25.08.2025 - Чат-бот от всех болезней: как американские врачи осваивают ИИ в медицинской практике
Дэниел Нэдлер учредил OpenEvidence, чтобы помочь терапевтам ориентироваться в море медицинских исследований. Теперь бизнесмену удалось привлечь $210 млн при общей капитализации на уровне $3,5 млрд
Для врачей, старающихся успеть за открытиями в медицине, знакомиться с актуальными исследованиями ― все равно что стоять лицом к водомету: новые работы публикуются каждые 30 секунд. Пытаться прошерстить все, чтобы поставить диагноз и рекомендовать план лечения, в котором учтены наилучшие варианты, параллельно принимая по 20 пациентов в день, практически невозможно.
«Мы говорим о золотом веке биотехнологий, где новые и лучшие препараты разрабатываются все время. Но для терапевтов это, скорее, темные века из-за выгорания, ― делится с Forbes USA 42-летний сооснователь и генеральный директор OpenEvidence Дэниел Нэдлер. ― Есть огромный поток информации, которую нужно учитывать в работе, а человеческий мозг в своей способности читать миллионы исследований довольно ограничен».
Поэтому Нэдлер, получивший в Гарвардском университете степень доктора и в 2018 году продавший свою предыдущую компанию за $550 млн, задался целью решить проблему при помощи искусственного интеллекта. Сейчас проприетарные алгоритмы стартапа ищут миллионы отрецензированных публикаций, в том числе в передовых научных журналах типа New England Journal of Medicine и Journal of the American Medical Association, чтобы помочь врачам быстро находить лучшие решения с полными ссылками на исследования, с которыми специалисты могут ознакомиться самостоятельно. Зарегистрированные в программе врачи пользуются ПО бесплатно, а деньги платформа зарабатывает через рекламу ― прямо как Google.
«Мне кажется, OpenEvidence станет для сферы здравоохранения тем же, чем Google стал для интернета», ― говорит миллиардер и председатель совета правления Kleiner Perkins Джон Дорр, вложившийся в предприятие как частный инвестор и через собственную фирму. И добавляет: «Магия здесь заключается в бесплатной модели для терапевта».
Компанию OpenEvidence учредили в Майами в 2022 году, и с тех пор на платформе зарегистрировалось 40% всех врачей в Соединенных Штатах, то есть свыше 430 000 специалистов, причем база растет, ― с текущими темпами система ежемесячно пополняется на 65 000 новых пользователей. Доход от рекламы в среднегодовом выражении в настоящее время составляет порядка $50 млн. Это немного, но, благодаря стремительному внедрению ПО, увеличиваются ставки инвесторов: по словам Нэдлера, бизнес OpenEvidence привлек $210 млн главным образом от GV (венчурного подразделения Google) и Kleiner Perkins при совокупной оценке в $3,5 млрд ― куда больше, чем $1 млрд в ходе последнего раунда финансирования в феврале. Вкладываются в фирму и другие влиятельные фонды вроде Coatue, Conviction и Thrive Capital.
Благодаря новым инвестициям Нэдлер, владелец 60% бизнеса, стал миллиардером, и теперь Forbes USA оценивает его состояние в $2,3 млрд. 30-летний соучредитель Зак Зиглер, занимающий должность технического директора, держит около 10% уставного капитала стоимостью приблизительно $350 млн. Сохранить за собой столь крупную долю Нэдлеру удалось, став первым посевным инвестором стартапа: он вложил примерно $10 млн из собственного кармана и лишь потом собирал средства от венчурных фондов.
«Большой плюс того, чтобы быть предпринимателем во второй раз, ― то, что я не идиот, ― подчеркивает Нэдлер. ― Думаю, второй заход будет сильнее первого, поэтому, наверное, стартовые $10 млн должен обеспечить я. Это, пожалуй, самое грамотное финансовое решение, которое я только принимал в своей жизни... Хотелось сделать ставку на себя».
Дэниел Нэдлер (Фото Mauricio Candela·Forbes)
Проблема, которую решает OpenEvidence, огромна и постоянно усугубляется. Медицинская литература разрастается астрономическими темпами, удваиваясь в объемах каждые пять лет по мере того, как разрабатываются новые варианты лечения типа генной терапии и ученые узнают больше о взаимодействии различных болезней и препаратов. Перебирать это все ― задача колоссальной сложности, ведь некоторые работы отличные, некоторые ― некачественные, а многие другие уже устарели. С учетом того, что для публикации и рецензирования исследовательских проектов используется ИИ, проблема становится еще острее. Между тем, в связи с растущей нехваткой профессиональных медицинских кадров в Соединенных Штатах у терапевтов остается все меньше времени на исследования, и это создает благоприятную почву для стартапов, создающих технологическую базу, которая позволит повысить качество медицинского обслуживания и снизить нагрузку на врачей.
