¿Qué es OpenEvidence? (Explicación detallada)
1. Visión general: en una frase
OpenEvidence es una herramienta de “búsqueda médica conversacional / soporte a la decisión clínica (CDS) enlazada a evidencia” diseñada para profesionales sanitarios. Cuando haces preguntas en lenguaje natural, afirma devolver resúmenes concisos, con marco clínico, con citas de respaldo provenientes de literatura médica revisada por pares, guías clínicas y fuentes relacionadas. [1]
El uso está restringido a profesionales de la salud y, en EE. UU., se dice que requiere verificación de credenciales como un NPI (National Provider Identifier). [1]
2. Por qué está llamando la atención: una respuesta a la “sobrecarga de información” clínica
En la práctica clínica, cada pregunta puede implicar buscar en PubMed y en guías, y a veces leer artículos primarios, para luego traducir la conclusión al contexto del paciente. Pero el “tiempo libre” en entornos asistenciales es escaso, y hay una fuerte demanda de herramientas que sean rápidas, con citas y escritas en lenguaje clínico.
A OpenEvidence se le suele presentar como algo que cubre el hueco entre las bases de datos de resúmenes en el punto de atención (p. ej., herramientas como UpToDate) y la IA conversacional de propósito general. [2][6]
3. ¿Qué puede hacer? (Panorama de funciones)
Nota: lo siguiente es una descripción general basada en información pública. Los detalles de implementación y el comportamiento pueden variar según la versión y el contrato.
3.1 Casos de uso típicos
- Diagnóstico diferencial: organizar diferenciales a partir de síntomas y hallazgos de pruebas, y sugerir siguientes pasos (pruebas adicionales, signos fáciles de pasar por alto)
- Estructuración de opciones de tratamiento: resumir cuidados estándar, alternativas, contraindicaciones y precauciones con evidencia de respaldo
- Extracción de puntos clave de guías y ensayos: captar rápidamente el diseño del estudio, endpoints primarios e implicaciones clínicas
- Seguir el “rastro de evidencia”: saltar desde las citas de la respuesta al texto subyacente y la evidencia circundante
3.2 Qué significa realmente “tener citas”
Un diferenciador central que OpenEvidence enfatiza es que las respuestas incluyen referencias a literatura, guías y fuentes similares. [1]
Sin embargo, las citas no garantizan corrección. Aun así pueden ocurrir citaciones incorrectas, saltos interpretativos y desajustes con el contexto del paciente (ver más abajo).
4. Qué hay “por dentro”: alianzas de contenido y cobertura de fuentes
OpenEvidence destaca asociaciones con grandes editoriales y organizaciones médicas.
- JAMA Network: se informó un contrato multianual que permitiría usar contenido de 13 revistas dentro de las respuestas de la plataforma. [2]
- NEJM Group: se han reportado alianzas a través de medios relacionados con NEJM. [2][9]
- NCCN: se informaron esfuerzos de integración para facilitar la referencia a las Guías NCCN dentro de OpenEvidence. [10]
La ficha de la app también indica que referencia 300+ revistas médicas además de la FDA/CDC y otras. [1]
5. Adopción y crecimiento: OpenEvidence “en cifras” (pero muchas son afirmaciones de la empresa)
OpenEvidence se menciona a menudo como un caso de crecimiento rápido, con cifras como las siguientes circulando (frecuentemente presentadas como afirmaciones de la empresa en reportajes):
- “Usado regularmente por 40%+ de médicos en EE. UU.”, “usado en 10,000+ hospitales e instalaciones médicas”, etc. (mencionado en la ficha de la app y en cobertura). [1][3][5]
- En 2025, algunos reportes citan métricas como “decenas de miles de nuevos registros al mes” y “millones de ‘consultas clínicas’ mensuales”. [2][3]
- Una carta de investigación de 2025 indica que el tráfico del sitio en EE. UU. aumentó y alcanzó alrededor de ~1.5 millones de visitas mensuales durante un periodo (el artículo mide “interés/tráfico”, no validez clínica). [6]
6. Investigación y validación: ¿qué tan fiable es OpenEvidence?
Este es el punto más importante. En IA médica, “que se use” y “que sea clínicamente correcta” no son lo mismo.
