A New Titan in Medical Technology

醫療保健人工智慧的格局已出現明顯的權力轉變。OpenEvidence，這家在業界俗稱為「供醫師使用的 ChatGPT」的創業公司，已在 D 輪融資中獲得驚人的 2.5 億美元，將其估值推升至 120 億美元。這筆由 Thrive Capital 與 DST Global 領投的資金，不僅使公司較上一輪估值翻倍，也鞏固了其作為全球最有價值的專注於醫療保健 AI 公司的地位。

此項公告於 2026 年 1 月 21 日發出，標誌著生成式AI（Generative AI）領域的成熟。當通用模型仍在爭奪消費端主導地位時，OpenEvidence 已開闢出一個高利潤且風險極高的利基市場：為無法承受更廣泛大型語言模型（Large Language Models，LLMs）常見幻覺的醫師，提供無錯誤且附有引用來源的臨床決策支持（clinical decision support，CDS）。在美國超過 40% 的醫師現已使用該平台的情況下，OpenEvidence 已從實驗性工具轉變為國家醫療基礎設施的一個關鍵組成部分。

The Financial Metrics: Defying the "Bubble"

在投資環境對 AI 投資報酬率愈加嚴格審視的情況下，OpenEvidence 的 120 億美元估值彰顯了實用性勝過炒作。此輪由曾經支持 OpenAI 的 Thrive Capital 與 DST Global 共同領投，並有包括 Sequoia、Google Ventures 與 Mayo Clinic 等既有投資者參與。

OpenEvidence 的財務成長速度在健康科技領域幾乎罕見。就在數月前的 2025 年 10 月，公司估值約為 60 億美元。單一季度內估值翻倍反映出公司所揭示的爆炸性採用數據。

Usage by the Numbers

OpenEvidence 的採用曲線更像是一款消費端社交應用，而非企業醫療工具。與需要多年銷售周期與複雜導入的傳統電子病歷系統（Electronic Health Record，EHR）不同，OpenEvidence 採取由下而上的採用策略，先贏得個別醫師的青睞。

• Market Penetration： 超過 40% 的經驗證美國醫師每天登入該平台。
• Patient Impact： 單在 2025 年，就有超過 1 億美國人在就醫過程中由使用 OpenEvidence 的臨床醫師診治。
• Consultation Volume： 該平台在 2025 年 12 月處理了約 1800 萬次臨床諮詢，較一年前記錄的每月 300 萬次諮詢大幅躍升。

這種病毒式的採用使 OpenEvidence 能夠繞過醫院採購的惱人官僚摩擦，建立起競爭者難以逾越的護城河。

The "DeepConsult" Engine: Beyond Simple Search

OpenEvidence 的核心價值主張在於其與標準聊天機器人架構的不同。像 GPT-4 或 Gemini 等模型是以公開網路為訓練來源，而 OpenEvidence 則建立在一個封閉且經過驗證的高影響力醫學文獻語料庫之上。

該平台利用一種進階的檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術。當醫師提出複雜的臨床問題——例如針對具有特定共病的患者，最新的心衰治療協議為何——AI 並非僅僅「猜測」下一個字元。相反地，它會從受信賴的來源（如 The New England Journal of Medicine（NEJM）、JAMA 與 National Comprehensive Cancer Network（NCCN））檢索特定論文，綜整研究結果，並提供內聯引用的答案。

Introducing DeepConsult

近期估值暴漲的一個關鍵驅動力是於 2025 年末推出的「DeepConsult」，這是一套進階的代理式工作流程。不同於只檢索單一答案的標準搜尋，DeepConsult 擔任自主的研究助理。它可以：

1. 分析互相衝突的醫療指南。
2. 平行交叉比對數百篇經同儕審查的研究。
3. 綜合出評估證據品質的完整報告。

這項能力解決了現代醫學的主要痛點：「資訊洪流」。由於醫學知識每隔數月就倍增，若無技術輔助，醫師在人力上不可能保持最新。

Strategic Origins: The Mayo Clinic Connection

OpenEvidence 的可信度深植於其在 Mayo Clinic Platform Accelerate program 的孵化背景。這項早期背書提供了兩項關鍵資產：用於訓練的世界級臨床資料存取權，以及在醫療社群中的即時信任。

創辦人 Daniel Nadler，為哈佛博士，曾將其金融科技公司 Kensho 出售給 S&P Global，交易金額為 5.5 億美元，他常形容公司的使命是賦予醫師「超能力」。Nadler 的背景相當特殊——他既是已出版的詩人，又是財務建模專家——這影響了產品設計，使其在複雜醫學說明上強調清晰與敘述連貫性。

公司已成功與主要醫學出版單位建立獨家或高階內容合作，創造出高品質資料的「圍牆花園」。這項智慧財產策略確保當一般大型語言模型可能會抓取網路內容時，OpenEvidence 擁有合法且結構化的權限來存取優質醫學期刊的全文，從而得以進行更深入且更精確的分析。

Comparative Analysis: Specialized vs. General AI

醫療產業目前正見證通用「基礎模型」與專門「垂直 AI」之間的競爭。下表說明了為何 OpenEvidence 目前在臨床工作流程的競爭中勝過更廣泛的競爭者。

Comparison: OpenEvidence vs. General Purpose LLMs

The Competitive Landscape and Legal Battles

上升至 120 億美元估值的過程並非沒有衝突。臨床決策支持（clinical decision support，CDS）市場的高額利潤吸引了眾多競爭者，從新創公司到既有科技巨頭皆有涉入。

Doximity，常被形容為醫師版的 LinkedIn，已推出其自有的 GPT 驅動工具，並利用其龐大的用戶基礎。儘管如此，OpenEvidence 對臨床準確性的專注勝過社群網路功能，使其在「照護現場」的使用指標上保持領先。

更值得注意的是，該領域也出現法律摩擦。OpenEvidence 最近對總部位於蒙特婁的競爭者 Pathway Medical 提起訴訟，指控其竊取商業機密。這種強硬的法律立場顯示 OpenEvidence 將其「資料編排」——即其對醫學證據排名與檢索方式的特定做法——視為值得激烈保護的專有資產。

此外，「Shadow AI」現象仍令醫院資訊長憂心。由於醫師常在個人裝置（BYOD）上使用 OpenEvidence 以繞過笨重的醫院軟體，各醫療體系正急著將這類工具正式化。D 輪融資預期將支持大規模的企業銷售行動，使 OpenEvidence 能將數百萬個體用戶轉化為與 Epic 與 Oracle Cerner 電子病歷（EHRs）直接整合的全院站點許可。

Future Roadmap: What $250 Million Buys

憑藉 2.5 億美元的新資本，預期 OpenEvidence 將擴展至純資訊檢索以外的領域。產業分析師預測未來一年將有三大投資重點：

• **EHR 整合