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　　OpenEvidence要解决的问题体量极大，而且还在不断膨胀。随着基因疗法等新治疗手段的出现，以及科学家对疾病与药物相互作用的研究深入，医学文献正以惊人速度激增，每五年就翻一番。梳理这些文献堪称任务艰巨：有的质量上乘，有的粗制滥造，更多则已过时（随着论文发表和评审引入人工智能，问题更是雪上加霜）。与此同时，美国医疗人员短缺问题日益严重，医生的时间越来越紧张，不过这也给初创公司创造了机会，让它们可以通过技术助力改善医疗服务，为医生减压。

　　小时候的纳德勒争强好胜到了偏执的地步，比如他会玩记忆游戏，和朋友比谁能背诵更多页的哈姆雷特独白。“我那时就是个十足的书呆子。”他说。作为门萨会员，他觉得学校课程太枯燥，从多伦多大学本科毕业后，便申请了哈佛大学研究生院，希望能挑战更有难度的课业。在哈佛，他攻读政治经济学博士学位，论文主题是信贷衍生品的定价机制。期间，他还跟随普利策奖得主乔丽·格雷厄姆（Jorie Graham）学习诗歌，推出过一款叫“西格蒙德”（Sigmund）的应用（能在用户睡觉时播放特定词语，影响其梦境），还在美联储做过访问学者。

　　攻读博士期间，纳德勒作为研究生年薪仅为2.35万美元，也就是在那时，他萌生了创办第一家公司Kensho的想法。在美联储访学时，他震惊地发现，监管人员竟然靠简陋的Excel表格做重要评估。于是，他和程序员彼得·克鲁斯卡尔（Peter Kruskall）合作开发算法，让金融分析能像谷歌搜索一样简单。2012年，Kensho推出基于文本的聊天机器人“沃伦”（以巴菲特命名），而当时人工智能还只是学术界的研究领域，远不像如今这样，已成为初创企业的热门赛道。“2012年根本没人谈论人工智能，ChatGPT还要等10年才会出现呢。”他说。

　　2021年，纳德勒与齐格勒联手创业。齐格勒当时正在哈佛攻读机器学习博士学位，但他一心想开发实在的产品。两人有种预感，那种能从海量数据中发现规律、帮交易员提升判断力的人工智能技术，同样能为医生提供帮助——而且影响力会更大。两人的创业动力也源自个人经历：纳德勒的祖父因医疗失误去世，齐格勒则亲眼目睹姐妹时年22岁的丈夫接受白血病治疗（如今已缓解）。“我真的是大感震惊，”齐格勒说，“医学领域的复杂度高得惊人，但医生获取信息的方式竟然还停留在翻教科书的阶段。”

　　纽约西奈山医院的多发性硬化症专家斯蒂芬·克里格（Stephen Krieger）是从一名住院医师那里听说OpenEvidence的。上周末他在医院查房时，需要确定一名对青霉素过敏的患者应使用哪种抗生素治疗神经系统感染，但这超出了他的临床经验范围。一名住院医师向他推荐了OpenEvidence，在使用之前，克里格特地测试了它的准确性，查询他本人关于多发性硬化症的研究（并向传染病科的同事确认了它给出的答案）。结果显示，这款工具不仅准确总结了他的研究内容，还恰当地指出了一些尚未发表的研究局限性。“它能指出我研究中的不足，而我也认同这些观点，这一点我觉得特别好。”他说。

　　但约翰斯·霍普金斯大学彭博公共卫生学院讲师、《人工智能改善患者预后》（Artificial Intelligence for Improved Patient Outcomes）一书作者丹尼尔·伯恩（Daniel Byrne）认为，事情没这么简单。“我发现很多人都没意识到一点：多达一半的医学文献其实都是有误的。”他指出，有些论文探讨的是科学上的争议问题，或者涉及某些临床研究——而这些研究最终可能并不成立。“提供参考文献是朝着正确方向迈出的一步，但这还远远不够。”伯恩说。