(주) OpenEvidence

의료 인공지능의 기술적 아키텍처

OpenEvidence: 의료 인공지능의 기술적 아키텍처, 임상적 유효성 및 시장 영향력에 대한 포괄적 분석 보고서

1. 서론: 의료 정보의 과부하와 AI 기반 해결책의 부상

현대 의학은 전례 없는 '정보의 홍수' 속에 놓여 있다. 의료 지식은 약 73일마다 두 배로 증가하고 있으며, PubMed에는 3분마다 새로운 논문이 등재된다.1 이러한 환경에서 임상의가 최신 진료 지침, 신약 정보, 임상 시험 결과를 모두 숙지하고 이를 환자 진료 시점에 즉각적으로 적용하는 것은 인간의 인지 능력을 넘어서는 과제가 되었다. 미국 내에서만 인구 고령화와 복잡한 만성 질환의 증가로 인해 의료 시스템이 한계점에 도달한 상황에서, 의사들은 행정 업무와 정보 검색에 막대한 시간을 쏟느라 정작 환자 케어에 집중하지 못하는 역설적인 상황에 직면해 있다.1

이러한 배경 속에서 OpenEvidence는 범용 인공지능(AI)의 한계를 극복하고, 의료 전문가를 위한 특화된 '의료 슈퍼인텔리전스(Medical Superintelligence)'를 구축하겠다는 비전 아래 등장했다. OpenEvidence는 일반적인 인터넷 데이터를 배제하고, 철저히 검증된 피어 리뷰(Peer-reviewed) 의학 논문과 진료 지침만을 학습 및 검색 대상으로 삼음으로써, 기존 거대언어모델(LLM)의 고질적인 문제인 '환각(Hallucination)' 현상을 최소화하고 근거 기반 의학(Evidence-Based Medicine, EBM)을 실현하는 것을 목표로 한다.2

본 보고서는 OpenEvidence의 기업 개요, 핵심 기술인 RAG(검색 증강 생성) 및 에이전트 워크플로우(Deep Consult), 임상적 정확성 검증 결과, 비즈니스 모델, 그리고 경쟁 현황을 심층적으로 분석한다. 특히 최근 발표된 연구 결과와 사용자 피드백을 바탕으로 이 플랫폼이 실제 의료 현장에서 갖는 유효성과 한계를 냉철하게 진단한다.

2. 기업 프로필 및 성장 궤적

2.1 창업 배경 및 비전

OpenEvidence는 2022년, 금융 데이터 분석 기업 Kensho Technologies를 창업하여 S&P Global에 5억 5천만 달러에 매각한 경험이 있는 연쇄 창업가 다니엘 내들러(Daniel Nadler)와 하버드 대학교에서 머신러닝 박사 과정을 밟던 재커리 지글러(Zachary Ziegler)에 의해 설립되었다.3 이들은 비정형 데이터의 구조화에 대한 전문성을 바탕으로, 의료 분야의 비정형 텍스트(논문, 임상 노트 등)를 임상 의사 결정에 활용 가능한 형태로 변환하고자 했다.

특히 OpenEvidence는 세계적인 명성의 메이요 클리닉 플랫폼 액셀러레이트(Mayo Clinic Platform Accelerate) 프로그램에서 인큐베이팅되어 초기부터 임상 현장의 니즈를 정확히 파악하고 검증받을 수 있는 환경을 확보했다.2 이들의 미션은 "전 세계의 의학 지식을 조직하고 확장하여, 임상의가 환자의 생명을 구하고 치료 결과를 개선하도록 돕는 것"으로 정의된다.5

2.2 자금 조달 및 기업 가치 평가

OpenEvidence의 자금 조달 역사는 의료 AI 분야에 대한 투자자들의 폭발적인 관심을 대변한다. 초기 시드 라운드는 창업자 다니엘 내들러가 직접 자금을 조달하였으며, 이후 실리콘밸리의 최상위 벤처캐피털들이 대거 참여하며 기업 가치가 수직 상승했다.2

● 초기 단계: 메이요 클리닉의 지원과 창업자의 자본으로 시작하여 기술적 기반을 다짐.

