OpenEvidence

130 · 把醫師當消費者的醫療搜尋

44:49YouTube 上架 2025-09-05Daniel Nadler（OpenEvidence）

No Priors Ep. 130 | With OpenEvidence Founder Daniel Nadler

Daniel Nadler 談 OpenEvidence 為什麼只服務醫師、把醫師當一般使用者經營，以及醫學知識暴增之後，醫學教育、偏鄉醫療與創辦人的驅動力會怎麼變。

130 講了什麼

• 語意搜尋，不是關鍵字搜尋Daniel 把臨床決策支援看成一個搜尋問題，只是一條查詢要用好幾句話描述病人。舉的例子是牛皮癬病人同時有 MS：理解問題之後，答案就在第 3 期隨機對照試驗的某段文字裡。
• 使用者限定醫師Daniel 說這是從公司成立起就沒改的策略決定，因為醫師要為自己的 MD 負責，會把它當專業工具，像交易員用 Bloomberg terminal。產品一開始就附參考文獻，比 ChatGPT 早了 6 到 9 個月，定位是搜尋引擎、不是答案引擎。
• 把醫師當消費者Daniel 說自己原本想做的是給知識工作者的消費性網路公司，不是醫療公司。做法是讓醫師直接去 app store 下載免費 app，過去從沒有人這樣對待醫師。
• 醫學知識加倍越來越快Daniel 說 1950 年醫學文獻的引用量每 50 年加倍，現在有估計是每 73 天；OpenEvidence 內部用較保守的算法也是每 5 年，因此認為繼續教育會變成醫學教育的主體。
• 偏鄉與分散式決策Daniel 提到 Mayo、Cleveland、UCSF 等地鼓勵 curbside consult 與跨科會診，但成本很高。偏鄉醫師把 OpenEvidence 當成自己的 curbside consult。
• 找有驅動力的人Daniel 認為好點子很顯而易見，真正稀缺的是近乎強迫的動力，所以招人時看的是驅動力，而不是單看聰明。

從哪一段開始看16 段

1. 00:05採用規模Daniel 說約 18 個月內 OpenEvidence 成了美國臨床知識的作業系統，用量約為同類第二名的 20 倍，並區分高風險臨床決策與文書、病歷記錄這類工作。
2. 01:54臨床決策是搜尋說明這是語意搜尋問題，用牛皮癬加 MS 的病人為例，醫師沒學過 2019 年才獲批的新藥，也不想一直轉診。
3. 06:36為什麼只給醫師用主持人問灰色地帶怎麼處理，Daniel 答使用者是醫師而不是病人，並用 Bloomberg terminal 比喻。
4. 07:52引用與搜尋引擎定位說每天平均 40% 的美國醫師使用，參考文獻早於 ChatGPT 就做了，產品當作通往試驗的路由，不當答案引擎。
5. 11:31把醫師當消費者主持人問為什麼選擇服務醫師；Daniel 說自己想做的是消費性網路公司，醫師過去只是醫院系統的附屬，OpenEvidence 讓醫師自己下載免費 app。
6. 15:56病人能看到多少主持人問病人該取得哪些資訊；Daniel 說鼓勵醫師用它產生病患講義，並談到病人讀試驗論文與 p value 的難處。
7. 19:56醫生還在迴圈裡嗎主持人問十到二十年後的醫療；Daniel 用飛機能自己降落、乘客卻不要拿掉駕駛的類比，說醫師會留在迴圈裡很久。
8. 22:18醫學知識的加倍速度說明 1950 年每 50 年、現在估計每 73 天加倍，保守算法是每 5 年，只讀自己科別前 10% 也要一天九小時。
9. 25:44繼續教育變主體說繼續教育會反過來成為醫學教育的大宗，並談到 Mayo、Cleveland、UCSF 的做法：重視實證醫學、curbside consult。
10. 28:38跨科會診與成本複雜病例該找多科醫師一起看，但太貴，也沒有那麼多專科醫師，Daniel 認為 AI 工具可以補這個缺口。
11. 29:41偏鄉醫師的來信說美國每一州、每一郡都有醫師使用，並舉喬治亞州西南部鄉下一位腫瘤科醫師的來信：方圓 50 英里只有兩位腫瘤科醫師，那位醫師把 OpenEvidence 當 curbside consult。
12. 30:45日本與預防保健主持人問消費者能為自己的健康做什麼；Daniel 用日本人走路、工作到老、吃八分飽為例，並談到醫師過去不敢公開講的事。
13. 36:09給其他產業的啟示主持人問其他領域有沒有可學的；Daniel 說把人當成人、用沒人用過的方式對他們說話，可以打破採用曲線的限制。
14. 37:33做了就會有人來嗎主持人問為何科技圈嘲笑這句話；Daniel 不同意這句話，以 Steve Jobs 談意志，再談理性與意志在西方思想裡的張力。
15. 39:43動力從哪裡來說該問的不是創辦人在哪間咖啡店，而是強迫式動力從何而來，並說自己刻意不去分析自己的動力來源。
16. 42:41招人看驅動力主持人問怎麼招人；Daniel 說自己找的是驅動力強的人，不喜歡管理，也沒上過商學院的課。

值得記的話5 句

• In about 18 months, it's become the operating system for clinical knowledge in the United States.大約 18 個月內，它已經成了美國臨床知識的作業系統00:50

• we treated them as consumers我們把醫師當成消費者對待13:49

• the rate of doubling of medical knowledge as measured by citations in 1950 was every 50 years以引用數計，1950 年醫學知識每 50 年加倍一次23:04

• when you make something awesome that's free, they send you fan mail做出免費又好用的東西，大家會寫粉絲信給你29:41

• they're driven on their own war path and the best you can do is sort of get out of their way談招人：這些人靠自己的動力往前衝，你能做的就是別擋路44:14

名詞與人物9 個

OpenEvidence

Daniel 創辦的臨床決策支援產品，以醫師為使用者，回答附有參考文獻

clinical decision support

臨床決策支援，Daniel 認為它和文書、病歷記錄不同，因為判斷錯了無法重來

semantic search

語意搜尋，用來理解一段好幾句的病人描述，而不是比對關鍵字

phase 3 RCT

第 3 期隨機對照試驗，Daniel 說答案常在這類論文的方法或受試者段落裡

New England Journal of Medicine

Daniel 提到的夥伴期刊，說 OpenEvidence 是它很大的推薦流量來源之一

IL-17 / IL-23 inhibitors

牛皮癬的生物製劑類別，Daniel 用來舉例：前者可能加重 MS，後者安全且耐受良好

Bloomberg terminal

Daniel 用來比喻專業工具：使用者要為結果負責，所以需要可信的資料來源

curbside consult

向其他醫師請教意見，Daniel 說偏鄉醫師把 OpenEvidence 當成這種諮詢

continuing medical education

繼續教育，Daniel 預期它會成為醫學教育的主體

提到但沒有展開

• Daniel 說 OpenEvidence 主要用在臨床，次要用途還有 prior authorization 信與保險申訴信，其中最常見的是產生病患講義。
• Daniel 說自己的第一家公司叫 Kencho，沒上過商學院的課，也不喜歡管理。

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