医疗工作者的价值，从来不应该在日复一日的机械重复劳动中体现。
Plenful成立于2021年，是一家致力于提高医疗行政效率的医疗AI自动化公司。其核心产品Plenful平台能显著提高合规审计效率、降低人工成本与错误率。
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合规重负充斥医疗系统，Plenful应运而生
Plenful的诞生，源于创始团队在医疗一线的切身经历。
2021年，曾长期在大型卫生系统工作的Joy Liu和Joy Patel发现，药房运营中充斥着大量重复性劳动：340B药品折扣计划的审计文件堆积如山，合同费率核对错误频发，库存规划全靠人工预估……
这些“隐形工作”不仅消耗人力，还导致每年数百万美元的潜在收入流失。此外，药剂师毕业率逐年下降，而合规审计、药品库存管理、保险索赔处理等流程愈发复杂。这让本已超负荷运转的系统雪上加霜。美国医疗系统正陷入一场隐形的“效率危机”。
以美国医疗行业340B药品折扣计划为例。340B计划由美国联邦政府于1992年设立，旨在通过药品折扣降低合格医疗机构的运营成本，使其能够为低收入和未投保患者提供更多补偿服务。
该计划允许符合条件的医疗机构以低价采购药品，但是要求严格记录药品采购与使用流向，确保折扣仅用于符合条件的患者。然而，医疗机构常因数据管理能力不足，在审计中暴露合规漏洞，引发法律纠纷或罚款。除此之外，美国国会多次讨论改革340B计划，药企与医疗机构的游说博弈加剧，导致行业对政策变动高度敏感。
传统模式下，医院需雇用第三方专业的审计团队用于合规审计。审计团队需要手动核对数万条交易记录，这对医院来说成本高且耗时长。
他们决定用技术破局。Plenful的竞争力，正在于对这些医疗痛点的精准拆解。
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实时审计到风险预警，全流程自动化的合规专家
Plenful开发了一套无代码AI自动化平台，核心功能是将医疗场景中的非结构化数据（手写处方、PDF报告、Excel表格等）转化为结构化信息。平台通过机器学习模型自动执行审计、库存优化、合规审计等任务。
一家医院需要处理340B药品的合规报告时，只需将文件上传至Plenful平台，AI会在几分钟内完成全量扫描，标记储蓄遗漏（“储蓄遗漏”指医疗机构因合规疏漏或操作低效，未能充分获得340B计划本应提供的优惠），甚至预测未来三个月的库存缺口。Plenful用AI自动化技术，将药房运营中耗时数日的流程压缩至“分钟级”。
Plenful的工作核心是全流程自动化。
Plenful平台系统(来源：官网信息）
首先是实时审计，自动生成可视化报告。以340B药品计划为例，Plenful通过实时审计功能每日扫描药房数万条交易数据，自动识别不符合折扣资格的交易并生成可视化报告，将传统人工抽检的“大海捞针”转化为精准定位。工作人员能够快速捕捉到关键信息，避免无效劳动。
AI预测性库存管理，动态调整药品采购策略。Plenful的实时仪表板可访问所有药品库存数据，通过人工智能预测分析来规划未来的库存管理。这一模块融合了历史销售数据、季节性流行病趋势甚至天气预报，动态调整药品采购策略，能够对未来的药品库存给出合理预测，避免库存冗余或短缺的风险。
AI实时解析监管政策，进行合规风险预警。平台通过自然语言处理技术实时解析FDA公告、州立法案等数千份文件，提前3-6个月提示合规变动。一家大型学术医疗中心曾因未及时响应监管更新面临50万美元罚款，Plenful的预警使其在政策生效前完成系统调整，药房负责人感叹：“它像一位永不休息的合规专家。”
非结构化数据转化（来源：官网信息）
不止如此，Plenful平台还在不断升级。
Plenful的AI模型如今已能处理超过50种医疗文档格式，并与HL7v2、FHIR等多种医疗数据协议无缝集成。