● 시리즈 A (2025년 초): 세쿼이아 캐피털(Sequoia Capital)이 주도하며 실리콘밸리 주류 투자자들의 주목을 받음.6

● 시리즈 B (2025년 7월): 구글 벤처스(GV)와 클라이너 퍼킨스(Kleiner Perkins)가 공동 주도한 라운드에서 2억 1천만 달러를 유치하며 기업 가치 35억 달러를 인정받음. 이 라운드에는 Coatue, Thrive, ICONIQ 등 주요 테크 투자사들이 참여함.7

● 시리즈 D (2025년 말/2026년 초): 불과 6개월 만에 Thrive Capital과 DST Global이 주도한 라운드에서 2억 5천만 달러를 추가 유치, 기업 가치가 120억 달러(약 16조 원)로 3배 이상 급등함.8

지난 12개월 동안 총 7억 달러에 달하는 자금을 조달한 OpenEvidence는 이를 통해 막대한 컴퓨팅 비용을 감당하고, NEJM 및 JAMA와 같은 고가의 유료 콘텐츠 라이선스를 확보하는 데 공격적으로 투자하고 있다.6

2.3 핵심 인력 및 엔지니어링 문화

OpenEvidence의 기술적 우위는 단순한 자본력뿐만 아니라, 의학적 도메인 지식과 최첨단 AI 엔지니어링의 결합에서 비롯된다. 엔지니어링 팀은 Stripe, MIT, 카네기 멜론, 프린스턴 출신의 컴퓨터 과학자들로 구성되어 있으며, 임상 자문단은 하버드 의대, UCSF, 보스턴 어린이 병원 등 유수 의료 기관의 현직 의사들로 이루어져 있다.2

● Marc Leef (프린스턴): 컴퓨터 과학 엔지니어링 석사.

● Benjamin Chrobot (MIT): 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 학사.

● Travis Zack 박사 (UCSF/하버드): 의사이자 AI 연구자로, 임상 현장의 요구사항을 알고리즘 개발에 반영하는 핵심 역할을 수행.5

이러한 인력 구성은 OpenEvidence가 순수 기술 기업이 범하기 쉬운 '임상 맥락의 오해'를 방지하고, 실제 진료 워크플로우에 최적화된 제품을 설계할 수 있게 하는 원동력이 된다.

3. 기술적 아키텍처 및 혁신

OpenEvidence가 범용 LLM(ChatGPT 등)과 차별화되는 가장 큰 특징은 의료 데이터에 특화된 검색 증강 생성(RAG) 기술과 에이전트(Agentic) 워크플로우의 고도화에 있다.

3.1 의료 특화 RAG (Retrieval-Augmented Generation)

일반적인 생성형 AI는 학습된 데이터의 확률 분포에 의존하여 답변을 생성하기 때문에, 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 '환각' 위험이 있다. 반면 OpenEvidence는 RAG 아키텍처를 통해 답변 생성의 근거를 외부 데이터베이스에 고정시킨다.

1. 신뢰할 수 있는 코퍼스(Corpus): OpenEvidence는 PubMed에 등재된 3,500만 건 이상의 피어 리뷰 논문, 주요 의학 저널(NEJM, JAMA 등), 임상 가이드라인(NCCN 등), FDA 약물 라벨 정보만을 인덱싱한다.1 위키피디아나 일반 블로그 글은 배제된다.

2. 실시간 검색 및 합성: 사용자의 질문이 입력되면 시스템은 관련성 높은 문헌을 즉시 검색(Retrieval)하고, 이를 바탕으로 답변을 생성(Generation)한다. 모든 문장에는 해당 정보의 출처가 되는 논문의 각주(Citation)가 달리며, 사용자는 원문을 즉시 확인할 수 있다.2

3. 불확실성 관리: 검색된 문헌에서 답을 찾을 수 없거나 근거가 불충분할 경우, AI는 억지로 답변을 만들어내는 대신 "답변할 수 없음"을 명시하여 환각을 방지한다.1

3.2 'Deep Consult'와 에이전트 워크플로우

2025년 중반에 도입된 'Deep Consult' 기능은 단순 검색을 넘어선 추론 능력을 제공한다. 이는 사용자의 질문에 대해 즉답하는 대신, 마치 인간 연구원처럼 다단계의 사고 과정을 거치는 에이전트 시스템이다.10

● 반성(Reflection) 및 계획(Planning): 복잡한 임상 질문(예: "희귀 자가면역 질환 환자에서 특정 면역억제제 사용 시 발생할 수 있는 비정형 감염 리스크와 예방책은?")을 받으면, AI 에이전트는 이를 여러 하위 질문으로 분해하고 검색 계획을 수립한다.11

● 다중 에이전트 협업: 서로 다른 관점(예: 약리학적 관점, 임상 가이드라인 관점)을 가진 내부 모델들이 정보를 교차 검증하고 종합한다.

