El 30 de abril de 2026 OpenEvidence cerró el grifo en la Unión Europea y el Reino Unido. Sin previo aviso suficiente, sin un periodo de transición digno de ese nombre y dejando colgados a cientos de miles de médicos que la usaban a diario para resolver dudas clínicas. La empresa, valorada en 12.000 millones de dólares hace apenas tres meses y considerada el «Google de los médicos» en Estados Unidos, ha justificado su salida con tres palabras: «incertidumbre regulatoria europea». Detrás hay algo más jugoso: el inminente despliegue completo de la EU AI Act el 2 de agosto de 2026 y una clasificación que convierte a OpenEvidence, técnicamente, en un sistema de IA de «alto riesgo».Si has llegado aquí buscando entender qué es OpenEvidence, por qué ha desaparecido del mercado europeo y qué alternativas tienes si eres profesional sanitario, este artículo cubre todo lo que necesitas saber. Tras seguir el caso desde su anuncio inicial y probar tanto la plataforma como sus principales competidoras, esto es lo que he aprendido.¿Qué es OpenEvidence y por qué la usaba el 40% de los médicos de Estados Unidos?OpenEvidence es un motor de búsqueda médica con inteligencia artificial diseñado exclusivamente para profesionales sanitarios. Funciona como un buscador que, en lugar de dar resultados de Google, sintetiza respuestas extraídas de literatura científica revisada por pares: estudios del New England Journal of Medicine, JAMA, Cochrane, guías de la NCCN para oncología y publicaciones de sociedades médicas como la American College of Cardiology o la American Diabetes Association.La cifra que explica su éxito: más del 40% de los médicos en activo en EE. UU. la utilizan a diario, repartidos en más de 10.000 hospitales y centros médicos. En diciembre de 2025, la plataforma procesó 18 millones de consultas clínicas en un solo mes. Y el 10 de marzo de 2026 batió un récord histórico al gestionar un millón de consultas en 24 horas. Para entender la escala: lo que Google representa para el público general, OpenEvidence ya lo era para los médicos estadounidenses.El modelo de negocio es tan inteligente como polémico. Es gratis para cualquier médico verificado, sin suscripción ni paywall. El dinero entra por publicidad farmacéutica con CPMs (coste por mil impresiones) de entre 70 y 1.000 dólares, frente a los 5-15 dólares típicos de redes sociales. Es decir: las farmacéuticas pagan auténticas fortunas por colocarse delante de un médico justo en el momento en que toma una decisión de prescripción.De Kensho a OpenEvidence: la historia personal detrás de una startup de 12.000 millonesDaniel Nadler, fundador y CEO de OpenEvidence, no es un emprendedor cualquiera. Doctor en Economía Política por Harvard, ya había fundado en 2013 Kensho Technologies, una compañía que aplicaba IA al análisis financiero y que vendió a S&P Global en 2018 por aproximadamente 550 millones de dólares.El detonante para crear OpenEvidence fue personal: la muerte de su abuelo por un error médico evitable. Al investigar las causas, Nadler descubrió que el problema estructural era idéntico al que había resuelto en finanzas: una sobrecarga de información imposible de procesar manualmente. Cada año se publican 1,5 millones de nuevos artículos médicos. Como él mismo declaró: si un médico intentara mantenerse al día leyendo solo las novedades de las diez revistas top y los cambios en las guías de su especialidad, necesitaría nueve horas diarias.Junto al doctorando en machine learning Zachary Ziegler, fundó OpenEvidence en 2021 con dinero propio. La estrategia fue contraintuitiva: en lugar de venderla a departamentos de informática hospitalarios (un proceso que tarda años), la regalaron directamente a los médicos. La adopción fue viral. En febrero de 2025 levantaron 75 millones a una valoración de 1.000 millones; en julio, 210 millones a 3.500 millones; en octubre, 200 millones a 6.000 millones; y en enero de 2026, 250 millones de dólares en una Serie D liderada por Thrive Capital y DST que la dejó en 12.000 millones. Cuatro rondas en menos de un año. Entre sus inversores figuran Sequoia, NVIDIA, Google Ventures, Kleiner Perkins, Blackstone y la propia Mayo Clinic.