読むことができるようにします。このソフトウェアは、検証済みの醫(yī)師が使用できるように無料で、Googleのように広告を通じてお金を稼ぐことができます。

「OpenEvidenceは、Googleがインターネットにとって何であったかをヘルスケアのために思われると思う」とKleiner Perkinsの億萬長者會長John Doerrは語った。

2022年の設(shè)立以來、マイアミに本拠を置くOpenEvidenceは、米國の醫(yī)師の40％（430,000人以上の醫(yī)師）に登録し、1か月あたり65,000の現(xiàn)在の割合で新しい醫(yī)師を追加しています。広告からの収益は現(xiàn)在、5,000萬ドルと推定される年間料金で屆きます。それはそれほど大きくはありませんが、ソフトウェアの迅速な採用のおかげで、投資家は大きな賭けをしています。OpenEvidenceはGV（Googleのベンチャーアーム）とKleiner Perkinsが率いる2億1,000萬ドルを調(diào)達し、2月の最後の資金調(diào)達で10億ドルから増加しました。 Coatue、Consuce、Thrive Capitalなどの他の名高いVC企業(yè)も投資しました。

新しい投資により、Nadlerは、會社の約60％を所有している億萬長者であり、 Forbesが23億ドルと見積もっている純資産を提供します。同社の30歳の最高技術(shù)責(zé)任者である共同設(shè)立者のZack Zieglerは、約3億5,000萬ドル相當(dāng)のビジネスの約10％を所有しています。ナドラーは、最初のシード投資家になることでこのような大規(guī)模な賭け金を保持することができ、VCの資金調(diào)達の前に約1,000萬ドルの自分のお金を入れました。

「二度目の起業(yè)家であることの素晴らしいことの1つは、私は馬鹿ではないことです」とナドラーは言いました。 「2番目のことは最初のものよりも大きくなると思うので、最初の1,000萬ドルは私から來るはずです。それは私が人生で行った最も賢い財政的決定です...私は自分自身に賭けたいと思っていました?！?/p>

OpenEvidenceが対処している問題は非常に大きく、それは大きくなっているだけです。醫(yī)學(xué)文獻は、遺伝子療法のような新しい治療オプションが開発されており、科學(xué)者がさまざまな疾患や薬物がどのように相互作用するかについてさらに學(xué)ぶため、5年ごとにサイズがダウ化されている流星速度で増殖しています。すべてを並べ替えることはヘラクレスの仕事です。いくつかの論文は優(yōu)れており、いくつかは悪いもので、さらに多くは時代遅れです。 （AIが研究論文の公開とレビューに使用されているため、問題は悪化しているだけです。）一方、米國の醫(yī)師は、醫(yī)療専門家の不足が増えているため、ますます時間をかけて縛られています。

「誰もが暗號から出ようと急いでいたとき、私は「私は皆さんの周りにサークルを走らせるつもりです」と思っていました?！?/p>

OpenEvidenceは、醫(yī)療出版物の過負荷を理解しようとする最初の會社ではありません。 Wolters KluwerのUptodateは何十年も前から存在しており、最近、同じことをするために専門家からのアドバイスとともにAIを取り入れてきました。しかし、最初からAIを統(tǒng)合して、醫(yī)師が臨床的な質(zhì)問を差し引くことに対する回答を容易にし、ChatGPTよりもはるかに正確に行うことができるようになった最初のソフトウェアです。

醫(yī)師は現(xiàn)在、月に約850萬人の相談でevidenceを使用しています。このツールは診斷とは見なされないため、患者のストロークや敗血癥を検出するために使用されるアルゴリズムが使用されるため、FDAの承認は必要ありません。また、醫(yī)師はそれをダウンロードまたはオンラインで無料で使用することができるため、病院や大規(guī)模なグループ慣行で長くて官僚的な調(diào)達プロセスをバイパスできます。それは、會社がより高速なクリップで醫(yī)師をサインアップするのに役立ちました。