6.1 Evaluación exploratoria con conjuntos pequeños de casos clínicos
Un estudio exploratorio con un número pequeño de casos de atención primaria encontró evaluaciones en general favorables de las respuestas de OpenEvidence, y también sugirió que podría reforzar decisiones existentes más que cambiarlas (escala pequeña, difícil generalizar). [8]
6.2 El aumento del “interés” no es efectividad clínica
Una carta de investigación en JAMA Network Open mostró que entre 2021 y 2025, el interés/tráfico de búsqueda en EE. UU. aumentó para OpenEvidence mientras tendía a la baja para UpToDate. Los autores también señalaron que las herramientas tipo IA aún no han sido validadas clínicamente con el mismo rigor que las herramientas tradicionales. [6]
6.3 Un resultado más duro en un benchmark independiente (preprint)
Un preprint en arXiv (no revisado por pares) comparó OpenEvidence y las funciones de IA de UpToDate con varios LLMs generales de frontera y reportó que los LLMs de propósito general obtuvieron puntuaciones consistentemente más altas, mientras que las herramientas clínicas mostraron problemas de completitud y razonamiento de seguridad.
Dicho esto, no está revisado por pares, y las conclusiones pueden variar según el diseño del benchmark y los criterios de evaluación. [7]
7. Negocio y financiación: ¿por qué puede ser gratis?
Se ha informado que OpenEvidence es “gratuito para médicos”. [3][5]
Al mismo tiempo, el crecimiento requiere costos de cómputo y de contenido, y en este espacio hay noticias frecuentes de financiación.
- Una Serie B en 2025 habría recaudado ~$210M, con una valoración de alrededor de ~$3.5B. [3]
- A inicios de 2026, se mencionan reportes de una Serie C de $200M y una valoración de alrededor de ~$6B. [11][12]
Para casos de uso más intensivos de “investigación profunda”, también se han discutido capacidades tipo agente como DeepConsult (a menudo en el contexto de mayor costo de cómputo). [3][4]
8. Fortalezas y limitaciones (checklist previo a adopción)
Fortalezas
- Respuestas con citas enlazadas facilitan volver a las fuentes primarias. [1]
- Refinamiento conversacional (puedes añadir condiciones del paciente, comorbilidades, contraindicaciones y volver a preguntar).
- Abastecimiento de fuentes sugerido por asociaciones con grandes editoriales/organizaciones. [2][9][10]
- Adopción rápida (al menos, el “interés/uso” parece fuerte). [1][3][6]
Limitaciones / riesgos
- Pueden ocurrir errores incluso con citas: mala interpretación de estudios, sobreaplicación de generalidades, falta de granularidad en recomendaciones.
- La integración del contexto del paciente depende de tu entrada: función renal, embarazo, interacciones, gravedad, etc.—omitirlos aumenta el riesgo de omisiones.
- El peligro de una prosa “verosímil”: en medicina, la fluidez importa menos que contraindicaciones, excepciones y fuerza de evidencia (nivel de evidencia).
- La validación externa aún está en desarrollo: crecimiento en interés/uso no equivale a mejores resultados. [6]
9. Uso más seguro en la práctica (consejos prácticos)
Si los clínicos lo usan como soporte a la decisión, estos hábitos operativos son realistas:
- Empieza con restricciones desde el inicio
Ejemplo: edad, embarazo, eGFR, función hepática, fármacos clave, alergias, gravedad, signos vitales, valores clave de laboratorio - No aceptes “recomendaciones” a ciegas—abre las citas (verifica al menos 1–2 fuentes primarias)
- Confirma la vigencia de las guías (especialmente en áreas que cambian rápido)
- Siempre verifica contraindicaciones, interacciones y dosis con sistemas separados (bases de datos de fármacos, protocolos institucionales, etc.)
- Vuelve a preguntar con incertidumbre explícita
- “Ordena por evidencia más fuerte”
- “Solo ECA (RCTs) y metaanálisis clave”
- “¿Cómo cambia en ancianos/ERC/embarazo?”
- No entregues respuestas directamente a pacientes (riesgo de redacción engañosa o sobregeneralización)
10. Qué viene: los ejes competitivos de la IA médica están cambiando
Reportajes de inicios de 2026 dicen que OpenEvidence habló en términos de “superinteligencia médica”, y la recaudación continúa. [11][12]
Pero el núcleo de la adopción clínica será utilidad, seguridad, responsabilidad y auditabilidad—más que declaraciones llamativas de rendimiento. Lo que se pondrá a prueba es la gobernanza necesaria para prevenir daño en el mundo real. [6][7]
Inglés (corto) — ¿Qué es OpenEvidence?
