Zasnoval ChatGPT za zdravnike in postal milijarder

Za zdravnike, ki se trudijo ostati na tekočem z najnovejšimi medicinskimi dosežki, je pregledovanje zadnjih raziskav kot vožnja na motorju v hudi plohi. Vsakih 30 sekund je objavljen nov članek. Prebrati vse to in postaviti diagnozo ali načrt zdravljenja, ki bi odražal najboljše trenutne možnosti, obenem pa obravnavati 20 bolnikov na dan, je skoraj nemogoča naloga.

“Govorimo o zlati dobi biotehnologije, v kateri se ves čas razvijajo nova in boljša zdravila. Toda za zdravnike je zaradi izgorelosti to bolj temna doba,” je za Forbes povedal Daniel Nadler, soustanovitelj in glavni direktor podjetja OpenEvidence. “Obstaja ogromno informacij, ki jih morajo spremljati, človeški možgani pa imajo svoje omejitve, ko gre za branje neštetih študij.”

Zato se je 42-letni Nadler, doktor znanosti s Harvarda, ki je leta 2018 svoje prejšnje podjetje prodal za 550 milijonov dolarjev, odločil rešiti težavo s pomočjo umetne inteligence. Algoritmi, razviti znotraj zagonskega podjetja, zdaj iščejo po milijonih recenziranih publikacij, tudi v najboljših revijah, kot sta New England Journal of Medicine in Journal of the American Medical Association, da bi zdravnikom pomagali hitro najti najboljše odgovore, s popolnimi navedbami člankov, da lahko sami preberejo še več. Uporaba programske opreme je za zdravnike z licenco brezplačna, zaslužek pa ustvarja z oglaševanjem – podobno kot Google.

“Mislim, da bo OpenEvidence za zdravstvo to, kar je bil Google za svetovni splet,” pravi predsednik podjetja tveganega kapitala Kleiner Perkins, milijarder John Doerr, ki je v OpenEvidence vložil osebna sredstva, investiral pa je tudi prek svojega podjetja. “Čar tega modela je, da je uporaba za zdravnike brezplačna,” še dodaja.

Prvih 10 milijonov vložil ustanovitelj

Od ustanovitve leta 2022 je OpenEvidence, ki ima sedež v Miamiju, pritegnil 40 odstotkov zdravnikov v ZDA, kar je več kot 430 tisoč. Vsak mesec se pridruži še 65 tisoč novih. Njegovi prihodki iz oglaševanja na letni ravni so ocenjeni na 50 milijonov dolarjev. To ni veliko, vendar vlagatelji zaradi hitre rasti števila uporabnikov stavijo na nadaljnjo rast.

Nadler je za Forbes povedal, da je OpenEvidence zbral 210 milijonov dolarjev v krogu zbiranja, ki sta ga vodila Google Ventures (Googlovo podjetje tveganega kapitala) in Kleiner Perkins, pri čemer so vrednost podjetja ocenili na 3,5 milijarde dolarjev, kar je za milijardo več kot ob zadnjem krogu zbiranja februarja letos. Med vlagatelji so tudi druga znana podjetja tveganega kapitala, kot so Coatue, Conviction in Thrive Capital.

Z na novo zbranimi sredstvi in oceno vrednosti je Nadler, ki ima v lasti približno 60 odstotkov podjetja, postal milijarder z neto premoženjem, ki ga Forbes ocenjuje na 2,3 milijarde dolarjev. Soustanovitelj Zack Ziegler, 30-letni glavni tehnološki direktor podjetja, ima v lasti približno 10 odstotkov podjetja, vrednih okoli 350 milijonov dolarjev. Nadlerju je uspelo obdržati tako velik delež, ker je bil prvi zagonski vlagatelj in je vložil približno 10 milijonov dolarjev lastnega denarja, preden je pridobil sredstva tveganega kapitala.

“Ena od krasnih stvari pri tem, da se že drugič grem podjetniško zgodbo, je ta, da nisem idiot,“ pravi Nadler. “Mislim, da bo druga zgodba večja od prve, zato se mi je zdelo, da moram prvih 10 milijonov dolarjev dati jaz. To je daleč najpametnejša finančna odločitev, ki sem jo sprejel v svojem življenju. Hotel sem staviti nase.”

Zdelo se mi je, da moram prvih 10 milijonov dolarjev dati jaz. To je daleč najpametnejša finančna odločitev, ki sem jo sprejel v svojem življenju. Hotel sem staviti nase.