バージニア州リッチモンドの內(nèi)務(wù)者であるスーザン?ウルバー博士は、OpenEvidenceを使用して事前の承認の手紙を書き、薬物の詳細を調(diào)べるために真の信者になりました。最も劇的に、彼女が最近國內(nèi)飛行に乗っている間、免疫不全の乗客がトイレでほとんど気絶しました。 Wolverは、患者の免疫システムのリスクを把握し、その場で治療計畫を考え出すために開かれた意識に目を向けました。

「私はそれを使わない日が過ぎないと思います」と彼女は言いました。

nアドラーはトロントで育ち、両親は戦後の東ヨーロッパの移民の大波の一部でした。ルーマニア出身の父親とポーランド出身の母親です。 「私の祖父はアウシュヴィッツにいて生き殘った」と彼は言った。 「第二次世界大戦後、私の祖父はアメリカに來たいと思っていました。アメリカは人々を入れていなかったので、彼らはカナダに向かいました。」

子供の頃、ナドラーは過失に競爭力があり、メモリゲームに手を出して、ハムレット獨り言のページをもっと暗唱できるかどうかを確認しました 友達よりも。 「私は完全にオタクでした」と彼は言いました。メンサのメンバーである彼は、學(xué)校の退屈であることに気づき、トロント大學(xué)で學(xué)士號を取得した後、ハーバード大學(xué)に大學(xué)院に応募し、より大きな挑戦を望んでいます。そこに著いたら、彼は政治経済の博士號を取得し、信用供給の価格設(shè)定メカニズムに関する論文を書いた。彼はまた、ピューリッツァー賞を受賞したジョリー?グラハムの下で詩を?qū)Wび、睡眠中に特定の言葉を話すようにプログラムできるSigmundというアプリを立ち上げ、ユーザーの夢に影響を與え、連邦準(zhǔn)備制度の訪問學(xué)者を務(wù)めました。

Nadlerは博士號に取り組んでおり、最初の會社であるKenshoのアイデアを得たときに、大學(xué)院生として年間23,500ドルしか稼いでいませんでした。 FRBで、彼はその規(guī)制當(dāng)局が批判的な評価を行うために初歩的なExcelスプレッドシートに依存していることを知ることにun然としていました。そこで彼は、プログラマーのPeter Kruskallと協(xié)力してアルゴリズムを構(gòu)築して、Googleでの検索と同じくらい簡単に財務(wù)分析を行いました。 Kenshoが2012年にテキストベースのチャットボットであるWarren（Buffettのように）を立ち上げたとき、人工知能はまだ學(xué)者の州であり、今日のスタートアップの世界のレッドホットセンターではありませんでした。 「2012年にAIについて誰も話していませんでした。あなたはChatGptの10年前に話しています」と彼は言いました。

このアイデアは機能し、S＆Pがケンソを購入し、保持ボーナスを含む7億ドルを支払ったとき、史上最大のAI取引になりました。 20％を所有していたナドラーは突然金持ちでした。 「2回目の創(chuàng)設(shè)者にとって、そのhub慢はしばしば去っています」とGVパートナーのSangeen Zebは言いました。 「ダニエルにはまだそのhub慢があります?！?/p>

2021年、彼は博士號に取り組んでいたZieglerとチームを組みました。ハーバードでの機械學(xué)習(xí)では、実際に物を作りたかっただけです。この2人には、大量のデータのパターンを見つけることでトレーダーをより賢くするのに役立ったAIテクノロジーが、さらに大きな影響を與えることができます。どちらも個人的な経験によって動機付けられました。ナドラーの祖父は醫(yī)學(xué)的エラーのために亡くなりましたが、ジーグラーは義理の兄弟（22歳）が白血病の治療を受けていました。 （彼は今、寛解しています。）「それは本當(dāng)に目を見張るものでした」とジーグラーは言いました。 「この膨大な量の複雑さがありますが、醫(yī)師がそれにアクセスしている方法は、文字通り教科書を通して耳を傾けています?！?/p>

