OpenEvidence, मेडिकल एआई स्टार्टअप, 250 मिलियन डॉलर जुटाता है और इसकी मूल्यांकन दोगुना हो जाती है

Laetitia

जनवरी 22, 2026

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OpenEvidence, अमेरिकी युवा स्टार्टअप जो चिकित्सा क्षेत्र में लागू कृत्रिम बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञता रखता है, एक शानदार विकास देख रहा है। केवल तीन महीनों में, इसका मूल्यांकन दोगुना होकर अब 12 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया है, जबकि श्रृंखला डी दौर के दौरान 250 मिलियन डॉलर की रिकॉर्ड फंडिंग जुटाई गई। यह सफलता स्वास्थ्य में एआई के एकीकरण से जुड़ी चुनौतियों को नए दृष्टिकोण से उजागर करती है, जो डिजिटल बदलाव के दौर से गुजर रहा है। OpenEvidence का प्लेटफ़ॉर्म, जिसे 40% से अधिक अमेरिकी चिकित्सकों द्वारा अपनाया गया है, 10,000 से अधिक अस्पतालों और देखभाल केंद्रों में एक अनिवार्य संदर्भ के रूप में स्थापित है। यह अग्रणी स्टार्टअप चिकित्सकों को विश्वसनीय, सुरक्षित और प्रभावी उपकरण प्रदान करने पर जोर देता है, जो चिकित्सा के विशेषज्ञ कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित हैं।

2026 में, सूचना स्रोतों की संख्या में वृद्धि और चिकित्सा डेटा की बढ़ती जटिलता के बीच, OpenEvidence एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में स्थापित हुआ है जो स्वास्थ्य पेशेवरों कोvalidated ज्ञान तक तेजी से पहुंचाने में मदद करता है। एक उन्नत चिकित्सा खोज इंजन और एक समर्पित जनरेटिव चैटबॉट के माध्यम से, यह स्टार्टअप डॉक्टरों और वैज्ञानिक शोध के बीच बातचीत के तरीके में क्रांति ला रहा है। “सुपर-मेडिकल इंटेलिजेंस” बनाने की उनकी इच्छा जो जटिल मामलों को हल कर सके, एक गहरी प्रतिबद्धता दर्शाती है जो अधिक सटीक, तेज़ और सुरक्षित चिकित्सा की ओर है और पारंपरिक स्वास्थ्य क्षेत्र में एआई की अपेक्षाओं से परे एक महत्वाकांक्षी दृष्टिकोण खोलती है।

OpenEvidence : मुख्य फंडिंग और रिकॉर्ड समय में मूल्यांकन का दोगुना होना

OpenEvidence की 250 मिलियन डॉलर की फंडिंग मात्र एक वित्तीय लेनदेन से कहीं अधिक है। यह निवेशकों के बीच इस स्टार्टअप की विघटनकारी क्षमता और आधुनिक चिकित्सा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तकनीकों के भविष्य पर विश्वास का प्रतीक है। यह राशि, Thrive Capital और DST Global द्वारा सह-नेतृत्व वाले सीरीज डी दौर के दौरान हासिल की गई, OpenEvidence को हेल्थटेक कंपनियों की उस अभिजात वर्ग में लाती है जिनका मूल्यांकन अब कई अरब डॉलर से ऊपर है।

यह उल्लेखनीय है कि मूल्यांकन केवल तीन महीनों में दोगुना हो गया, जो इस युवा कंपनी की तेज़ वृद्धि और व्यापारिक गतिशीलता का मजबूत संकेत है। यह एआई-विशिष्ट समाधानों की बढ़ती मांग का भी प्रमाण है, जो स्वास्थ्य पेशेवरों के दैनिक जीवन में वास्तविक मूल्य जोड़ने में सक्षम हैं। नवंबर 2025 में, इस स्टार्टअप का मूल्यांकन 6 बिलियन डॉलर था; आज इसे दोगुना कर 12 बिलियन डॉलर कर दिया गया है, जो वित्तीय खिलाड़ियों के बीच इसके व्यावसायिक मॉडल और तकनीकी दृष्टिकोण पर भारी विश्वास दर्शाता है।

