医師向けChatGPTを開発：わずか2年でAIスタートアップを評価額35億ドルのユニコーンに育て上げた起業家の挑戦

はじめに

どうも、きままなヤースです。

医療分野の最新の発見に遅れずについていくことは、医師にとって「ウォーターキャノンで顔を撃たれるようなもの」と例えられます。30秒に1本という驚異的な速さで新しい論文が発表される中で、1日に20人もの患者を診ながら、最新の研究をすべて網羅し、最適な診断や治療計画を立てることは、ほぼ不可能な作業です。

Open Evidenceの共同創業者兼CEOであるダニエル・ナドラー氏（42歳）は、「私たちはバイオテクノロジーの黄金時代を語りますが、医師にとっては燃え尽き症候群のために暗黒時代のようなものです。彼らは膨大な量の情報に常に目を通す必要があり、人間の脳には何百万もの研究を読む能力には限界があるのです」とForbesに語っています。

そこで、2018年に前職の会社を5億5000万ドルで売却したハーバード大学博士号を持つナドラー氏が、人工知能でこの問題を解決しようと乗り出しました。

医師の「知の限界」をAIで超える：Open Evidenceの革新

現在、Open Evidence独自のアルゴリズムは、New England Journal of MedicineやJournal of the American Medical Associationといったトップジャーナルを含む何百万もの査読済み論文を検索します。これにより、医師は最高の答えを迅速に見つけ、完全な引用元とともに論文を提示されるため、さらに詳しく自分で読むことができます。

このソフトウェアは、認証済みの医師は無料で利用でき、Googleと同じように広告収入で収益を上げています。同社に個人として、また自身のファンドを通じて投資しているKleiner Perkinsのジョン・ドア会長は、「Open Evidenceは、インターネットにとってのGoogleが医療にとっての存在になるだろう」と述べています。そして、「医師向けの無料モデルがここでの魔法だ」と付け加えています。

急速な普及と巨額の資金調達：ユニコーン企業への飛躍

2022年の設立以来、マイアミに拠点を置くOpen Evidenceは、米国で医師の40%以上、つまり43万人以上の医師を登録し、毎月6万5,000人という驚異的なペースで新規登録者を増やしています。広告からの年間収益は現在、推定で5,000万ドルに達しています。これはまだ巨額ではありませんが、ソフトウェアの急速な普及により、投資家たちは大きな賭けをしています。

Open Evidenceは、Googleのベンチャー部門であるGVとKleiner Perkinsが主導し、2億1,000万ドルを調達しました。評価額は、2月の前回資金調達時の10億ドルから35億ドルに跳ね上がっています。これにより、同社の株式の約60%を所有するナドラー氏は、Forbesの推定で純資産23億ドルのビリオネアとなりました。共同創業者であり30歳の最高技術責任者であるザック・ジーグラー氏も、約10%の株式を保有し、その価値は約3億5,000万ドルに上ります。

ナドラー氏がこれほど大きな株式を保有できたのは、VCからの資金調達を行う前に、自身で1,000万ドルを投じて最初のシード投資家となったためです。「2回目の起業家であることの素晴らしい点の一つは、私がバカではないということです。2回目は1回目よりも大きくなると考えています。だから、最初の1,000万ドルは私が出すべきだと。それは間違いなく、私の人生で最も賢明な経済的決定でした。自分自身に賭けたかったのです」とナドラー氏は語っています。

医療情報の「洪水」に立ち向かうOpen Evidence

Open Evidenceが取り組んでいる問題は非常に大きく、そして今後もさらに拡大していく一方です。遺伝子治療のような新しい治療法が開発され、異なる疾患と薬剤がどのように相互作用するかについて科学者たちがより多くのことを学ぶにつれて、医学文献は5年ごとに倍増するという驚異的な速さで増殖しています。

Open Evidenceは、医療文献の過負荷を整理しようとする最初の企業ではありません。数十年前から存在するWolters KluwerのUpToDateも、最近では専門家の助言とともにAIを組み込んで同じことを試みています。しかし、Open Evidenceは、AIを最初から統合してソフトウェアを構築し、医師が緊急の臨床上の質問に対する答えをはるかに正確に、そして簡単に検索できるようにした最初の企業です。