「OpenEvidenceは、Googleがインターネットにとって何であったのかをヘルスケアのためのものになると思うと思います?！?/p>

ケンソに投資したベンチャーキャピタリストのジム?ブレイヤーは、ナドラーとオープンエビデンスのアイデアについてナドラーと話をし、2022年に最初の外部投資家のケン?モエリスとともに）の1人になりました。 「ダニエルは並外れた起業(yè)家です」と彼は言いました。 「AIを醫(yī)學(xué)雑誌に適用するという最初の洞察は、単に素晴らしいものでした?！?/p>

2023年初頭、OpenEvidenceは、Mayo ClinicのHealth Tech Startupsの名譽あるアクセラレータに加わりました。このプログラムにより、スタートアップは、プログラムの2023年のビデオでNadlerが指摘したように、「ヘルスケアで最大かつ最高品質(zhì)のデータセットを持っている」と述べている病院で、彼らのアイデアとテクノロジーを改良することができます。この時點までに、AIは活況を呈していました。フィールドでのナドラーの10年間はすぐに報われ始めました。 「誰もが暗號から出ようと急いでいたとき、私は「私はあなたのすべての周りにサークルを走らせるつもりです」と言っていました」と彼は言いました。

それでも、これは厳しいビジネスであり、AIベースの検索が常に最良の答えを與えるかどうかについて質(zhì)問があります。ナドラーは、「醫(yī)學(xué)知識のゴールド基準(zhǔn)」に依存することにより、その多くは、ジャマとニューイングランドジャーナルを含む抽象を超えてオープンなインターネットでは利用できないと主張しています。 「AIはゴミ、ゴミ、ゴールドイン、ゴールドアウトです」とNadler氏は付け加え、「すべてが超オタクアルゴリズムを思い付くわけではありません。」

ニューヨークのマウントシナイの多発性硬化癥の専門家であるスティーブン?クリーガー博士は、この先週末、病院でラウンドをしていた居住者からのオープンエビデンスについて聞いた。彼は、ペニシリンにアレルギー性のある人の神経感染に使用する抗生物質(zhì)を見つける必要がありました。それに頼る前に、彼はMSに関する彼自身の研究についてOpenEvidenceを?qū)い亭毪长趣扦饯尉趣颔匹攻趣筏蓼筏浚à饯筏?、彼の感染癥の同僚との答えを確認しました）。彼の研究を正しく要約しただけでなく、まだ公開されていない制約に適切に指摘されています。 「自分の仕事の限界を私に伝えることを申し出たという考えで、私はそれに同意しました私はちょっと素晴らしいと思った」と彼は言った。

「2回目の起業(yè)家であることの素晴らしいことの1つは、私は馬鹿ではないことです?！?/p>

しかし、ジョンズ?ホプキンス?ブルームバーグ公衆(zhòng)衛(wèi)生學(xué)校の講師であり、改善された患者の転帰のための本の人工知能の著者であるダニエル?バーンは、それほど単純ではないと述べた。 「ほとんどの人が誤解していると私が見つけたのは、醫(yī)學(xué)文獻の半分までが間違っているということです」と彼は言いました。科學(xué)的議論や臨床研究については、最終的には存在しないかもしれない臨床研究について論文が掲載されることが多いと述べました。 「參照を持つことは正しい方向への一歩ですが、それだけでは十分ではありません」とバーンは言いました。

OpenEvidenceのメディカルディレクターであるTravis Zack博士は、AIシステムからのエラーは発生しますが、利用可能な文獻に簡単に相談することなく、1日20人の患者に対して判斷を下す醫(yī)師がいるよりもはるかに少ないはずです。 「OpenEvidenceが行うことは、醫(yī)師が自分の腸を信頼する必要がないことです」と彼は言いました。