Daniel Nadler, soustanovitelj in glavni direktor podjetja OpenEvidence

Medicinska literatura se hitro kopiči

Problem, ki ga pomaga reševati OpenEvidence, je ogromen in se samo še stopnjuje. Medicinska literatura se širi z bliskovito hitrostjo – vsakih pet let se njen obseg podvoji. Razvijajo se namreč nove možnosti zdravljenja, kot so genske terapije, znanstveniki pa se vse več učijo o tem, kako lahko različne bolezni in zdravila medsebojno vplivajo drug na drugega.

Prebijanje skozi vso to literaturo je izjemno zahtevna naloga. Nekateri članki so odlični, nekateri slabi, še več je zastarelih. (Z uporabo umetne inteligence za objavljanje in oceno raziskovalnih člankov se je težava samo še povečala.)

Zdravniki v ZDA so zaradi vse večjega pomanjkanja zdravstvenih delavcev tudi vse bolj na tesnem s časom, kar je velika priložnost za zagonska podjetja, da ustvarijo tehnologijo, ki lahko pomaga zagotoviti boljšo oskrbo in razbremeni zdravnike.

OpenEvidence ni prvo podjetje, ki poskuša najti rešitev za spremljanje in iskanje podatkov v poplavi medicinskih publikacij. Program UpToDate podjetja Wolters Kluwer je na voljo že desetletja in v zadnjem času vključuje umetno inteligenco ter nasvete strokovnjakov, da bi dosegel enak cilj. Vendar pa je prvo, ki je izdelalo programsko opremo, ki že od začetka vključuje umetno inteligenco, da bi zdravnikom olajšala iskanje odgovorov na pereča klinična vprašanja in to veliko natančneje kot ChatGPT.

“Ne mine dan” brez uporabe OpenEvidence

Zdravniki zdaj OpenEvidence uporabljajo pri približno 8,5 milijona posvetovanj na mesec. Ker to orodje ne velja za diagnostično, ne potrebuje odobritve ameriške uprave za hrano in zdravila FDA, kot jo potrebujejo algoritmi za odkrivanje kapi ali sepse pri pacientih.

Ker ga lahko zdravniki brezplačno prenesejo ali uporabljajo prek spleta, se lahko izognejo dolgotrajnim in birokratskim postopkom naročanja v bolnišnicah ali velikih skupinskih medicinskih praksah. To je podjetju pomagalo pri vse hitrejšem pridobivanju uporabnikov.

Dr. Susan Wolver, internistka iz Richmonda v zvezni državi Virginija, je postala zvesta uporabnica orodja OpenEvidence in sicer za pisanje dopisov o predhodni odobritvi in iskanje podrobnosti o zdravilih. In še precej dramatičen dogodek, ki ga je doživela – pred kratkim je potovala z letalom in eden od potnikov z oslabljenim imunskim sistemom je skoraj omedlel v stranišču. Wolver je uporabila OpenEvidence, da bi ugotovila tveganja za imunski sistem pacienta in na kraju samem pripravila načrt pomoči.

“Mislim, da ne mine dan, ko ga ne bi uporabila,” je dejala.

Ideja za prvo podjetje

Kot že omenjeno, pa je OpenEvidence druga uspešna podjetniška zgodba Nadlerja. Ta je še pripravljal doktorat in kot študent zaslužil le 23.500 dolarjev na leto, ko je dobil idejo za svoje prvo podjetje, Kensho. Med gostovanjem pri ameriški centralni banki je bil osupel, ko je izvedel, da se njeni regulatorji pri kritičnih ocenah zanašajo na preproste Excelove preglednice. Zato se je povezal s programerjem Petrom Kruskallom, da bi izdelal algoritme, s katerimi bi bila finančna analiza tako preprosta kot iskanje v Googlu.

Ko je Kensho leta 2012 predstavil svoj besedilni klepetalni robot Warren (po Buffettu), je bila umetna inteligenca še vedno domena akademikov in ne vrelo središče sveta zagonskih podjetij, kot je danes. “Leta 2012 nihče ni govoril o umetni inteligenci. Gre za obdobje deset let pred pojavom ChatGPT-ja,” pripoveduje Nadler.