現在、医師は毎月約850万件の診療でOpen Evidenceを利用しています。このツールは診断ツールとは見なされていないため、患者の脳卒中や敗血症を検出するアルゴリズムのようなFDAの承認は必要ありません。また、医師は無料でダウンロードまたはオンラインで利用できるため、病院や大規模なグループ診療所との長期的で官僚的な調達プロセスを回避できます。これにより、同社はさらに速いペースで医師の登録を進めることができています。

今後の展望：Open Evidenceが切り拓く医療AIの未来

Open Evidenceの成功は、医療AI分野における革新的なアプローチが持つ計り知れない可能性を示しています。今後の展望として、以下の点が考えられます。

定量的な展望

• 医師の普及率のさらなる向上: 現在40%の米国医師が利用していますが、無料モデルと使いやすさを武器に、さらに高い普及率（例: 70-80%以上）を目指すでしょう。これにより、広告収入も飛躍的に増加する可能性があります。

• 国際展開の加速: 米国での成功を足がかりに、欧州、アジアなどグローバル市場への展開を加速させるでしょう。各国固有の医療規制や言語への対応が課題となりますが、市場規模は劇的に拡大します。

• 広告以外の収益モデルの多様化: 広告収入に加え、製薬会社や医療機器メーカー向けのターゲット広告や、データ分析サービスなど、新たな収益源を模索する可能性があります。例えば、特定の疾患に関する最新情報のサブスクリプションモデルや、臨床試験のマッチングサービスなどが考えられます。

• 技術開発への投資拡大: 資金調達により、アルゴリズムの精度向上、より高度な自然言語処理機能の追加、画像認識や音声認識といったAI技術の統合など、研究開発への投資が加速するでしょう。

定性的な展望

• 医師のワークフロー変革と燃え尽き症候群の緩和: Open Evidenceのようなツールは、医師が膨大な医療文献から必要な情報を効率的に抽出できるようになり、診断や治療計画の精度向上に貢献します。これにより、医師の負担が軽減され、燃え尽き症候群の緩和や、患者と向き合う時間の増加につながる可能性があります。

• 医療格差の是正: 最新の医療情報へのアクセスが無料かつ簡便になることで、地域や病院の規模に関わらず、すべての医師が均等に質の高い情報にアクセスできるようになります。これは、医療格差の是正に貢献するでしょう。

• 個別化医療の推進: AIが患者の特定の状況や病歴に基づいて最適な情報を提示できるようになれば、より個別化された医療の実現に貢献する可能性があります。例えば、ある特定の遺伝子変異を持つ患者に対する最新の治療法を瞬時に提示する、といったことが可能になるでしょう。

• 医療教育と継続学習の変化: 医学生や研修医の学習方法が変化し、最新の知見に迅速にアクセスできる能力がより重視されるようになるでしょう。また、医師の継続的な専門能力開発（CME）の効率化にも貢献します。

• 医療におけるAIの受容と倫理的課題: 診断支援ツールとしてのAIの普及は、医療従事者のAIへの信頼度を高める一方で、AIの責任範囲、データプライバシー、アルゴリズムの透明性といった倫理的・法的課題に関する議論をさらに深めるでしょう。

• 製薬・医療機器業界への影響: 新薬や医療技術に関する情報が迅速に医師に届くようになることで、製薬・医療機器企業の研究開発サイクルや市場導入戦略に影響を与える可能性があります。

Open Evidenceは、AIが医療分野にもたらす大きな変革のほんの一部に過ぎません。膨大な情報に溺れることなく、医師が患者に最高のケアを提供できるよう支援するこの取り組みは、医療の未来を大きく左右する可能性を秘めています。

Open EvidenceのようなAIツールは、医療現場にどのような影響をもたらすと予想しますか？医師の仕事はどのように変化していくと思いますか？ぜひコメントであなたの考えを聞かせてください！

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