OpenEvidence 如何构建医生真正信任的医疗 AI
创业公司的速度，医院级的可靠性，零妥协。
Andy Yoon 正在浏览 Slack 时看到一条消息：OpenEvidence 在 TikTok 上火了。
不是"获得关注"那种火，而是真正的病毒式传播，不到一周就达到了约 200 万次观看。
这通常是你召集团队、紧急扩容、开始打那些你真不想打的电话的时候。
Andy 是首席前端工程师，他什么都没做。
相反，他看着数字攀升。他检查了日志——一切正常。响应时间：依然快速。错误率：依然接近零。然后他回去继续做之前的事，因为没什么需要修复的。
"Vercel 完全跟上了这个使用量的增长，"他说。"我们从来没有因为容量问题而宕机，也不需要额外配置任何东西。能够信任它就在那里，以至于我们甚至不怎么想它，这太棒了。"
这证明了他们解决了大多数医疗科技公司还没搞定的问题：如何在保持医院级可靠性标准的同时，以创业公司的速度前进。
当失败不是选项
对于像 OpenEvidence 这样的公司来说，风险是不同的。如果他们的产品失败，可能会导致有人做出错误的医疗决策。
OpenEvidence 是美国临床医生中使用最广泛的临床决策支持平台，在 2026 年 1 月支持了超过 2000 万次临床咨询。去年有超过 1 亿美国人接受了使用 OpenEvidence 的医生的治疗。
通用模型可以承受错误，但临床工具不能。医生期望速度，但他们也期望稳定性、清晰度和信任。
这种压力存在于 OpenEvidence 的每一个技术决策之上：它必须每次都能工作。
一个前端工程师和一群 Python 开发者
当 Andy 大约三年前加入 OpenEvidence 时，他发现了一件会让大多数前端工程师紧张的事情：他基本上是唯一的一个。
"我几乎是我们团队中唯一一个真正来自前端背景的工程师，"他说。"我们团队的大多数人都在做 Python 和机器学习。"
他们负担不起需要持续照看的基础设施。他们需要能够正常工作的东西。部署代码，它就上线。流量增加，它就扩展。
所以 OpenEvidence 使用混合架构。后端用 Python 构建，运行在 Google Cloud Platform 上。它处理数据摄取、模型编排和核心业务逻辑，而前端用 Next.js 构建并部署在 Vercel 上。
"考虑到我们工程团队的构成，Vercel 真的很好地扩展了我们的前端，"Andy 指出。
每次提交都会自动部署。生产部署需要五分钟。每个分支都会出现预览 URL。对于一个每天为美国近一半医生支持数百万次医疗咨询的小团队来说，这是不可或缺的。
快速原型开发
在 OpenEvidence 成为今天的样子之前，它首先是几十个其他东西。每个概念验证都作为自己的项目部署在 Vercel 上，带有自定义域名。
Vercel 让这一切变得简单。启动一个新项目，连接一个自定义域名，推送代码，你就有了一个看起来像生产环境的东西。利益相关者可以点击并测试工作流程。
这种在几分钟内启动项目的能力帮助团队找到了产品市场契合度。它也让赢得早期企业合作伙伴变得更容易。
在构建新功能时，预览部署为他们提供了可共享的实时演示链接。更改可以安全地推出，因为如果需要，它们可以立即回滚。
90% 的惊喜
随着 OpenEvidence 扩展到 1000 倍增长，首席基础设施工程师 Micah Smith 密切关注计算成本。当 Vercel 推出 Fluid compute 时，它改变了无服务器工作负载的运行方式——将按需执行与类似服务器的效率、更低的延迟和负载下更好的性能相结合。
团队启用了 Fluid compute 看看会发生什么，他们的无服务器支出下降了 90%。同样的可靠性。更快的速度。更少的冷启动。
"我们将无服务器支出减少了 90%，同时保持了相同的性能，即使我们扩展到 1000 倍增长，Vercel 也不到我们整体基础设施支出的 5%。" —— Micah Smith，工程副总裁
基础设施几乎是不可见的，这意味着更多时间花在产品体验上，更少时间调试工具或配置服务器。
穿针引线
"很多医生和医疗专业人员习惯了真正过时的软件，"Andy 说。
他没说错。医院软件通常看起来像是在 90 年代设计的，但这些工具是可靠的。OpenEvidence 必须穿针引线，构建一个维持可靠性标准的现代解决方案。
他们的病毒式传播时刻证明了该平台可以在保持医院级可靠性的同时处理突然涌入的流量。
它做到了。
自推出以来，OpenEvidence 已经发展到为美国超过 40% 的医生提供服务。前端团队仍然很小。基础设施仍然正常工作。
关于 OpenEvidence： OpenEvidence 是美国增长最快的临床决策支持平台，也是美国临床医生中使用最广泛的医学搜索引擎。OpenEvidence 受到数十万经过验证的医疗专业人员的信任，在护理点做出高风险的临床决策，这些决策来源于、引用并基于同行评审的医学文献。OpenEvidence 的使命是帮助医生拯救生命和改善患者护理，平均每天被美国超过 40% 的医生积极使用，遍及全国 10,000 多家医院和医疗中心。了解更多请访问 openevidence.com。