● 컴퓨팅 자원: Deep Consult는 일반 검색 대비 약 100배 이상의 컴퓨팅 파워를 소모하며, 답변 생성에 수 분이 소요될 수 있다.3 그러나 이를 통해 단편적인 정보의 나열이 아닌, 박사급 연구원(PhD-level)이 작성한 수준의 통합 리포트를 제공하는 것을 목표로 한다.

3.3 환각 방지 및 안전성 메커니즘

OpenEvidence는 "환각 없는(No hallucinations)" 플랫폼을 표방하지만, 기술적으로 100% 완전한 무결성을 보장하는 것은 불가능에 가깝다. 그러나 독립적인 연구에 따르면, OpenEvidence는 범용 LLM 대비 월등히 높은 신뢰도를 보인다.

● 비교 연구: 일반 범용 LLM(ChatGPT-4, Claude 3, Gemini 1.5)은 임상 질문에 대해 관련성 있고 근거가 확실한 답변을 내놓는 비율이 2~10%에 불과했으나, OpenEvidence와 같은 의료 특화 RAG 시스템은 24~48%의 높은 정확도를 보였다.12

● 인용 검증: 시스템은 답변에 인용된 논문이 실제 해당 내용을 지지하는지 확인하는 과정을 거치지만, 여전히 일부 사용자들은 "인용된 논문이 질문과 무관한 경우(예: 소아과 질문에 성인 대상 연구 인용)"를 보고하고 있어 지속적인 개선이 요구된다.13

4. 임상적 유효성 및 성능 평가

OpenEvidence의 성능은 마케팅적인 수치(USMLE 만점)와 실제 임상 환경에서의 복잡성 사이에서 냉정한 평가가 필요하다.

4.1 USMLE 벤치마크의 성과와 한계

OpenEvidence는 미국 의사 면허 시험(USMLE) 스타일의 문제에서 100%의 정답률을 기록하며 큰 주목을 받았다.14 이는 AI가 의학적 사실 관계를 정확히 파악하고 교과서적인 추론을 수행하는 데 있어 인간 전문가 수준에 도달했음을 의미한다. 특히, 한 문제(Step 3의 125번 문항)에서는 기존 정답이 FDA 라벨과 모순됨을 AI가 지적하고, 이를 7명의 정신과 전문의가 재검토한 결과 AI의 판단이 옳았음이 증명되는 사례도 있었다.14

4.2 MedXpertQA 연구: 현실 세계의 복잡성

그러나 2025년 말 발표된 파일럿 연구(MedXpertQA 데이터셋 활용)는 USMLE 점수와 실제 임상 추론 능력 사이에 괴리가 있음을 시사한다.10

● 연구 개요: 전문의 시험 수준의 고난도 임상 시나리오 100개를 대상으로 테스트.

● 정확도 결과:

○ Deep Consult (에이전트 모델): 41% 정확도.

○ OpenEvidence (일반 검색): 34% 정확도.

○ 비교: 이는 USMLE 100%에 비해 현저히 낮은 수치이며, 당시 최신 범용 모델인 GPT-o1(46%)보다 다소 낮은 성적이었다.15

● 영역별 분석: 치료(Treatment) 영역에서는 상대적으로 높은 정확도(47%)를 보였으나, 진단(Diagnosis, 37%) 및 기초 과학(Basic Science, 32.4%) 영역에서는 저조했다.

● 재현성(Repeatability): 동일한 질문에 대해 같은 답을 내놓는 일치도는 약 72~77%로 나타나, 임상 현장에서 요구되는 일관성 기준에는 아직 미치지 못한다는 평가를 받았다.15

이 결과는 OpenEvidence가 특정 가이드라인이나 약물 정보를 찾는 데는 탁월하지만(Retrieval), 모호한 증상을 종합하여 진단을 내리는 고차원적인 추론(Reasoning) 영역에서는 여전히 인간 전문가의 감독이 필수적임을 시사한다.