विशेष रूप से, यह विशाल फंडिंग OpenEvidence को अनुसंधान और विकास में अपनी निवेश गति तेज़ करने की अनुमति देगी, जिसमें इसके AI मॉडल की सॉफ़िस्टिकेशन पर स्पष्ट ध्यान होगा। मूल्यांकन का दोगुना होना इन महत्वाकांक्षाओं का सीधे प्रतिबिंब है, और उस बाजार में इसकी स्थिति की मजबूत पुष्टि है, जहां स्टार्टअप और तकनीकी दिग्गज डिजिटल चिकित्सा परिवर्तन की प्रतिस्पर्धा में हैं।

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चिकित्सा एआई प्लेटफ़ॉर्म जो 40% अमेरिकी डॉक्टरों द्वारा अपनाया गया

OpenEvidence ने जल्दी ही अमेरिकी चिकित्सा जगत में भरोसेमंद तकनीक के रूप में अपनी पहचान बनाई है। 2025 में, हर दस में से चार डॉक्टर दैनिक रूप से इसके उपकरणों का उपयोग करते हैं, जो इस बात का प्रमाण है कि प्लेटफ़ॉर्म में शामिल एआई क्लिनिकल प्रैक्टिस में दक्षता और सटीकता की तीव्र आवश्यकता को पूरी तरह से पूरा करता है।

यह भारी स्वीकृति अमेरिका के 10,000 से अधिक अस्पतालों और मेडिकल केंद्रों में प्लेटफ़ॉर्म के धीरे-धीरे फैलाव का परिणाम है। यह व्यापक स्थापना चिकित्सा प्रथाओं के परिवर्तन को प्रोत्साहित करती है, जिससे पेशेवरों को रिकॉर्ड समय में सत्यापित, संक्षिप्त और उनके क्लिनिकल सवालों के अनुरूप जानकारी मिलती है। उदाहरण के लिए, न्यूयॉर्क के एक अस्पताल की इमर्जेंसी टीम तत्काल वैज्ञानिक सहमति की नवीनतम सिफारिशें देख सकती है, बिना किसी दर्जनों प्रकाशनों का अवलोकन किए।

इसके अतिरिक्त, इस तेज़ तरक्की अस्पतालों और क्लीनिकों में एक सांस्कृतिक बदलाव को दर्शाती है, जहां तकनीक अब केवल सहायक भूमिका तक सीमित नहीं है, बल्कि पूर्ण निर्णयात्मक सहयोगी बन गई है। OpenEvidence चिकित्सा त्रुटियों को कम करने, निर्णय प्रक्रिया में बहुमूल्य समय बचाने और बेहतरीन इंटरडिसिप्लिनरी समन्वय में योगदान देता है, जो अद्यतित और कड़ाई से सत्यापित डेटा पर आधारित है।

यह स्वीकृति अन्य तकनीकों की अक्सर लगाई जाने वाली आलोचनाओं का भी जवाब है: कुछ मेडिकल चैटबॉट्स जो सामान्य या अनसत्यापित उत्तर देते हैं, वहीं OpenEvidence पूरी तरह से प्रमाणित स्रोतों और मान्यता प्राप्त संस्थानों पर भरोसा करता है, जो गुणवत्ता नियंत्रण सुनिश्चित करता है।

चिकित्सा खोज इंजन और जनरेटिव चैटबॉट : स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए क्रांतिकारी उपकरण

OpenEvidence की नवीनीकरण की धारा का केंद्र एक चिकित्सा खोज इंजन है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित है और एक चैटबॉट है जो विशेष रूप से डॉक्टरों की आवश्यकताओं के लिए डिजाइन किया गया है। यह दृष्टिकोण उपयोगकर्ता और ज्ञान के विशाल भंडार के बीच गतिशील इंटरैक्शन को सक्षम करता है, जो संक्षिप्त और सुव्यवस्थित है।

