听 @zerogee 和 @BeharCameron 分享他们从资源丰富的 Meta 和 Google 转型到创办 @sprinterhealth 的智慧，在那里他们构建了一个物流和供需匹配引擎，推动即将成为全国规模的居家护理业务。 一些要点： 💎 从第一天起就倾向于选择商业模式和问题集，并在该背景下追求技术最大化。 💎 监管限制催生创新。 💎 一旦有了明确有效的东西，利用非有机增长加速路线图的优点。 💎 护理应该由人类提供，而不是 AI - 或者应该是吗？？"我们是在尝试构建一个机器人，还是在尝试构建一个机甲？" 家越来越成为护理的主要场所，但它也是最具物流挑战性的护理场所之一，存在着"混乱、不连贯的活动，迫切需要标准化、可扩展性和效率" - 这正是精英技术人员最适合帮助解决的问题。看到 Max 和 Cameron 以 Facebook 增长速度协调这些系统，并提供 90+ NPS 的护理，最终"吸引未参与者"，真是一种乐趣。更多内容在这里：

医疗补助世界比以往任何时候都更需要@hifortunahealth：由于过去几年联邦和州医疗补助政策变化的不断加速，医疗补助资格变得更加复杂。很多讨论集中在资格减少上，但还有一个同样重要的挑战与那些有资格但因行政流程复杂而失去覆盖的人有关——在美国，失去健康覆盖可能仅仅是因为错过了一封邮件中的信件，这样简单（而不幸）。 Fortuna正在解决这个问题。该公司在重新确定资格的过程中启动，旨在使医疗补助资格的确定和注册变得清晰、可导航和可靠。 我们对领导Fortuna的A轮融资（在领导种子轮之后）感到无比兴奋，并继续支持这个令人难以置信、勇往直前的团队——@singareddynm、Cydney Kim和@ben_wesner——在他们为医疗补助及其他领域构建清算所基础设施和消费者共同驾驶员的过程中。 更多信息在这里： @daisydwolf @a16z @a16zBioHealth

Fortuna Health 已经从 @a16z 筹集了 1800 万美元的 A 轮融资，以加倍努力现代化医疗补助。 2.5 年前，我们设定了一个宏伟的目标，建立医疗补助和政府覆盖的 TurboTax。听起来简单……直到你要学习 56 个州和地区的资格、截止日期和文档要求，这些都是在过时的基础设施和不一致的工作流程下管理的。 我们的团队 *始终* 认为，导航医疗补助应该像现代消费者体验一样。简单。准确。高效。 因此，我们构建了一款产品来减轻负担，从自动消除收入错误到消除重复注册。我们统一并路由了跨渠道的提交（电子邮件、传真、电话、邮寄、门户等），以便复杂的遗留基础设施不会成为障碍。我们简化并个性化了支持，以应对重要时刻——例如与新生儿续保。 随着 One Big Beautiful Bill 的变化迅速到来，我们加倍努力将医疗补助消费者放在首位，提供更好的自动化和基础设施。我们也在积极支持各州和优秀的工作人员进行技术和运营转型。 非常感谢 @julesyoo 和 @daisydwolf (a16z HC+Bio) 以及 @garrytan (Y Combinator) 相信我们的愿景。感谢所有客户——以及 Fortuna 上的每一位消费者——我们很荣幸能成为您值得信赖的医疗补助导航合作伙伴。 致于那些勇敢构建并从未回头的不可思议的 Fortuna 团队……这是我们的时刻！🚀 在这里阅读更多关于我们的 A 轮融资的信息： 如果你有解决大问题的能力，我们也在招聘（!!!），涉及工程、运营和增长领域：

我们在最近的自然增长/采用率中看到了这一点，尤其是在面向提供者的技术方面：

我在@hr_transform会议上描述的现象，今天以@thatch_ai的市场形式显现出来；随着消费者成为“新一类支付者”（我们每年在医疗产品和服务上自掏腰包花费约5000亿美元），供应方需要通过包装产品和服务来赶上，不仅要为保险轨道优化，还要专为消费者购物和现金支付而设计，就像在该市场中展示的那些产品一样。祝贺Chris Ellis、Adam Stevenson和Thatch团队的其他成员在这个激动人心的发布会上取得成功（以及@function和@TrueMedPayments作为早期参与者）！

一个临床副驾驶、一个行政副驾驶和一个自主临床代理在酒吧相遇……实际上，他们在J.P.摩根医疗领导力会议的舞台上相遇（@AbridgeHQ的@ShivdevRao，@Xsolis_Health的Joan Butters，@hippocraticai的@munjalshah），讨论了以下内容： 🔵 在过去几年中，基础模型的高速、几乎每日演变对他们的业务有什么好坏（好处=持续的产品性能改进/能力；坏处=由于构建一个看似工作正常的AI产品的门槛大幅降低，导致许多“基本包装”进入者带来的噪音增加） 🔵 构建AI产品/公司的成本是变得更便宜还是更昂贵（模型方面变得更便宜，但专业人才和分销一直以来都是昂贵的，并且仍然如此） 🔵 对AI工作岗位替代的现实检查（在一个因劳动力短缺而职位空缺数月未填补的行业中，这并不是真正的问题） 🔵 在这一切中，EHR平台如何应对（目前似乎表现良好……） 🔵 AI应用公司应该感谢AI抄写员玩家为买家铺平道路——“那些AI抄写员工作得很好，让我们做更多的AI事情！” 应用层仍然是价值积累最快的地方，尤其是在需要高风险使用案例的医疗领域，那里需要专业的企业级模型。市场驱动的有机采用率继续以空前的水平增长（正如我最近写到的，没有任何政府命令或人为激励或疫情！）。 感谢@jpmorgan医疗团队的主持。

是的，我们计划在 @HeyEpic 的 R&D 高级副总裁 @sethHain 发布我们的播客，时间正好在 @AcquiredFM 在 Epic 上的文章前 5 天发布。绝对听两者。我们的时间要短得多。 @a16zBioHealth

兴奋不已。欢迎 @eriktorenberg！

如果你错过了：@a16z 团队的《大想法》系列在 2025 年回归——这次，充满了我们整个团队的 50 个伟大预测。在 @a16zBioHealth 特别是： 🤯我谈到了 AI 驱动的 "超级员工" 如何帮助我们解决医疗保健在过去几年中面临的所有员工危机。 🤯@vijaypande 描述了个性化、纵向和主动的医疗保健如何在我们当前的 AI 驱动的测量和解释能力下终于触手可及。 🤯@vintweeta 描述了生物技术中的大回归——在专注于罕见疾病的时代之后，我们预计将重新回归开发针对更大、常见疾病领域的疗法。 🤯而 @JorgeCondeBio 则谈到了鳄梨🥑……在药物靶点的背景下。