OpenEvidence ― не первая фирма, пытающаяся разобраться с переизбытком медицинских публикаций. Так, уже десятки лет работает система UpToDate от Wolters Kluwer, которая с недавних пор внедряет искусственный интеллект и в связке с рекомендациями экспертов делает то же самое. Тем не менее платформа Нэдлера ― первая разработка, куда ИИ интегрирован изначально, чтобы врачам было проще находить ответы на острые вопросы по медицинской тематике и делать это с гораздо большей точностью, нежели позволяет ChatGPT.
Сейчас медики пользуются OpenEvidence приблизительно 8,5 млн раз ежемесячно. Диагностическим инструмент не считается, а потому, в отличие от алгоритмов по выявлению у пациентов инсульта либо сепсиса, одобрение со стороны Управления по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств не требует. Кроме того, программу можно скачать или пользоваться ею онлайн бесплатно, так что система в состоянии обходить долгие бюрократические процедуры закупок через больницы либо крупные медицинские объединения. Все это помогает разработчику набирать пользовательскую базу врачей еще быстрее.
Доктор Сьюзан Вулвер, терапевт из Ричмонда в штате Вирджиния, по-настоящему поверила в потенциал площадки: с помощью OpenEvidence она составляет письма предварительного согласования и ищет подробные сведения по препаратам. Что самое примечательное, когда женщина была на борту авиарейса во время внутреннего перелета, в уборной потерял сознание пассажир с иммунодефицитом. Чтобы разобраться на месте и предложить план лечения, Вулвер прибегла к OpenEvidence. «Кажется, не проходит ни дня, когда я этим не пользуюсь», ― отмечает она.
Нэдлер вырос в Торонто. Его родители были представителями волны послевоенных иммигрантов из Восточной Европы: отец родом из Румынии, а мать ― из Польши. «Мой дед был в Освенциме и выжил, ― рассказывает бизнесмен. ― После Второй мировой войны ему хотелось приехать в Америку, но Америка людей не впускала, поэтому они подались в Канаду».
В детстве Нэдлер был до невозможности бойким ребенком, пробуя себя в играх на запоминание, чтобы понять, сможет ли он зачитать наизусть больше страниц монолога Гамлета, чем друг. «Я был тем еще ботаником», ― вспоминает предприниматель. Дэниел является членом Mensa (организации для людей с высоким IQ), и в школе ему было скучно. Отучившись на бакалавриате в Университете Торонто и надеясь расширить свои горизонты, молодой человек подал документы на аспирантуру в Гарвард. Поступив туда, Нэдлер написал квалификационную работу о механизмах ценообразования кредитных деривативов и получил степень доктора политэкономии. Помимо всего прочего, будущий миллиардер изучал поэзию под началом лауреата Пулитцеровской премии Джори Грэм, запустил приложение под названием Sigmund, которое можно было настроить на воспроизведение конкретных слов во время сна с целью влиять на сновидения пользователя, и был приглашенным научным сотрудником в Федеральной резервной системе.
Нэдлер работал над докторской диссертацией и в статусе аспиранта зарабатывал всего $23 500 в год, как вдруг у него зародилась идея первой компании Kensho. В Федеральном резерве его шокировало то, что при осуществлении критически важных оценок регуляторы полагались на примитивные таблицы Excel. Поэтому Дэниел объединил усилия с программистом Питером Красколлом, чтобы создать алгоритмы, благодаря которым финансовый анализ станет таким же простым, как поиск через Google. Когда в 2012 году фирма запустила собственный текстовый чат-бот под названием Warren (прямо как Баффет), искусственный интеллект был еще абстрактным понятием академической среды, а не эпицентром мира стартапов как сегодня. «В 2012-м об ИИ никто не говорил. Речь идет о моменте за 10 лет до ChatGPT», ― уточняет предприниматель.