खोज इंजन रोबोटिक कॉग्निशन और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में नवीनतम प्रगति का उपयोग करता है ताकि वैज्ञानिक लेखों, क्लिनिकल अध्ययनों, गाइडलाइंस और संस्थागत सिफारिशों से वर्तमान परिणामों का विश्लेषण और प्रस्तुति की जा सके। उदाहरण के लिए, जब कोई चिकित्सक टाइप 2 मधुमेह के नवाचार उपचारों पर जानकारी खोजता है, तो प्लेटफ़ॉर्म स्पष्ट, तुलना की गई और अद्यतन सारांश प्रदान करता है, जिससे विभिन्न स्रोतों के बीच भ्रम और समय की बर्बादी से बचा जा सके।

दूसरी ओर, जनरेटिव चैटबॉट संवादात्मक आयाम प्रदान करता है, जो जटिल प्रश्नों को समझने, अस्पष्टताओं को स्पष्ट करने और डॉक्टरों को उनके विकल्पों में मार्गदर्शन करने में सक्षम है। यह इंटरैक्शन केवल बेस डेटा तक सीमित नहीं है, बल्कि अत्याधुनिक एल्गोरिदम और कड़े नैतिक नियमों के संयोजन पर आधारित विश्वसनीय, स्पष्ट और सेंसिटिव उत्तर प्रदान करता है।

ये दो उपकरण मिलकर क्लिनिकल प्रैक्टिस को संरचित करते हैं, वास्तविक समय में सत्यापित वैज्ञानिक डेटा तक पहुंच को आसान बनाते हैं। अब सिर्फ जानकारी प्राप्त करना ही नहीं, बल्कि उसे रोगियों की देखरेख में मूल्य वर्धित तुम्हें ज्ञान में बदलना ही उद्देश्य है।

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प्रमुख चिकित्सा संस्थानों के साथ रणनीतिक साझेदारी

OpenEvidence की सफलता उसकी मजबूत सहयोगी नेटवर्क पर भी आधारित है, जिसमें प्रतिष्ठित चिकित्सा संस्थान शामिल हैं। यह पहल प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उपयोग किए गए डेटा की विश्वसनीयता और वैज्ञानिक गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए है। प्रमुख साझेदारों में अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन (AMA), न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन (NEJM), और अमेरिकन मेडिकल एसोसिएशन जर्नल (JAMA), साथ ही अमेरिकन अकादमी ऑफ फैमिली फिजिशियन और अमेरिकन कॉलेज ऑफ इमरजेंसी फिजिशियंस जैसी अकादमियों शामिल हैं।

ये सहयोग संदर्भित सामग्री तक एक्सक्लूसिव पहुंच प्रदान करते हैं, जो आम जनता या गैर-प्रमाणित उपकरणों के लिए उपलब्ध नहीं होती। इसके अलावा, ये सहयोग प्लेटफ़ॉर्म में शामिल एल्गोरिदम की निरंतर अपडेट और गुणवत्ता नियंत्रण की प्रक्रियाओं को सुनिश्चित करते हैं, जिससे स्टार्टअप की विश्वसनीयता चिकित्सकों और निर्णय निर्माताओं के बीच मजबूत होती है।

उदाहरण के लिए, AMA या NEJM द्वारा प्रकाशित सिफारिशों और अपडेटों को OpenEvidence के खोज इंजन में तेजी से एकीकृत किया जाता है, जहां इन्हें संदर्भित और सरल किया जाता है बिना वैज्ञानिक कठोरता को प्रभावित किए। यह गलत या पुराने सूचना के जोखिम को कम करता है और अंतिम उपयोगकर्ताओं का विश्वास बढ़ाता है।

इसके अतिरिक्त, स्टार्टअप अधिकारों का सख्त सम्मान करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी उपयोग की गई सामग्री लाइसेंस प्राप्त है या औपचारिक समझौतों के तहत प्राप्त की गई है। डेटा हैंडलिंग में इस नैतिकता पर विशेष ध्यान समाधान की कानूनी सुरक्षा को मजबूत करता है।