¿Cómo funciona técnicamente? Por qué no es ChatGPT con bata blancaAquí está la diferencia que importa. Mientras ChatGPT, Gemini o Claude se entrenan con vastas cantidades de datos de la web abierta, OpenEvidence apuesta por una arquitectura de modelos pequeños y altamente especializados, entrenados desde cero con lo que sus investigadores llaman «clinical tokens«: notas de historias clínicas electrónicas (de bases como MIMIC III y IV) y literatura de PubMed.En abril de 2023, los fundadores publicaron un paper titulado «Do We Still Need Clinical Language Models?» que ganó el premio al mejor artículo de la conferencia CHIL 2023. La tesis: modelos lingüísticos pequeños (de unos 350 millones de parámetros) entrenados específicamente con datos médicos pueden superar a modelos generalistas de cientos de miles de millones de parámetros. Esto encaja con lo que ya están demostrando estudios donde chatbots de inteligencia artificial superan a médicos humanos en diagnósticos clínicos complejos: la especialización gana a la potencia bruta.Sobre esa base, OpenEvidence aplica una técnica llamada RAG (Retrieval-Augmented Generation o Generación Aumentada por Recuperación). Cuando un médico pregunta algo, el sistema no inventa la respuesta a partir de su memoria interna. Primero recupera los estudios más relevantes de un corpus de unos 35 millones de publicaciones revisadas por pares y después sintetiza la respuesta basándose exclusivamente en ellos, con citas inline clicables. Si la literatura es contradictoria, el sistema lo indica explícitamente en lugar de inventar consenso. Esa es la característica de seguridad clave.¿Es realmente fiable? Lo que el polémico 100% en el USMLE no te cuentaOpenEvidence se ha vendido como la primera IA en sacar un 100% en el United States Medical Licensing Examination (USMLE), el examen para ejercer medicina en EE. UU. En julio de 2023 fue la primera en superar el 90%; en agosto de 2025 anunció una puntuación perfecta en las secciones de texto de los Step 1, Step 2 CK y Step 3.Suena impresionante. Aquí viene el matiz incómodo. Investigadores de SynthioLabs intentaron replicar el resultado y descubrieron que solo se alcanzaba la perfección tras múltiples ejecuciones y un gasto computacional masivo (más de 1.000 dólares en créditos por sesión). Cuando consultaban a OpenEvidence con una sola pregunta directa, el sistema fallaba en ocasiones. Lo calificaron de «truco de salón» más que avance clínico real.Y lo que termina de poner las cosas en su sitio: un estudio independiente publicado en medRxiv en noviembre de 2025 evaluó OpenEvidence con MedXpertQA, un dataset de subespecialidades médicas complejas. El modo estándar acertó alrededor del 60%, y el nuevo modo «Deep Consult» llegó al 75%. Lejos del 100%. Conclusión: brillante para sintetizar literatura, todavía limitada cuando el caso clínico no encaja en los abstracts de PubMed.¿Por qué OpenEvidence ha abandonado Europa el 30 de abril de 2026?El motivo oficial es la «creciente incertidumbre regulatoria». El motivo real tiene nombre y fecha: la EU AI Act será plenamente aplicable el 2 de agosto de 2026, y los sistemas de apoyo a la decisión clínica entran de lleno en la categoría de «alto riesgo».Esa clasificación implica obligaciones que, para una empresa que lleva tres años creciendo a velocidad de cohete en EE. UU., son técnicamente complejas y legalmente arriesgadas: transparencia algorítmica radical (Artículo 13), validación clínica realizada dentro del contexto europeo, vigilancia post-comercialización en tiempo real y, sobre todo, una directiva de responsabilidad que abre la puerta a que el fabricante responda directamente si la IA contribuye a un error médico. En EE. UU., esa responsabilidad recae casi exclusivamente en el médico que decide usar la herramienta. Si quieres profundizar en por qué este reglamento está afectando a tantas empresas, te recomiendo leer este análisis sobre los seis retos prácticos de la EU AI Act para llegar listo a agosto de 2026.El Reino Unido, aunque ya no pertenece a la UE, ha optado por una alineación de facto sin un marco estatutario claro. Para una empresa con 700 millones de dólares levantados, la ambigüedad regulatoria es a menudo más peligrosa que una norma estricta pero predecible. Han decidido que el riesgo legal europeo no compensa frente a la oportunidad estadounidense, donde más de 100 millones de pacientes fueron tratados el año pasado por un médico que usaba la plataforma.