你的醫師很可能正在用手機查詢你的症狀。

OpenEvidence 成立於 2021 年，是一個為醫師提供的免費、由廣告支持的 AI 搜尋引擎，能在診療當下直接從經同行評審的醫學期刊提取答案，並標示證據強度。它已成為醫療 AI 熱潮的代表性公司之一。

該公司的估值快速攀升。2 月，在 Sequoia 領投的一輪融資後，OpenEvidence 的估值達到 10 億美元。隨後幾個月，這個數字到 7 月升至 35 億美元，當時由 GV 與 Kleiner Perkins 共同領投；10 月升至 60 億美元；而今年 1 月，在 Thrive Capital 與 DST Global 共同領投的一輪融資中，估值又升至 120 億美元。整體而言，約等於一年內融資 7 億美元。

與此同時，競爭對手 Doximity 採取了企業市場路線。該公司最廣為人知的是醫師專業社群平台，如今則銷售名為 Ask 的 AI 助手，協助醫師摘要病歷、檢查藥物交互作用，以及起草文件。Ask 被納入付費的企業合約中，合作對象超過 150 家醫療系統。每次回覆都會經過一個名為 PeerCheck 的人工審核層，由醫師將 AI 輸出與其引用的原始來源逐一核對。Doximity 今春公布的季度營收為 1.454 億美元，年增 5%。

7 月中旬，一項名為 NOHARM 的新獨立基準測試，將 Doximity 與 OpenEvidence 的 AI 工具，以及 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 和 Anthropic 的 Claude Fable 5 一併納入測試。該基準由史丹佛大學、哈佛大學與 ARISE 網絡的研究人員建立，將 1,100 個真實臨床案例分別輸入每個模型，並蒐集約 13,000 筆醫師註解，以評估患者傷害。Doximity Ask 名列第一。不過，OpenEvidence 對 Doximity 分數的準確性提出異議。

「我們認為，嚴謹的研究方法不允許具有完美記憶的 AI 要求『重測』。」執行長 Daniel Nadler 透過電子郵件告訴我。「我們懷疑這不會通過同行評審。需要明確的是，NOHARM 研究甚至還沒有經過同行評審——而在醫學領域，即使是最站不住腳的醫療結論，這也是最基本的門檻要求。」

但這項發現真正的重點並不是誰「贏了」。重點在於，即使是表現最好的模型，仍然會遺漏內容。在所有受測 AI 系統中，76.6% 的有害錯誤屬於遺漏，也就是 AI 少說了某些內容，而不是說出明顯錯誤的事實。

Eric Topol 是心臟科醫師、Scripps Research 科學家，也是 Doximity PeerCheck 計畫的共同主席，長期研究診斷錯誤。他說，這種差異很重要：「遺漏性錯誤需要被盡可能降低到接近零。」他告訴我，並補充說，如今的模型仍維持一種「已準備就緒的幻象」，即便醫療 AI 持續進步，這種印象依然存在。（NOHARM 仍指出，配備 AI 的醫師提供的照護優於沒有 AI 的醫師）

監管背景也讓 NOHARM 的時點格外耐人尋味。今年 1 月，FDA 放寬了對 AI 臨床決策支援工具的立場，給予其更大的運作空間，只要醫師能獨立檢查 AI 的推理即可。各州則朝相反方向發展，在 2026 年通過了十多項規範醫療領域 AI 使用的新法，多數要求在任何 AI 輔助決策送達患者之前，必須有人類核准。醫療過失法並未跟上這兩種趨勢：當模型建議出錯時，責任究竟屬於醫師、醫院，還是 AI 供應商，法院仍在釐清。

這種法律灰色地帶，將可能成為監管機構、醫院體系與下一波投資人開始關注的早期訊號。

明天見，

Lily Mae Lazarus X: @LilyMaeLazarus Email: [email protected] Submit a deal for the Term Sheet newsletter here.

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This story was originally featured on Fortune.com