5. 콘텐츠 전략 및 파트너십 생태계

OpenEvidence의 가장 강력한 경쟁 우위 중 하나는 '콘텐츠 해자(Moat)'이다. 저작권 문제로 인해 유료 저널 접근이 차단된 범용 AI와 달리, OpenEvidence는 주요 출판사 및 학회와 정식 라이선스 계약을 체결했다.

5.1 독점적 저널 파트너십

● New England Journal of Medicine (NEJM): 세계 최고 권위의 의학 저널로, 최신 임상 시험 결과를 실시간으로 학습 데이터에 반영한다. 2025년 NEJM과의 파트너십 체결로 OpenEvidence는 NEJM의 방대한 아카이브와 멀티미디어 자료를 활용할 수 있게 되었다.1

● JAMA Network: 미국 의사협회 저널(JAMA) 및 11개 전문 저널(JAMA Oncology, Neurology 등)과의 계약을 통해 전문 분야의 깊이 있는 지식을 제공한다.16

● NCCN (National Comprehensive Cancer Network): 항암 치료의 바이블로 불리는 NCCN 가이드라인을 통합하여, 복잡한 암 치료 알고리즘과 표적 치료제 정보를 정확하게 제공한다.17

5.2 전문 학회와의 협력

OpenEvidence는 각 전문 분야의 최고 권위 학회들과 파트너십을 맺고 해당 학회의 진료 지침(Guideline)을 플랫폼에 탑재했다.5

● 파트너 학회: 미국 심장학회(ACC), 미국 가정의학회(AAFP), 미국 응급의학회(ACEP), 미국 정형외과학회(AAOS) 등.

● 의의: 응급의학과 의사가 흉통 환자를 볼 때 ACEP의 최신 정책을, 가정의학과 의사가 당뇨 환자를 볼 때 ADA(미국 당뇨병학회)의 가이드라인을 OpenEvidence 내에서 즉시 참조할 수 있게 됨으로써 진료의 표준화를 돕는다.

6. 제품 기능의 진화: OpenEvidence 2.0 및 모바일

OpenEvidence는 단순 검색 엔진을 넘어 임상 업무의 전 과정을 지원하는 '워크플로우 플랫폼'으로 진화하고 있다. 'OpenEvidence 2.0' 업데이트와 모바일 앱 출시는 이러한 전략의 일환이다.

6.1 OpenEvidence 2.0의 주요 기능19

● 행정 업무 자동화: "보험 사전 승인(Prior Authorization) 요청서 작성해줘"와 같은 명령을 내리면, 해당 환자의 상태와 의학적 근거(논문 인용)를 포함한 승인 요청서를 자동으로 작성한다.

● 환자 교육 자료: 환자의 눈높이에 맞춘 질환 설명서나 퇴원 안내문을 작성할 수 있으며, 이를 스페인어 등 다국어로 번역하는 기능도 제공한다.20

● 임상 계산기: 50개 이상의 주요 임상 계산기(예: CHA2DS2-VASc score)가 내장되어 있어 별도의 앱 없이 리스크 평가가 가능하다.

● 표(Table) 생성: 복잡한 약물 비교나 가이드라인 차이를 표 형태로 정리해달라는 요청을 처리할 수 있어 가독성을 극대화한다.

6.2 모바일 앱 및 HIPAA 보안 다이얼러

iOS 및 Android 앱의 출시는 의사들이 회진 중이나 이동 중에도 서비스를 이용할 수 있게 했다. 특히 'HIPAA 보안 다이얼러(Secure Dialer)' 기능은 의사가 개인 휴대폰으로 환자에게 전화를 걸 때, 발신 번호를 병원 대표 번호로 표시해주는 기능을 제공하여 의사의 프라이버시를 보호하고 업무 편의성을 높였다.21

6.3 CME (보수교육) 학점 연동

의사들은 면허 유지를 위해 매년 일정 시간의 보수교육(CME)을 이수해야 한다. OpenEvidence는 ACEP, AAP 등의 학회와 연동하여, 플랫폼을 통해 의학 정보를 검색하고 학습한 시간을 CME 학점으로 인정받을 수 있는 기능을 제공한다.18 이는 의사들이 OpenEvidence를 매일 사용해야 할 또 다른 강력한 유인책이 된다.

