Как создать успешный медицинский поисковик на основе доказательной медицины?

Оскар Хартманн··2 мин чтения·12 комментариев
Как создать успешный медицинский поисковик на основе доказательной медицины?
На инвесткомитете в Лабе сегодня разбирали компанию с оценкой $12 млрд. И я бы не взял в ней долю прямо сейчас.

Open Evidence — поисковик для врачей на основе доказательной медицины. Идея простая. Каждую минуту выходит новое медицинское исследование. Чтобы врачу быть в контексте последних данных по своей теме — нужно 8-9 часов в день только на чтение. Это нереально. Поэтому врачи работают с протоколами 20-летней давности пока давно уже доказано другое.

Open Evidence взяли все доказательные исследования, загрузили в систему и сделали поисковик для врачей. Как ChatGPT, только узкопрофильный. Диагноз ставит врач, ИИ дает второе мнение и всю доказательную базу.

Цифры хорошие. 40% врачей в США уже пользуются им. Сервис для врачей бесплатный, зарабатывают на рекламе клиник и фармы. Выручка выросла с $8 млн до $150 млн за год. Оценка в январе 2026 — $12 млрд.

Но две недели назад вышло исследование. Общие модели — OpenAI, Anthropic, Gemini — опережают Open Evidence по всем медицинским сравнениям.

Специализированная модель проигрывает широкой. Это парадокс. Казалось бы логично — обучи модель только на правильных данных, и она будет лучше. Оказалось наоборот. Масштаб данных пока важнее их точности. Медицинские журналы как капля против океана.

Ставлю 70% шанс, что Open Evidence вытеснят большие игроки. Их основная причина существования под угрозой.

Но вот что интересно для тех, кто думает строить похожее.

В каждой стране своя доказательная медицина, свое регулирование, свои данные. Значит, место для своего Open Evidence есть в каждой стране.

Я очень надеюсь, что кто-то возьмется за этот проект. Медицинская система консервативна, врачи работают по протоколам, регуляторы медленно принимают новое, данные разрознены и закрыты. Пробить это сложно. Но именно поэтому там почти нет конкурентов.

Тот, кто договорится с государством, получит доступ к данным и докажет, что его инструмент работает лучше, займет огромный рынок.
Вопрос только в том, кто готов пройти этот путь.
Оскар Хартманн
Оскар Хартманн

332 публикаций на visbl.me

Охотник за единорогами. Бизнес-ангел. Филантроп. https://unicornfellowship.ru/ Мои программы Сотрудничество: irina@hartmann.holdings https://knd.gov.ru/license?id=67464342290fef0e014770a8&registryType=bloggersPermission

💬Discussion (12)

AI-таргетолог в Дубае | Вадим Терещенко |@target_dubai
Парадокс в том, что узкая специализация проигрывает широкой
Gulnara D250 Osmonalieva@human2237
Оскар! Как точно вы сказали, кто договорится с государством, тот и займет рынок!! Как раз это касается приложения gem space, получивший признание в станах Персидского залива. Я вам писала и спрашивала, что вы думаете об этом проекте, стоимостью более 2 млрд долларов ( дважды единорог 🦄)
А вы же охотник за единорогами🤷‍♀️
Lorenco Npx Trader@lorenco_laaamossss
Ключевой риск тут не только в качестве модели, а в канале дистрибуции: если Epic, Oracle Health или сами LLM-платформы встроят evidence search прямо в EHR, отдельному продукту с рекламной монетизацией будет сложно удержать врачей.
Δανιήλ@Daniil2040
Зачем начинать этот путь, когда уже через год мировые ии однозначно будут лучше того что делал ты
Мотивация даже не загорается на это направление
Люба Груша@liubagha
Мне кажется есть регуляторный риск введения ограничений на использование общих моделей в сфере медицины или юриспруденции. ИИ модели умеют многое, но кажется с их введением повышаются требования к точности и возникают требования к данным, на основе которых формируются ответы. Станут ли профессиональные клиники или фирмы рисковать используя решения на не проведенных данных? Следует так же учесть, что медицина работает и с персональными данными, которые нельзя в общую сеть загружать. Если будет существовать рынок дистрибуции отдельных ИИ, значит будут существовать и продукты вроде Open Evidence
Join discussion on TelegramComments are synced from Telegram

Связанные темы

Читать далее