¿Qué pueden usar ahora los médicos europeos? Las alternativas reales a OpenEvidenceEn foros como r/doctorsUK los facultativos están reaccionando con rabia y, en muchos casos, recurriendo a VPNs para seguir entrando, algo que plantea problemas serios de gobernanza de datos en entornos hospitalarios. Existen alternativas legítimas:iatroX: la opción más sólida para médicos del Reino Unido. Está registrada ante la MHRA, marcada UKCA, y se entrena en un «jardín vallado» con guías NICE, CKS, BNF y SIGN. Es gratuita y no requiere verificación NPI estadounidense.BMJ Best Practice: estándar de oro para resúmenes estructurados y peer-reviewed alineados con la práctica del NHS. Acceso gratuito para personal sanitario en Reino Unido vía OpenAthens.UpToDate: la alternativa clásica de pago (en torno a 500 dólares anuales), todavía vigente en muchos hospitales europeos.ClinicalKey AI de Elsevier: integrada en bases de datos clínicas tradicionales, con prueba gratuita y licencias institucionales.Dr.Oracle y Elicit: para investigación profunda en literatura, aunque sin la integración clínica de OpenEvidence.La crítica histórica a OpenEvidence en Europa, incluso antes de la salida, era su sesgo «US-céntrico»: citaba con frecuencia guías de la American Heart Association o fármacos aprobados por la FDA pero no por la EMA. Para un médico español o francés, esa desalineación era ya un problema; ahora es un problema sin solución oficial.Mi valoración: la fragmentación que nadie queríaOpenEvidence es la mejor IA médica del mundo en lo suyo. Y aun así me cuesta lamentar al 100% su salida. Por una razón: el caso ilustra perfectamente la grieta filosófica entre EE. UU. y Europa sobre cómo debe gobernarse la IA de alto riesgo.Estados Unidos confía en el juicio del médico como última instancia: la herramienta es libre, el riesgo lo asume el profesional. Europa exige que el fabricante demuestre, documente y se responsabilice. Ambos enfoques tienen lógica. El problema es que la consecuencia práctica de la divergencia es real: un médico de Madrid o París trabaja hoy con menos herramientas que su colega de Boston. Y eso afecta directamente al modelo de cuidado, como ya planteamos al analizar los riesgos de delegar demasiado en la inteligencia artificial dentro de la práctica médica.La pregunta que no debería esquivarse: ¿queremos como sociedad que la regulación se relaje para no perder el tren tecnológico, o que la innovación pase por el filtro europeo aunque eso retrase la disponibilidad? No hay respuesta limpia. Pero pretender que la salida de OpenEvidence no tiene coste sanitario sería autoengañarse. Tampoco lo tendría afirmar que cumplir el AI Act es un capricho burocrático: cuando la IA recomienda fármacos, los riesgos de un sistema sin trazabilidad son reales y documentados.Lo más probable es que en seis o doce meses veamos a OpenEvidence volver con una versión «europea» certificada, validada localmente y con un partner regulatorio. Lo que no volverá es la idea ingenua de que la IA médica es un producto digital más que se despliega global y se olvida.Preguntas frecuentes sobre OpenEvidence¿OpenEvidence sigue funcionando en España? No. Desde el 30 de abril de 2026, la plataforma se retiró de toda la Unión Europea y del Reino Unido. La página principal muestra un mensaje que cita la incertidumbre regulatoria como motivo. Acceder mediante VPN es técnicamente posible pero conlleva riesgos legales y de gobernanza de datos en entornos sanitarios.¿Cuál es la diferencia entre OpenEvidence y ChatGPT? OpenEvidence usa modelos especializados entrenados solo con literatura médica revisada por pares y emplea RAG para citar las fuentes exactas de cada respuesta. ChatGPT es un modelo generalista entrenado con datos de la web abierta. En la práctica, OpenEvidence «alucina» mucho menos en contextos clínicos, pero ChatGPT es más versátil para tareas no médicas.¿Es OpenEvidence segura para tomar decisiones clínicas? Es una herramienta de apoyo, no de sustitución. Estudios independientes muestran precisión alta en preguntas estándar pero limitaciones en casos clínicos complejos atípicos. La responsabilidad final siempre recae en el médico que utiliza la herramienta.¿Cuánto cuesta OpenEvidence? Es gratuita para médicos verificados. Se financia mediante publicidad farmacéutica. En enero de 2026 alcanzó 100 millones de dólares en ingresos anualizados.La noticia OpenEvidence: qué es, por qué ha desaparecido en Europa y qué pueden usar ahora los médicos europeos fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Juan Diego Polo.