Plenful的价值不仅体现在数字上，更在于它改变了医护人员的工作属性。让医护人员有更多时间用于医学决策，而不是在庞大的数据处理工作中消耗精力。
其标志性案例是Samaritan Health Service。这家医疗机构过去需要几小时完成340B合规报告处理，使用Plenful自动化工具后缩短至15分钟，效率提升96%。
这种转型在中小型医疗机构中更为显著。
萨利纳斯谷健康系统的药房此前依赖Excel手动管理库存，常因人为错误导致药品过期。Plenful的库存优化模块上线后，系统自动跟踪药品效期、预测采购量，并将浪费率从12%降至3%。
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从药房到临床，AI智能贯穿医疗全链条
Plenful不止满足药房行政流程的优化。创始人Joy Liu在近期访谈中分享，公司正将目光投向更为广阔的临床应用领域，试图借助AI技术改善医疗服务的核心环节。
在药房事先授权自动化方面，Plenful计划利用AI数据分析能力，挖掘患者病史信息。通过对海量医疗数据进行快速解析，AI系统能够实时生成精准的保险预授权报告，将原本动辄数天的审批流程压缩至几分钟。
个性化治疗推荐也是其重点探索方向，公司致力于整合电子健康记录与前沿的基因组数据，搭建智能化分析平台。平台通过多源数据融合赋能精准治疗，为临床医生提供贴合患者个体特质的实时用药建议，推动精准医疗落地。
同时，Plenful着力构建风险预测模型，运用历史数据对算法进行反复训练，以此提前识别患者可能出现的药物不良反应或住院风险，为医疗干预争取宝贵时间。
这些充满前瞻性的设想并非纸上谈兵。
2025年5月，Plenful与坦帕总医院携手开展了“智能处方系统”试点项目，该系统通过对患者用药记录分析，能够敏锐捕捉剂量错误或药物相互作用等潜在风险，自动向医护人员发出提示。试运行期间，处方错误率惊人地降低了70%。
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融资金额倍速增长，与多家领先卫生系统保持合作
尽管Plenful目前还处于初创阶段，但其发展潜力有目共睹。
2025年4月，B轮融资额飙升至5000万美元，总融资额达7600万美元。
已经过三轮融资的Plenful目前已获得7600万美元的总融资额，融资金额从2024年的1700万美元到2025年的5000万美元反映了资本对其持续发展的看好。
此外，Plenful还与海坦帕总医院、萨利纳斯⾕健康、蓝⼗字蓝盾等领先卫⽣系统建立了合作关系。蓝十字蓝盾的运营团队曾为处理保险索赔耗尽精力，员工抱怨“每天复制粘贴数据就要花6小时”。接入Plenful后，智能文档处理功能自动提取索赔表中的关键信息，错误率下降85%，员工得以将时间转向客户服务与流程优化。
历史投融资情况（来源：Crunchbase）
Plenful的快速增长引发了行业研究机构的关注。Crunchbase分析师认为，Plenful的核心优势在于数据的持续性积累——平台已处理超过200万份医疗文档，覆盖药房运营、保险索赔、临床试验等场景，这些数据持续反哺AI模型，有利于形成Plenful独特的竞争优势。
在医疗行业，技术突破常被视为“手术机器人”或“基因编辑”的代名词，但Plenful证明，AI＋行政同样能引发变革。当医院因节省百万美元而雇用更多护士，当药剂师从表格中抬头与患者对话，这场效率革命的价值才真正显现。正如Mitchell Rales在加入Plenful董事会时所言：“他们不是在优化流程，而是在重建医疗系统的基石。”
眼下，Plenful的触角已从药房延伸到整个医疗链条。无论是学术医疗中心的复杂数据整合，还是保险公司的索赔审计，其平台均展现出惊人的适应性。正如《福布斯》所评价：“当其他公司还在谈论AI潜力时，Plenful已用实实在在的分钟和美元，证明了技术重构医疗的可能。”