7. 비즈니스 모델 및 경제성 분석

OpenEvidence는 사용자(의사)에게는 무료로 서비스를 제공하고, 수익은 제3자(제약사, 병원 등)로부터 창출하는 양면 시장(Two-sided Market) 전략을 취하고 있다.

7.1 광고 기반 수익 모델 (Ad-Supported)

현재 OpenEvidence의 핵심 수익원은 정밀 타겟팅 광고이다.

● 제약 마케팅의 기회: 제약사들은 의사들에게 자사 약품을 홍보하기 위해 매년 수십조 원을 지출한다. OpenEvidence는 의사가 특정 질환(예: "불응성 다발성 골수종 치료법")을 검색하는 '결정적 순간(High-intent moment)'에 관련 약품 광고를 노출한다.2

● 높은 단가(CPM): 이러한 문맥 광고는 일반 소셜 미디어 광고보다 훨씬 높은 전환율을 기대할 수 있어, CPM(1,000회 노출당 비용)이 $70~$150에 달하는 것으로 추정된다.23

● 신뢰성 유지 정책: 회사는 광고주가 AI의 답변 내용에 개입할 수 없으며, 광고는 명확히 식별되도록 표시된다는 원칙을 고수하고 있다.2

7.2 데이터 수익화와 프라이버시

무료 서비스의 이면에는 데이터 활용이 있다. 개인정보처리방침에 따르면 OpenEvidence는 비식별화된 사용자 데이터와 사용 패턴 정보를 상업적 목적으로 "수집, 사용, 전송, 판매"할 수 있다.24

● 인텐트 데이터(Intent Data): 특정 지역의 의사들이 어떤 질환이나 약물에 관심을 갖는지에 대한 데이터는 제약사의 영업 전략 수립에 핵심적인 정보가 된다.

● 시장 조사: 의사들을 대상으로 한 유료 설문조사 등을 중개하며 부가 수익을 창출한다.25

7.3 엔터프라이즈 라이선싱

● ClinicalKey AI: 엘스비어(Elsevier)와의 파트너십을 통해, 병원 단위로 계약하는 유료 솔루션 'ClinicalKey AI'에 OpenEvidence의 기술을 공급한다. 이는 교과서 콘텐츠(Elsevier 소유)와 저널 검색(OpenEvidence 기술)을 결합한 프리미엄 상품이다.26

● Veeva 파트너십: 생명과학 업계의 CRM 1위 기업인 Veeva와 'Open Vista' 파트너십을 맺고 2026년부터 제약사의 임상 시험 및 마케팅 워크플로우에 AI를 통합할 예정이다.27

8. 경쟁 현황 분석

8.1 UpToDate와의 대결

UpToDate는 전 세계 병원의 표준이자 의사들의 '바이블'이다. 사람이 직접 검수하고 집필한 콘텐츠이기에 신뢰도가 절대적이다. 그러나 업데이트 속도가 느리고, 원하는 정보를 찾기 위해 긴 글을 읽어야 하는 단점이 있다. OpenEvidence는 "빠르고 구체적인 답변"을 무기로 UpToDate의 보완재이자 대체재로 자리 잡고 있다. 많은 의사들이 OpenEvidence로 빠르게 정보를 찾고, 중요한 결정 전 UpToDate로 교차 검증하는 패턴을 보인다.28 이에 대응해 UpToDate 역시 'UpToDate Expert AI'를 출시하며 방어에 나섰다.30

8.2 범용 AI와의 차별점

ChatGPT나 Perplexity와 같은 범용 툴은 접근성이 좋지만, 유료 논문(Paywall) 뒤에 있는 최신 의학 정보에 접근할 수 없으며 환각 위험이 크다. OpenEvidence는 저작권 계약을 통해 '합법적이고 깊이 있는' 정보 접근성을 제공함으로써 이들과 차별화된다.

