אם יש תחום שבו בינה מלאכותית כבר לא בגדר ״עתיד״ אלא מציאות יומיומית – זה הרפואה. אבל בעוד רוב כלי ה-AI נולדו בעולם התוכן או השיווק, OpenEvidence נולדה ישירות מחדרי הניתוח וממסדרונות בתי החולים. היא הוקמה ב-2022 על-ידי דניאל נדלר, יזם עם דוקטורט מהרווארד שכבר מכר בעבר חברת פינטק לגולדמן סאקס, והחזון שלו היה פשוט: לבנות ChatGPT לרופאים.
החזון שלו היה להקים פלטפורמה שתאפשר להם לשאול כל שאלה רפואית ולקבל תשובה מבוססת מחקר, אמינה ועדכנית, לא מאינסטגרם, אלא מתוך מאגרי ידע של כתבי-עת כמו JAMA וה-New England Journal of Medicine. בתוך פחות משלוש שנים, המוצר הזה הפך לאחת האפליקציות הצומחות ביותר בתולדות עולם הרפואה, עם יותר מ-15 מיליון התייעצויות קליניות מדי חודש ו-40% מהרופאים בארה״ב שכבר משתמשים בו בקביעות.
OpenEvidence גייסה לאחרונה 200 מיליון דולר לפי שווי של 6 מיליארד, סכום כמעט כפול מהגיוס הקודם שלה, שהתרחש רק לפני שלושה חודשים (!) ועמד על 210 מיליון לפי שווי של 3.5 מיליארד. את ההשקעה הנוכחית הובילה Google Ventures, לצד שמות כבדים כמו Sequoia Capital, Kleiner Perkins, Thrive Capital ו-Blackstone. המשקיעים מזהים כאן לא רק מוצר מוצלח, אלא מודל חדש של AI ייעודי לתעשיות מקצועיות, מהלך שמתרחק מהחזון הכללי של "בינה מלאכותית לכולם" לעבר כלים שמותאמים למקצוע ספציפי ולשפה שלו. במקרה של OpenEvidence, השפה הזו היא רפואית, מדויקת, נטולת פייק-ניוז, ובעיקר מחוברת לידע אמיתי.
אחד הדברים הכי מעניינים במודל של החברה הוא שהיא פתוחה בחינם לרופאים ולצוותים רפואיים מאומתים. ההכנסות מגיעות מפרסום ושותפויות תוכן, לא ממנויים. זה יוצר אפקט רשת מדהים: רופאים משתפים, ממליצים, ולמעשה הופכים להיות שגרירים טבעיים של המוצר. כך נוצר קצב אימוץ כמעט חסר תקדים, לפי דיווחי החברה, OpenEvidence צומחת מהר יותר מכל טכנולוגיה רפואית אחרת בהיסטוריה, למעט ה-iPhone עצמו.
אבל הכוח האמיתי של OpenEvidence הוא לא רק במידע שהיא מספקת, אלא בהבנה של הקונטקסט הקליני. הרופא לא מחפש עובדה, הוא מחפש החלטה. לכן הפלטפורמה לא רק מצטטת מחקרים אלא גם מסבירה את המשמעות שלהם ומציעה כיווני פעולה בהתאם לסטנדרטים העדכניים. זה שילוב נדיר של עומק מדעי עם ממשק פשוט, כמעט שיחותי, שמצמצם את הפער בין אינטליגנציה מלאכותית לאינטואיציה אנושית.
ובכל זאת, מאחורי כל ההייפ סביב “ChatGPT לרופאים” מסתתרים גם אתגרים לא פשוטים. עולם הרפואה הוא מהתחומים הרגולטוריים והרגישים ביותר שיש, לא רק בגלל שאלות של דיוק, אלא בגלל אחריות. טעות אחת בתשובה של אלגוריתם יכולה להוביל להחלטה קלינית שגויה, ומכאן גם לנזק אמיתי למטופלים. לכן חברות כמו OpenEvidence נדרשות לעמוד בסטנדרטים כמעט בלתי אפשריים של בקרה, שקיפות ואימות מדעי, ולעיתים גם בהתנגדות טבעית של רופאים שמעדיפים להסתמך על שיקול דעת אנושי ולא על מכונה. מעבר לכך, יש גם שאלות של פרטיות מידע, אינטגרציה עם מערכות בתי חולים, והאם מודלים מסחריים שמבוססים על פרסום מתאימים בכלל לעולמות רפואיים שבהם אמון הוא המטבע המרכזי. ועדיין, כשמסתכלים קדימה, קשה להתעלם מהפוטנציאל האדיר: AI רפואי יכול לשנות את הדרך שבה ידע מתעדכן, החלטות מתקבלות וטיפולים מותאמים אישית נוצרים. אם בעבר רופא היה צריך לעיין בעשרות מאמרים כדי לוודא טיפול חדש, בעתיד הקרוב הוא פשוט ישאל את המערכת ויקבל תשובה שמבוססת על כל מה שהמדע יודע באותו רגע.
במובן מסוים, OpenEvidence היא לא רק “עוד סטארט-אפ בריאותי”, היא סמן לתחילתו של עידן חדש שבו AI לא מחליף את המומחה, אלא מחזק אותו. בדיוק כמו ש-Google שינתה את הדרך שבה אנחנו מחפשים מידע, OpenEvidence משנה את הדרך שבה רופאים ניגשים לידע רפואי. השאלה היא לא אם זה יגיע גם לשווקים אחרים, אלא מתי.
