醫療工作者的價值，從來不應該在日復一日的機械重復勞動中體現。

Plenful成立于2021年，是一家致力于提高醫療行政效率的醫療AI自動化公司。其核心產品Plenful平臺能顯著提高合規審計效率、降低人工成本與錯誤率。

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合規重負充斥醫療系統，Plenful應運而生

Plenful的誕生，源于創始團隊在醫療一線的切身經歷。

2021年，曾長期在大型衛生系統工作的Joy Liu和Joy Patel發現，藥房運營中充斥著大量重復性勞動：340B藥品折扣計劃的審計文件堆積如山，合同費率核對錯誤頻發，庫存規劃全靠人工預估……

這些“隱形工作”不僅消耗人力，還導致每年數百萬美元的潛在收入流失。此外，藥劑師畢業率逐年下降，而合規審計、藥品庫存管理、保險索賠處理等流程愈發復雜。這讓本已超負荷運轉的系統雪上加霜。美國醫療系統正陷入一場隱形的“效率危機”。

以美國醫療行業340B藥品折扣計劃為例。340B計劃由美國聯邦政府于1992年設立，旨在通過藥品折扣降低合格醫療機構的運營成本，使其能夠為低收入和未投保患者提供更多補償服務。

該計劃允許符合條件的醫療機構以低價采購藥品，但是要求嚴格記錄藥品采購與使用流向，確保折扣僅用于符合條件的患者。然而，醫療機構常因數據管理能力不足，在審計中暴露合規漏洞，引發法律糾紛或罰款。除此之外，美國國會多次討論改革340B計劃，藥企與醫療機構的游說博弈加劇，導致行業對政策變動高度敏感。

傳統模式下，醫院需雇用第三方專業的審計團隊用于合規審計。審計團隊需要手動核對數萬條交易記錄，這對醫院來說成本高且耗時長。

他們決定用技術破局。Plenful的競爭力，正在于對這些醫療痛點的精準拆解。

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實時審計到風險預警，全流程自動化的合規專家

Plenful開發了一套無代碼AI自動化平臺，核心功能是將醫療場景中的非結構化數據（手寫處方、PDF報告、Excel表格等）轉化為結構化信息。平臺通過機器學習模型自動執行審計、庫存優化、合規審計等任務。

一家醫院需要處理340B藥品的合規報告時，只需將文件上傳至Plenful平臺，AI會在幾分鐘內完成全量掃描，標記儲蓄遺漏（“儲蓄遺漏”指醫療機構因合規疏漏或操作低效，未能充分獲得340B計劃本應提供的優惠），甚至預測未來三個月的庫存缺口。Plenful用AI自動化技術，將藥房運營中耗時數日的流程壓縮至“分鐘級”。

Plenful的工作核心是全流程自動化。

Plenful平臺系統(來源：官網信息）

首先是實時審計，自動生成可視化報告。以340B藥品計劃為例，Plenful通過實時審計功能每日掃描藥房數萬條交易數據，自動識別不符合折扣資格的交易并生成可視化報告，將傳統人工抽檢的“大海撈針”轉化為精準定位。工作人員能夠快速捕捉到關鍵信息，避免無效勞動。

AI預測性庫存管理，動態調整藥品采購策略。Plenful的實時儀表板可訪問所有藥品庫存數據，通過人工智能預測分析來規劃未來的庫存管理。這一模塊融合了歷史銷售數據、季節性流行病趨勢甚至天氣預報，動態調整藥品采購策略，能夠對未來的藥品庫存給出合理預測，避免庫存冗余或短缺的風險。

AI實時解析監管政策，進行合規風險預警。平臺通過自然語言處理技術實時解析FDA公告、州立法案等數千份文件，提前3-6個月提示合規變動。一家大型學術醫療中心曾因未及時響應監管更新面臨50萬美元罰款，Plenful的預警使其在政策生效前完成系統調整，藥房負責人感嘆：“它像一位永不休息的合規專家。”