Zamisel je delovala in ko je družba S&P kupila podjetje Kensho ter zanj vključno z bonusi za zadržanje plačala 700 milijonov dolarjev, je to postal takrat največji posel z umetno inteligenco v zgodovini. Nadler, ki je imel 20-odstotni delež, je nenadoma postal bogat.

Skušali nadomestiti zdravniške učbenike

Leta 2021 se je povezal z Zieglerjem, ki je na Harvardu pripravljal doktorat iz strojnega učenja, a si je v bistvu želel zasnovati kak nov projekt. Predvidevala sta, da bi lahko tehnologija umetne inteligence, ki je z iskanjem vzorcev v velikih količinah podatkov pomagala narediti trgovce pametnejše, pomagala tudi zdravnikom, vendar s še večjim učinkom.

Oba je motivirala tudi osebna izkušnja. Nadlerjev dedek je umrl zaradi zdravniške napake, Ziegler pa je opazoval svojega takrat 22-letnega svaka pri zdravljenju levkemije (zdaj je v remisiji). “To mi je res odprlo oči,” je dejal Ziegler. “Obstaja ogromna količina kompleksne vsebine, vendar zdravniki do nje dostopajo tako, da dobesedno prelistajo učbenik.”

Vlagatelj tveganega kapitala Jim Breyer, ki je investiral v podjetje Kensho, se je z Nadlerjem štiri ure pogovarjal o njegovi zamisli za OpenEvidence in leta 2022 postal eden prvih zunanjih vlagateljev (skupaj s premožnim vlagateljem Kenom Moelisom). Breyer, ki je leta 2005 odmevno podprl Marka Zuckerberga, meni, da Nadler sodi v redko skupino ustanoviteljev.

“Daniel je izjemen podjetnik,” je dejal. “Zamisel o uporabi umetne inteligence za pregledovanje medicinskih objav je bila preprosto briljantna.”

Čim manj halucinacij

V začetku leta 2023 se je OpenEvidence pridružil prestižnemu pospeševalniku klinike Mayo za zagonska podjetja s področja zdravstvenih tehnologij. Program omogoča zagonskim podjetjem, da izpopolnijo svoje ideje in tehnologijo v bolnišnici, ki ima, kot je Nadler zapisal v videoposnetku programa za leto 2023, “največji in najkakovostnejši nabor podatkov v zdravstvu”.

Do takrat je bila umetna inteligenca že v polnem razcvetu. Nadlerjevo desetletje delovanja na tem področju se je hitro začelo obrestovati. “Ko so se vsi kar prerivali, da bi čim hitreje izstopili iz kripto valut, sem si rekel: Samo krožil bom okrog vas,” je povedal.

Kljub temu je to zahtevna dejavnost in zastavlja se vprašanje, ali bo iskanje s pomočjo umetne inteligence vedno ponudilo najboljši odgovor. Nadler trdi, da so modeli njegovega zagonskega podjetja za razvrščanje iskanj z uporabo “zlatih standardov medicinskega znanja”, od katerih mnogi razen izvlečkov niso na voljo na odprtem internetu, vključno s publikacijama JAMA in New England Journal of Medicine, sposobni pridobiti zanesljive in pomembne informacije o redkih boleznih ali stranskih učinkih zdravil.

Ob tem so tako imenovane halucinacije (nagnjenost umetne inteligence k izmišljanju dejstev) čim manjše. “Pri umetni inteligenci je tako, da če vržeš smeti na splet, tudi dobiš smeti, če pa zlato, dobiš zlato,” pravi Nadler in dodaja: “Ni vse v tem, da ponudimo super piflarski algoritem.”

“Ljudje sovražijo oglaševanje, jaz ga obožujem”

Prav tako še ni znano, kako uspešen bo oglaševalski model podjetja OpenEvidence. Farmacevtska podjetja veliko namenijo za oglaševanje in zdaj imajo priložnost, da podrobne informacije o svojih zdravilih posredujejo zdravnikom, ki jih bodo verjetno uporabljali.

Zahvaljujoč sponzoriranim odgovorom lahko podjetje ohrani orodje brezplačno za zdravnike, kar mu pomaga pritegniti še več zdravnikov in mu omogoča, da na podlagi njihovih povratnih informacij prilagodi svoj algoritem in izboljša rezultate iskanja. Nadler to imenuje “domišljijski vztrajnik”, v katerem več uporabnikov izboljša izdelek, kar pritegne še več uporabnikov, in tako v neskončnost.