“सुपर-मेडिकल इंटेलिजेंस”: स्वास्थ्य में मल्टी-एजेंट एआई समन्वय का भविष्य

OpenEvidence का एक प्रमुख लक्ष्य “सुपर-मेडिकल इंटेलिजेंस” विकसित करना है, जो कई क्लिनिकल उप-क्षेत्रों में विशेषज्ञ कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को समन्वित करता है। यह मल्टी-एजेंट दृष्टिकोण उन बहु-विषयक टीमों की डाइनामिक्स की नकल करता है जो बड़े अस्पतालों में पाई जाती हैं, जहां हर विशेषज्ञ एक स्पष्ट क्षेत्र पर केंद्रित होता है।

ठोस रूप से, एक केंद्रीय सिस्टम प्रत्येक चिकित्सा प्रश्न को सबसे उपयुक्त मॉडल की ओर निर्देशित करता है, जिससे एक सूक्ष्म समन्वय होता है जो जटिल मामलों को तेज़ और सटीक रूप से हल करता है। यह सामूहिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल सामान्य एआई के दायरे से परे जाता है, जो कई विशेषज्ञ बुद्धिमत्ताओं के कौशल को मिलाता है।

उदाहरण के तौर पर, एक इमरजेंसी केस जहां एक मरीज के लक्षण कार्डियोलॉजी, न्यूरोलॉजी, और इम्यूनोलॉजी के बीच क्रॉस-डायग्नोसिस की मांग करते हैं। OpenEvidence का सिस्टम प्रश्न का विश्लेषण करता है, काम को विभिन्न विशेषज्ञ AI मॉडलों में बांटता है, और चिकित्सक को कुछ ही सेकंड में कई विशेषज्ञता वाले रिपोर्ट प्रस्तुत करता है।

यह रणनीतिक नवाचार OpenEvidence को प्रतिस्पर्धियों से अलग करता है, जो अक्सर अधिक सामान्य या जटिल क्लिनिकल मामलों पर केंद्रित नहीं उपकरण प्रदान करते हैं। वादा है कि यह तेज़ी और सुरक्षा दोनों में सुधार करेगा, खासकर उन संदर्भों में जहां प्रत्येक मिनट मरीज की जान के लिए महत्वपूर्ण होता है।

HIPAA कानून के अनुरूप सुरक्षित उपयोग: चिकित्सा संवाद में नवाचार

दिसंबर 2025 में, OpenEvidence ने एक अनोखी फीचर लॉन्च की: सुरक्षित स्वचालित नंबरिंग, जो स्वास्थ्य पेशेवरों के बीच संचार को सुविधा प्रदान करती है, जबकि अमेरिकी HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) कानून का पूर्ण सम्मान करती है। यह समाधान गोपनीय एक्सचेंज को सुरक्षित करता है, जो डेटा सुरक्षा के महत्व के संदर्भ में एक प्रमुख चुनौती है।

यह नवीनता डॉक्टरों को बिना अपने डेटा को अनधिकृत तृतीय पक्षों के सामने लाए या गोपनीयता नियमों का उल्लंघन किए बिना अपने साथियों से संपर्क करने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, एक इमरजेंसी चिकित्सक इस सुरक्षित चैनल के माध्यम से जल्दी से विशेषज्ञ से संपर्क कर सकता है, ताकि कोई निदान पुष्टि की जा सके या अतिरिक्त राय मांगी जा सके।

यह फीचर OpenEvidence को एक पूर्ण और एकीकृत समाधान के रूप में स्थापित करता है जो स्वास्थ्य पेशेवरों के दैनिक कामकाज में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा सुरक्षा और नियामक मानकों के सम्मान का संयोजन करता है।

विशेषता विवरण चिकित्सा अभ्यास पर प्रभाव
एआई खोज इंजन स्वीकृत चिकित्सा पत्रिकाओं से त्वरित खोज और जानकारी का सार समय की बचत और गुणवत्ता स्रोतों तक विश्वसनीय पहुँच
विशेषीकृत जनरेटिव चैटबॉट जटिल क्लिनिकल प्रश्नों के लिए संवादात्मक उत्तर चिकित्सा निर्णय में सुधार
मल्टी-एजेंट सुपर-इंटेलिजेंस जटिल मामलों के प्रबंधन के लिए कई विशेषज्ञ एआई मॉडल का समन्वय तेज़ और सटीक निदान, रोगी के लिए अधिक सुरक्षित
सुरक्षित स्वचालित नंबरिंग स्वास्थ्य पेशेवरों के बीच HIPAA नियमों के अनुरूप संचार संचार की सुरक्षा और संवेदनशील डेटा का पालन