Идея сработала, и когда фирму Kensho выкупил индекс S&P, заплативший $700 млн, включая премии за удержание персонала, это стало крупнейшей сделкой в области ИИ в истории. Нэдлеру принадлежало 20% бизнеса, так что он внезапно разбогател. «У тех, кто основал уже второе предприятие, такого самомнения [зачастую] нет, ― рассуждает генеральный партнер GV Сангин Зеб. ― У Дэниела это самомнение по-прежнему есть».
В 2021-м Нэдлер скооперировался с Зиглером, который тогда работал над докторской диссертацией по машинному обучению в Гарварде. У обоих возникло подозрение, что технология ИИ, сделавшая трейдеров умнее благодаря поиску закономерностей в массивных объемах данных, также может оказаться полезной для врачей, ― причем с гораздо большим успехом. И у того и у другого мотивация подкреплялась личным опытом. У Нэдлера из-за врачебной ошибки умер дед, а Зиглер наблюдал за тем, как лечение от лейкемии проходил его 22-летний родственник (сейчас тот находится в ремиссии). «Для меня это было откровением, ― признается Зиглер. ― Уровень сложности крайне высокий, но врачи просматривают материалы, буквально листая книги».
Вложившийся в Kensho венчурный капиталист Джим Брейер проговорил с Нэдлером о задумке OpenEvidence четыре часа и в 2022 году стал одним из первых сторонних инвесторов нового стартапа (наряду с Кеном Молисом). Брейер, как известно, в 2005-м поддержавший Марка Цукерберга, считает Нэдлера представителем редкого типа бизнесменов: «Дэниел ― крайне необычный предприниматель. Изначальный расчет на применение ИИ к медицинским журналам оказался гениален».
В начале 2023-го компания OpenEvidence стала участником престижного акселератора Клиники Мейо для медицинских IT-стартапов. Программа позволяет проектам совершенствовать собственные идеи и разработки на базе клиники, которая, как Нэдлер отмечал в видеопрезентации того же года, «располагает крупнейшим и самым качественным массивом данных в сфере здравоохранения». К тому моменту ИИ уже цвел пышным цветом. Десятилетний опыт Нэдлера в индустрии стал быстро окупаться. «Когда все с трудом пытались выбраться из криптовалютного сектора, я подумал: «Буду просто бегать вокруг вас», ― поясняет он.
Тем не менее бизнес довольно непростой, и остаются вопросы о том, всегда ли поиск на основе ИИ будет давать наилучший ответ. Нэдлер утверждает, что, полагаясь на «золотые стандарты медицинских знаний», многие из которых в открытом интернет-доступе имеются лишь в виде цитат (в том числе из Journal of the American Medical Association и New England Journal of Medicine), модели поискового отбора стартапа в состоянии находить надежную и актуальную информацию о редком заболевании или побочных эффектах лекарства и минимизировать при этом «галлюцинации» (склонность ИИ к «выдумыванию» фактов). «Если скормить ИИ мусор, он выдаст тоже мусор, если дать золото, в результате получится тоже золото, ― заявляет миллиардер. ― Не все сводится к тому, чтобы придумать какой-нибудь заумный алгоритм».
Доктор Стивен Кригер, специалист по рассеянному склерозу в нью-йоркской сети больниц «Маунт Синай», услышал об OpenEvidence на прошлых выходных от коллеги при обходе пациентов. Кригеру нужно было выяснить, какой антибиотик можно использовать при неврологической инфекции больному с аллергией на пенициллин, ― вопрос выходил за пределы его собственной медицинской экспертизы. Прежде чем довериться системе, он протестировал ее точность, спросив OpenEvidence о своих собственных исследованиях по рассеянному склерозу (а еще проверил ответ чат-бота через коллег, занимающихся инфекционными заболеваниями). Платформа не только корректно привела исследования Кригера, но и правильно указала ограничения, работ по которым пока нет.
Однако Дэниел Берн, лектор Школы здравоохранения Блумберга при Университете Джонса Хопкинса и автор книги «Искусственный интеллект для повышения результативности лечения», полагает, что не все так просто. «Я пришел к важному выводу: большинство людей не понимают, что половина медицинской литературы неправильна, ― считает эксперт, обращая внимание на то, что работы часто касаются научных дискуссий либо клинических исследований, которые могут в итоге ни во что не вылиться. ― Наличие ориентира ― шаг в верном направлении, но одного этого мало».
Доктор Трэвис Зак, медицинский директор OpenEvidence, заявляет, что, пусть ошибки будут у любой ИИ-системы, их будет гораздо меньше, нежели когда врачи принимают решения по 20 пациентам в день, не сверяясь с доступной профильной литературой. «OpenEvidence позволяет терапевтам доверять не только интуиции», ― уверен управленец.