9. 윤리적, 법적 및 규제 고려사항

9.1 미국 내 사용 제한 (NPI Gate)

OpenEvidence는 현재 미국 내에서 NPI(국가 의료 제공자 식별 번호)를 인증한 의료인만 사용할 수 있다.31 이는 광고 타겟팅의 정확도를 높이고 비전문가의 오남용을 막기 위한 조치이지만, 전 세계적인 의료 정보 불균형을 해소하지 못한다는 비판도 있다. 해외 사용자는 VPN을 사용하더라도 NPI가 없으면 접근이 차단된다.

9.2 책임 소재와 표준 치료

AI가 잘못된 정보를 제공하여 환자에게 해가 발생했을 때 책임 소재는 불분명하다. OpenEvidence는 약관을 통해 "모든 결정은 의사의 책임"임을 명시하고 있다.24 그러나 미국 의사 40%가 사용하는 도구인 만큼, 향후 AI의 답변이 '표준 치료(Standard of Care)'의 일부로 간주될 가능성도 배제할 수 없다.

9.3 데이터 편향성

상업적 모델 특성상 광고주(제약사)의 영향력에서 완전히 자유로울 수 있는지에 대한 우려가 존재한다. 검색 알고리즘이 특정 고가 약물을 은연중에 더 많이 노출하거나, 해당 약물에 유리한 논문을 우선적으로 인용할 가능성에 대해 지속적인 감시가 필요하다.32

10. 결론 및 향후 전망

OpenEvidence는 의료 정보 검색의 패러다임을 '정적인 교과서 읽기'에서 '동적인 AI와의 대화'로 전환시켰다. 120억 달러라는 천문학적인 기업 가치는 이 플랫폼이 단순한 검색 엔진을 넘어, 미래 의료의 운영체제(OS)가 될 것이라는 시장의 기대를 반영한다.

향후 OpenEvidence의 성공 여부는 다음 세 가지에 달려 있다:

1. 추론 능력의 고도화: 현재 30~40%대에 머무는 복잡한 진단 시나리오의 정확도를 얼마나 끌어올릴 수 있는가.

2. 수익 모델의 지속 가능성: 광고 기반 모델을 넘어, Veeva나 EHR 통합을 통한 엔터프라이즈 수익 비중을 안정적으로 확대할 수 있는가.

3. 신뢰 유지: 데이터 프라이버시 이슈나 상업적 편향성 논란 없이 의사들의 절대적인 신뢰를 유지할 수 있는가.

OpenEvidence는 이미 많은 미국 의사들의 주머니 속 필수품이 되었다. 이제 그들은 '똑똑한 검색창'을 넘어, 진료실의 믿음직한 파트너가 되기 위한 두 번째 도약을 준비하고 있다.

참고 자료

1. Partnering with OpenEvidence: A Life-Saving Healthcare Revolution ..., 1월 26, 2026에 액세스, https://sequoiacap.com/article/partnering-with-openevidence-a-life-saving-healthcare-revolution/

2. Report: OpenEvidence Business Breakdown & Founding Story | Contrary Research, 1월 26, 2026에 액세스, https://research.contrary.com/company/openevidence

3. OpenEvidence, the Fastest-Growing Application for Physicians in History, Announces $210 Million Round at $3.5 Billion Valuation - PR Newswire, 1월 26, 2026에 액세스, 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

4. OpenEvidence - Wikipedia, 1월 26, 2026에 액세스, https://en.wikipedia.org/wiki/OpenEvidence

5. About - OpenEvidence, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.openevidence.com/about

6. OpenEvidence Raises $250 Million to Build Medical Superintelligence for Doctors, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.businesswire.com/news/home/20260121029132/en/OpenEvidence-Raises-%24250-Million-to-Build-Medical-Superintelligence-for-Doctors

7. OpenEvidence, the Fastest-Growing Application for Physicians in History, Announces $210 Million Round at $3.5 Billion Valuation, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-the-fastest-growing-application-for-physicians-in-history-announces-dollar210-million-round-at-dollar35-billion-valuation

8. OpenEvidence scores $250M, doubles valuation to $12B | MobiHealthNews, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.mobihealthnews.com/news/openevidence-scores-250m-doubles-valuation-12b

9. We are OpenEvidence - Let's talk about AI and LLMs in healthcare! AMA! : r/medicine, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.reddit.com/r/medicine/comments/1dehwb3/we_are_openevidence_lets_talk_about_ai_and_llms/