「AIはゴミ、ゴミ、ゴールド、ゴールドアウトです?！?/p>

また、OpenEvidenceの広告モデルがどれほど成功するかはまだ不明です。製薬會社は大規(guī)模な支出者であり、今では醫(yī)師を使用する可能性のある醫(yī)師の前で、薬物に関する詳細な情報を入手する機會があります。スポンサーの回答のおかげで、同社は醫(yī)師のツールを無料で保持し、より多くの臨床醫(yī)を引き付けるのを助け、フィードバックに基づいてアルゴリズムを調(diào)整する（および検索結(jié)果を改善）することができます。これにより、Nadlerが「ファンタジーフライホイール」と呼ぶものが作成され、より多くのユーザーを持つことで製品がより良くなり、より多くのユーザー、AD Infinitumが得られます。

しかし、2024年にはヘルスケアとファーマの広告費が300億ドルに相當(dāng)するにもかかわらず、ほとんどのソフトウェアがサブスクリプションベースで販売されているHealthTechでは、広告ベースのビジネスを構(gòu)築することは珍しいことです。 「人々は広告が嫌いだ」とナドラーは言った。 「理由がわかりません。広告が大好きです。」しかし、彼でさえ、同社は現(xiàn)在、これまで販売されているよりも3億5,000萬ドル以上の広告のはるかに大きな潛在的な在庫を持っていると指摘しています。 「Googleは人々をモデルに満足させるのに時間を費やしました。それが私たちがやっていることです?！?/p>

D r。マサチューセッツ総合病院の神経學(xué)部の副議長であり、病院の脳卒中センターのディレクターであるアネーシュ?シンハルは、病院システムに送られた大量電子メールで読んだ後、1年前にOpenEvidenceをダウンロードしました。それ以來、彼は彼の住民と外科醫(yī)の同僚の間でツールが人気を博していることに気付きました。 「誰もがそれを使用しているようだ」と彼は言った。

彼は、大人の脳卒中に関する最新の研究を探したかったのですが、そうでなければPubMedやオンラインの教科書を何時間も鳴らすのにかかる困難な仕事です。このツールは、ChatGptのような一般的なチャットボットよりもはるかに優(yōu)れていることが証明されており、患者の病歴と実施すべきテストについて尋ねるフォローアップの質(zhì)問を提案したと彼は言いました。 「ChatGptは、直接的な答えを提供するだけで、短くなります」とSinghal氏は言います。

OpenEvidenceの勢いはこれまでのところ、投資家Breyerが見たい重要なメトリックである、より高速なクリップで醫(yī)師をサインアップするため、驚異的でした。 「毎週および毎月の更新を取得すると、ダニエルが公園からそれをノックアウトし続けているという大きな自信があります」と彼は言いました。

今では、いわゆる推論モデルの使用を推し進めています。これは、ステップでタスクを介して考えると、戦術(shù)研究者がAIの答えをより良く、より堅牢にしていることを発見しました。今月、スタートアップはDeepConsultという新しい機能を立ち上げました。これは、この手法を使用して、異なる研究間でドットを接続し、特定のトピックに関する高度な研究を?qū)g行します。 「醫(yī)師は、醫(yī)師が他のことをしている間に外れることができるMD Ph.DSのチームを本質(zhì)的に持つことができ、その膨大な量の研究を行うことができます」と共同設(shè)立者のZiegler氏は言いました。

また、OpenEvidenceの技術(shù)は他の科學(xué)分野でも同様の方法で使用できますが、Nadlerはまだ拡大に焦點を當(dāng)てていません。彼は、米國と國際的に、特に質(zhì)の高いケアへのアクセスが限られている國の両方で、ヘルスケアに固執(zhí)したいと考えています。業(yè)界全體で、醫(yī)師向けのノートテーカーから臨床診斷ツールまで、AIを搭載した技術(shù)のモザイクがあります。それを患者のラボの結(jié)果と血糖モニターなどの醫(yī)療機器からのデータと組み合わせて、そのすべての情報を1か所にまとめる機會があります。

Openevidenceに投資されているCotue CofounderのThomas Laffontは、いつかスタートアップがこれらすべてのツールが収束するハブになるのを見ています。 「オープンエビデンスがそのすべての診斷が起こっているツールになる世界に目を細めることができます」と彼は言いました。

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