Непонятно пока и то, насколько успешной окажется рекламная модель платформы. Фармацевтические компании тратят огромные деньги, и теперь у них есть возможность представлять подробные сведения о своих препаратах врачам, которые, вполне вероятно, будут их рекомендовать. Благодаря спонсорским ответам инструмент остается для специалистов бесплатным, и это помогает площадке привлекать еще больше медиков, а также улучшать алгоритм и результативность поиска по отклику аудитории. Сложившуюся конфигурацию Нэдлер называет «фантастическим маховиком», при котором большое количество пользователей делает продукт лучше, что в свою очередь привлекает еще больше пользователей, ― и так до бесконечности.
Но несмотря на то что в 2024 году рекламные расходы в сфере здравоохранения и фармацевтическом секторе достигли порядка $30 млрд, запуск бизнеса на основе рекламы в медицинском IT ― явление крайне необычное, так как большинство ПО реализуется по модели подписки. «Люди терпеть не могут рекламу, ― признает Нэдлер. ― Не знаю почему, я рекламу обожаю». При этом даже он отмечает, что в настоящее время у компании имеется гораздо более высокий потенциал рекламных охватов (свыше $350 млн), чем пока удалось продать. «Google приучал людей к данной модели очень постепенно, и мы делаем то же самое», ― не скрывает учредитель.
Доктор Аниш Сингал, вице-председатель неврологического отделения Массачусетской больницы общего профиля и директор клинического центра по изучению инсульта, загрузил OpenEvidence год тому назад, прочитав о нем в массовой электронной рассылке в адрес больничной сети. С тех пор он замечает, как инструмент набирает популярность среди врачей учреждения и его коллег-хирургов. «Кажется, им пользуются уже все», ― подтверждает он.
Специалист захотел поискать самые свежие исследования по инсульту среди взрослых, ― задача чрезвычайно сложная, ради которой пришлось бы часами копаться в системе PubMed и онлайн-справочниках. По словам Сингала, инструмент оказался куда лучше обычных чат-ботов вроде ChatGPT: задавал уточняющие вопросы об истории болезни пациента и рекомендовал провести конкретные анализы. «ChatGPT не дотягивает потому, что просто дает окончательный ответ», ― добавляет врач.
Импульс у бизнеса OpenEvidence сейчас колоссальный, ведь новых врачей на площадке регистрируется все больше и больше, а это ключевой показатель, который хочет видеть инвестор Брейер. «Из-за еженедельных и ежемесячных сводок у меня появляется четкая уверенность в том, что Дэниел будет превосходить ожидания и дальше», ― полон оптимизма он.
Теперь платформа осваивает применение так называемых моделей рассуждения, разбивающих задание на шаги, ― по мнению исследователей, подобная тактика делает ответы ИИ качественнее и содержательнее. В текущем месяце стартап запустил новую функцию под названием DeepConsult, которая использует эту технику, чтобы сопоставлять факты из разных исследований и осуществлять продвинутый анализ по заданной теме. «По сути, это позволяет терапевту иметь в распоряжении целую команду докторов медицинских наук, выполняющих работу и производящих огромный объем исследовательских мероприятий, пока тот занимается другими делами», ― дополняет сооснователь Зиглер.
И пусть технологию OpenEvidence можно похожим образом применять в других областях науки, Нэдлер о расширении профиля пока не думает. Ему хочется сосредоточиться на сфере здравоохранения, ― как в Соединенных Штатах, так и в других странах, ― особенно там, где доступ к качественной медицине ограничен. В рамках всей отрасли сейчас существует целое множество разработок на основе ИИ, от приложений для создания врачебных заметок до клинических инструментов диагностики. Если же добавить к этому результаты лабораторных анализов пациентов и данные с медицинских приборов типа глюкометров, появляется возможность объединить все эти сведения в одном месте.
Вложившийся в OpenEvidence соучредитель Coatue Томас Лаффонт рассчитывает на то, что в будущем стартап может стать общим центром, где все эти инструменты сливаются воедино. «Можно разглядеть перспективы того, как OpenEvidence станет инструментом, при помощи которого будет осуществляться вся диагностика», ― заключает инвестор.
Постоянный адрес материала - Чат-бот от всех болезней: как американские врачи осваивают ИИ в медицинской практике |