非結構化數據轉化（來源：官網信息）

不止如此，Plenful平臺還在不斷升級。

Plenful的AI模型如今已能處理超過50種醫療文檔格式，并與HL7v2、FHIR等多種醫療數據協議無縫集成。

Plenful的價值不僅體現在數字上，更在于它改變了醫護人員的工作屬性。讓醫護人員有更多時間用于醫學決策，而不是在龐大的數據處理工作中消耗精力。

其標志性案例是Samaritan Health Service。這家醫療機構過去需要幾小時完成340B合規報告處理，使用Plenful自動化工具后縮短至15分鐘，效率提升96%。

這種轉型在中小型醫療機構中更為顯著。

薩利納斯谷健康系統的藥房此前依賴Excel手動管理庫存，常因人為錯誤導致藥品過期。Plenful的庫存優化模塊上線后，系統自動跟蹤藥品效期、預測采購量，并將浪費率從12%降至3%。

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從藥房到臨床，AI智能貫穿醫療全鏈條

Plenful不止滿足藥房行政流程的優化。創始人Joy Liu在近期訪談中分享，公司正將目光投向更為廣闊的臨床應用領域，試圖借助AI技術改善醫療服務的核心環節。

在藥房事先授權自動化方面，Plenful計劃利用AI數據分析能力，挖掘患者病史信息。通過對海量醫療數據進行快速解析，AI系統能夠實時生成精準的保險預授權報告，將原本動輒數天的審批流程壓縮至幾分鐘。

個性化治療推薦也是其重點探索方向，公司致力于整合電子健康記錄與前沿的基因組數據，搭建智能化分析平臺。平臺通過多源數據融合賦能精準治療，為臨床醫生提供貼合患者個體特質的實時用藥建議，推動精準醫療落地。

同時，Plenful著力構建風險預測模型，運用歷史數據對算法進行反復訓練，以此提前識別患者可能出現的藥物不良反應或住院風險，為醫療干預爭取寶貴時間。

這些充滿前瞻性的設想并非紙上談兵。

2025年5月，Plenful與坦帕總醫院攜手開展了“智能處方系統”試點項目，該系統通過對患者用藥記錄分析，能夠敏銳捕捉劑量錯誤或藥物相互作用等潛在風險，自動向醫護人員發出提示。試運行期間，處方錯誤率驚人地降低了70%。

04

融資金額倍速增長，與多家領先衛生系統保持合作

盡管Plenful目前還處于初創階段，但其發展潛力有目共睹。

2025年4月，B輪融資額飆升至5000萬美元，總融資額達7600萬美元。

已經過三輪融資的Plenful目前已獲得7600萬美元的總融資額，融資金額從2024年的1700萬美元到2025年的5000萬美元反映了資本對其持續發展的看好。

此外，Plenful還與海坦帕總醫院、薩利納斯?健康、藍?字藍盾等領先衛?系統建立了合作關系。藍十字藍盾的運營團隊曾為處理保險索賠耗盡精力，員工抱怨“每天復制粘貼數據就要花6小時”。接入Plenful后，智能文檔處理功能自動提取索賠表中的關鍵信息，錯誤率下降85%，員工得以將時間轉向客戶服務與流程優化。

歷史投融資情況（來源：Crunchbase）

Plenful的快速增長引發了行業研究機構的關注。Crunchbase分析師認為，Plenful的核心優勢在于數據的持續性積累——平臺已處理超過200萬份醫療文檔，覆蓋藥房運營、保險索賠、臨床試驗等場景，這些數據持續反哺AI模型，有利于形成Plenful獨特的競爭優勢。

在醫療行業，技術突破常被視為“手術機器人”或“基因編輯”的代名詞，但Plenful證明，AI＋行政同樣能引發變革。當醫院因節省百萬美元而雇用更多護士，當藥劑師從表格中抬頭與患者對話，這場效率革命的價值才真正顯現。正如Mitchell Rales在加入Plenful董事會時所言：“他們不是在優化流程，而是在重建醫療系統的基石。”

眼下，Plenful的觸角已從藥房延伸到整個醫療鏈條。無論是學術醫療中心的復雜數據整合，還是保險公司的索賠審計，其平臺均展現出驚人的適應性。正如《福布斯》所評價：“當其他公司還在談論AI潛力時，Plenful已用實實在在的分鐘和美元，證明了技術重構醫療的可能。”

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