Kljub temu, da so v letu 2024 izdatki za oglaševanje v zdravstvu in farmaciji znašali okoli 30 milijard dolarjev, je vzpostavitev posla na osnovi oglasov v zdravstveni tehnologiji, kjer se večina programske opreme prodaja na podlagi naročnin, nenavadno.

“Ljudje sovražijo oglaševanje,” pravi Nadler. “Ne vem, zakaj, ampak jaz ga obožujem.” Toda tudi sam ugotavlja, da ima podjetje trenutno veliko večji potencialni oglasni prostor, za več kot 350 milijonov dolarjev, kot ga je doslej uspelo prodati. “Google je potreboval čas, da so se ljudje navadili na ta model. In to počnemo tudi mi.”

Boljši odgovori, kot jih podaja ChatGPT

Dr. Aneesh Singhal, podpredsednik oddelka za nevrologijo v bolnišnici Massachusetts General Hospital in direktor bolnišničnega centra za zdravljenje kapi, je aplikacijo OpenEvidence prenesel pred enim letom, potem ko je o njej prebral v splošnem e-sporočilu, poslanem vsem zaposlenim v bolnišnici. Opazil, da je aplikacija od takrat postala priljubljena med njegovimi specializanti in kirurškimi kolegi. “Zdi se, da jo uporabljajo vsi,” je dejal.

Želel je poiskati najnovejše študije o možganski kapi pri odraslih. To je zahtevna naloga, ki bi sicer zahtevala ure brskanja po publikaciji PubMed in spletnih učbenikih. “OpenEvidence se je izkazal za veliko boljšega od splošnega klepetalnega robota, kot je na primer ChatGPT, saj je predlagal nadaljnja vprašanja o zdravstveni anamnezi pacienta in preiskavah, ki jih je treba opraviti,” pravi. “ChatGPT se ustavi pri tem, da ti da le neposreden odgovor,” še pove.

OpenEvidence je doslej dosegel osupljiv zagon, saj vse hitreje pridobiva nove zdravnike, kar je ključni kazalnik, ki ga želi videti vlagatelj Breyer. “Tedenska in mesečna poročila mi dajejo ogromno zaupanja, da Daniel še naprej beleži izjemne uspehe,” pravi.

O drugih panogah za zdaj ne razmišlja

Zdaj uvajajo uporabo tako imenovanih modelov presojanja, ki o nalogi razmišljajo po korakih, kar je taktika, za katero so raziskovalci ugotovili, da izboljšuje odgovore, ki jih daje umetna inteligenca in jih naredi bolj celostne. Ta mesec je OpenEvidence lansiral novo funkcijo imenovano DeepConsult, ki uporablja to tehniko za povezovanje različnih študij in izvajanje naprednih raziskav na določeno temo.

“To je tako, kot bi zdravnik imel ob sebi ekipo doktorjev medicine in doktorjev znanosti, ki opravijo izjemno poglobljeno raziskavo, medtem ko zdravnik opravlja svoje naloge,” pravi soustanovitelj zagonskega podjetja OpenEvidence Ziegler.

Čeprav bi se tehnologija, ki jo razvija OpenEvidence, lahko na podoben način uporabljala tudi na drugih znanstvenih področjih, Nadler za zdaj ne razmišlja o širitvi. Želi se posvečati zdravstvu, tako v ZDA kot v mednarodnem okolju, zlasti v državah, kjer je dostop do kakovostne zdravstvene oskrbe omejen. Po vsej medicinski branži obstaja mozaik tehnologij, ki temeljijo na umetni inteligenci, od urejevalcev zapiskov za zdravnike do kliničnih diagnostičnih orodij. Če bi to združili z laboratorijskimi izvidi pacientov in podatki iz medicinskih naprav, kot so na primer merilniki krvnega sladkorja, bi dobili priložnost, da se vse te informacije zberejo na enem mestu.

Soustanovitelj ameriškega investicijskega podjetja Coatue, osredotočenega na področje tehnologije, Thomas Laffont, ki je med vlagatelji v OpenEvidence, meni, da bo zdaj zagonsko podjetje nekega dne postalo središče, kjer bi se utegnila združiti vsa ta orodja. “Lahko si zamislite svet, v katerem bo OpenEvidence postal orodje, s katerim se bo izvajala vsa diagnostika,” je dejal.

Avtorja izvirnega članka sta Amy Feldman in Rashi Shrivastava, Forbes.