OpenEvidence es una herramienta de búsqueda médica y soporte a la decisión clínica habilitada por IA, diseñada para profesionales sanitarios verificados (en EE. UU. suele requerirse verificación por NPI). Su objetivo es responder preguntas clínicas en el punto de atención con resúmenes fundamentados en fuentes revisadas por pares y aportar citas para que los clínicos puedan auditar la evidencia subyacente. [1]
Ha llamado la atención por señales de adopción rápida (crecimiento de tráfico y afirmaciones de uso extendido), grandes alianzas de contenido (p. ej., JAMA Network y NEJM Group) y rondas de financiación en curso que apoyan la expansión y funciones “agenticas” de investigación profunda como DeepConsult. [2][3][4][6][9][11][12]
Al mismo tiempo, la evaluación independiente sigue siendo una brecha clave: una carta de investigación de acceso abierto destaca el aumento de interés/tráfico pero enfatiza la necesidad de validación clínica rigurosa; y un preprint reciente en arXiv reporta que LLMs generalistas de frontera superan a herramientas clínicas especializadas en un benchmark—aunque ese estudio aún no pasó revisión por pares. [6][7]
Referencias (con URLs / correspondientes a [1]–[12])
-
OpenEvidence (ficha en App Store)
- https://apps.apple.com/us/app/openevidence/id6612007783
-
OpenEvidence × JAMA Network (anuncio oficial: acuerdo de contenido)
- https://media.jamanetwork.com/announcement/openevidence-and-the-jama-network-sign-strategic-content-agreement/
- (Anuncio de OpenEvidence, mismo tema) https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-and-the-jama-network-sign-strategic-content-agreement
-
Financiación (Serie B: $210M / ~valoración $3.5B) y métricas de adopción, etc.
- https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-the-fastest-growing-application-for-physicians-in-history-announces-dollar210-million-round-at-dollar35-billion-valuation
- (Cobertura externa: Forbes) https://www.forbes.com/sites/amyfeldman/2025/07/15/this-ai-founder-became-a-billionaire-by-building-chatgpt-for-doctors/
-
DeepConsult (anuncio / explicación)
- https://hlth.com/insights/news/openevidence-raises-210m-launches-free-ai-agent-for-physicians-2025-07-17
- (PRNewswire) https://www.prnewswire.com/news-releases/openevidence-the-fastest-growing-application-for-physicians-in-history-announces-210-million-round-at-3-5-billion-valuation-302505806.html
-
Afirmación de 100% en USMLE e información sobre un modelo de explicación
- https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-creates-the-first-ai-in-history-to-score-a-perfect-100percent-on-the-united-states-medical-licensing-examination-usmle
- (Cobertura externa: Fierce Healthcare) https://www.fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/openevidence-ai-scores-100-usmle-company-offers-free-explanation-model
-
JAMA Network Open (carta de investigación: interés de búsqueda / comparación de tráfico)
- https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2841683
-
arXiv (benchmark pre-revisión comparando LLMs generalistas y herramientas clínicas)
- https://arxiv.org/abs/2512.01191
-
Evaluación exploratoria con casos de atención primaria (artículo)
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40238861/
- (Página DOI del editor) https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/21501319251332215
-
OpenEvidence × NEJM Group (anuncio oficial)
- https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-and-nejm
-
Integración con NCCN (anuncio oficial / cobertura externa)
- https://www.openevidence.com/announcements/nccn-and-openevidence-collaborate-to-bring-clinical-oncology-guidelines-to-medical-ai
- (Cobertura externa: The ASCO Post) https://ascopost.com/news/november-2025/nccn-guidelines-to-be-integrated-into-openevidence-medical-ai-platform/
- (Cobertura externa: MobiHealthNews) https://www.mobihealthnews.com/news/openevidence-nccn-partner-bring-oncology-guidelines-doctors
- Reportajes de inicios de 2026 (menciones de “superinteligencia médica”, etc.)
- https://www.statnews.com/2026/01/13/openevidence-medical-super-intelligence-health-tech/
- Financiación (Serie C: $200M / ~valoración $6B) cobertura
- https://techcrunch.com/2025/10/20/openevidence-the-chatgpt-for-doctors-raises-200m-at-6b-valuation/
- (Cobertura externa: Fierce Healthcare) https://www.fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/hlth25-3-months-after-series-b-round-openevidence-raises-lands-200m