एक प्रतिस्पर्धी बाजार जहां OpenEvidence अपनी स्वास्थ्य विशेषज्ञता के कारण फर्क दिखाता है

चिकित्सा में लागू कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र अब तकनीक और चिकित्सा दोनों क्षेत्रों से आने वाले खिलाड़ियों के लिए एक प्रमुख रणनीतिक मोर्चा बन गया है। OpenAI, Anthropic और अन्य एआई दिग्गज इस क्षेत्र में तेजी से प्रवेश कर रहे हैं, अक्सर ऐसे सामान्य समाधान लेकर जो व्यापक दर्शकों, शोधकर्ताओं या चिकित्सकों के लिए होते हैं।

हालांकि, OpenEvidence के संस्थापक और सीईओ डैनियल नाडलर का कहना है कि केवल चिकित्सा बाजार पर केंद्रित रहना एक निर्णायक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करता है। “हम मानते हैं कि 2026 में विशेषज्ञ स्वास्थ्य पर ध्यान केंद्रित करना वास्तविक प्रभाव की कुंजी है,” वे बताते हैं। इस फोकस के माध्यम से कंपनी अपने मॉडल को परिष्कृत करती है, अपने डेटा की गुणवत्ता बढ़ाती है और क्लिनिकल विशिष्टताओं की ज़रूरतों के अनुसार अपनी सेवाओं को तेज़ी से अनुकूलित करती है।

यह रणनीति पहले ही OpenEvidence को एक महत्वपूर्ण वित्तीय सीमा पार करने में मदद कर चुकी है: स्टार्टअप ने अब तक 700 मिलियन डॉलर से अधिक जुटाए हैं और वार्षिक राजस्व 100 मिलियन डॉलर से ऊपर चला गया है, जो मुख्य रूप से चिकित्सा संस्थानों द्वारा सेवा के सब्सक्रिप्शन से उत्पन्न होता है।

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एक तेज़, सटीक और सुरक्षित चिकित्सा के लिए विकास के नजरिए

OpenEvidence का लक्ष्य केवल उपकरण प्रदान करना नहीं है। स्टार्टअप इस बात के लिए प्रतिबद्ध है कि चिकित्सक जो चिकित्सा ज्ञान तक पहुँचते और उसका उपयोग करते हैं, उसे पूरी तरह से बदल दे। यह प्रतिबद्धता निरंतर विशेषज्ञ मॉडल विकसित करने पर आधारित है जो तेज़, सटीक और सबसे महत्वपूर्ण रूप से रोगियों के लिए अधिक सुरक्षित चिकित्सा का समर्थन करते हैं।

उदाहरण के लिए, आपातकालीन, बालरोग या कार्डियोलॉजी जैसे विशेष मॉड्यूल एक विशेषज्ञ समर्थन प्रदान करते हैं, जो विशिष्ट क्लिनिकल संदर्भों के अनुकूल होता है। यह बहु-विषयक डिजिटल टीम की ओर प्रगतिशील प्रगति उस दृष्टिकोण को दर्शाती है जहां तकनीक मानव विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित किए बिना पूरक करती है।

यह गति उस चिकित्सा परिदृश्य में अत्यंत आवश्यक है जहाँ जानकारी की मात्रा लगातार बढ़ रही है, जो भरोसेमंद और प्रभावी निर्णय सहायता उपकरणों की आवश्यकता को अपरिहार्य बनाता है। अंततः, OpenEvidence चिकित्सा प्रथाओं के एक प्रणालीगत परिवर्तन का समर्थन करना चाहता है, जहां एआई रोगियों के जीवन की गुणवत्ता और चिकित्सीय परिणामों में सुधार के लिए केंद्रीय सहयोगी होगा।

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