10. The accuracy and repeatability of OpenEvidence on complex medical subspecialty scenarios: a pilot study - ResearchGate, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/398487880_The_accuracy_and_repeatability_of_OpenEvidence_on_complex_medical_subspecialty_scenarios_a_pilot_study

11. Answering real-world clinical questions using large language model, retrieval-augmented generation, and agentic systems - ResearchGate, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/392553232_Answering_real-world_clinical_questions_using_large_language_model_retrieval-augmented_generation_and_agentic_systems

12. Answering real-world clinical questions using large language model, retrieval-augmented generation, and agentic systems - NIH, 1월 26, 2026에 액세스, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12159471/

13. Open Evidence examples of ai hallucination? : r/Residency - Reddit, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.reddit.com/r/Residency/comments/1nofa70/open_evidence_examples_of_ai_hallucination/

14. OpenEvidence Creates the First AI in History to Score a Perfect 100% on the United States Medical Licensing Examination (USMLE), 1월 26, 2026에 액세스, 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

15. The accuracy and repeatability of OpenEvidence on complex medical subspecialty scenarios: a pilot study | medRxiv, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.medrxiv.org/content/10.64898/2025.11.29.25341091v1.full-text

16. OpenEvidence and the JAMA Network sign strategic content agreement - For The Media, 1월 26, 2026에 액세스, https://media.jamanetwork.com/announcement/openevidence-and-the-jama-network-sign-strategic-content-agreement/

17. OpenEvidence, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.openevidence.com/

18. ACEP and OpenEvidence Expand Access to Emergency Medicine Resources, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.acep.org/news/acep-newsroom-articles/acep-and-openevidence-expand-access-to-emergency-medicine-resources

19. OpenEvidence Adds Administrative and Clinical Workflows, Calculators, and Enhanced Primary Evidence Modules, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-20

20. What do you use Open Evidence for? : r/physicianassistant - Reddit, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.reddit.com/r/physicianassistant/comments/1k2lq47/what_do_you_use_open_evidence_for/

21. OpenEvidence HIPAA-secure Dialer now available, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.openevidence.com/announcements/openevidence-hipaa-secure-dialer-now-available

22. How to Claim CME | ACEP Anytime, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.acep.org/acepanytime/news-updates/jan2025/anytime-claim-cme-tutorial

23. OpenEvidence revenue, valuation & funding - Sacra, 1월 26, 2026에 액세스, https://sacra.com/c/openevidence/

24. OpenEvidence Inc. Network Terms of Use, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.openevidence.com/policies/terms

25. Privacy Policy - OpenEvidence, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.openevidence.com/policies/privacy

26. ClinicalKey AI - A demo/introduction by Elsevier - Events at The University of Manchester, 1월 26, 2026에 액세스, https://events.manchester.ac.uk/event/event:w4f-lvasgguk-raowu9/clinicalkey-ai-a-demointroduction-by-elsevier

27. OpenEvidence and Veeva Announce Open Vista Partnership, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.veeva.com/resources/openevidence-and-veeva-announce-open-vista-partnership/

28. Beyond UpToDate: how iatroX, OpenEvidence, Medwise & Glass Health are shaping medical AI, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.iatrox.com/blog/uptodate-openevidence-medical-AI

29. OpenEvidence vs UpToDate (2025): The AI Challenger vs The Gold Standard - iatroX, 1월 26, 2026에 액세스, https://iatrox.com/compare/openevidence-vs-uptodate

30. 2025's new guard of clinical AI: CDSS & knowledge retrieval — featuring UpToDate ExpertAI, Dyna AI, ClinicalKey AI, OpenEvidence, Glass Health & iatroX (UK focus), 1월 26, 2026에 액세스, https://www.iatrox.com/blog/ai-cdss-best-knowledge-retrieval-2025-uptodate-expertai-dyna-ai-clinicalkey-ai-openevidence-glass-health-iatrox

31. Open Evidence new US only restrictions : r/Residency - Reddit, 1월 26, 2026에 액세스, https://www.reddit.com/r/Residency/comments/1opw3jz/open_evidence_new_us_only_restrictions/

32. OpenEvidence: Enhancing Medical Student Clinical Rotations With AI but With Limitations, 1월 26, 2026에 액세스, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39897335/