Af Monstarlab
Inden for sundhedsvæsenet stiger omkostningerne ved at imødekomme disse krav sammen med dyre metoder og innovationer sammen med stigende krav fra patienter og forbrugere. Overalt i verden udfordres sundhedssystemer af en kontinuerlig ændring i forbrugernes forventninger på trods af ensartet indsats, især med COVID-19-pandemien, der drastisk ændrer sundhedskrav og -betingelser. Regnskabsmæssigt, hvordan branchens ledere reaktivt implementerer forskellige teknologier, der er sammensat for at lave omkostningseffektive strategier, har eksperter samlet væsentlig og afgørende indsigt i, hvad der kræves for at maksimere værdien for patienterne, mens de opnår de bedste resultater til de laveste omkostninger.
I denne artikel lærer du:
- Hvilke pandemisensitive strategiske implementeringer giver en velstruktureret end-to-end patient- / kunderejse
- Hvad er fordelene ved at anvende forskellige digitale service- og kundesupportstrategier inden for branchen
- Hvordan disse strategier kan passe ind i dine planer og henrettelser
Vurder patientens behov og filtrer tilfælde straks
At vurdere sundhedsbehov digitalt er en omfattende proces – det er simpelthen ikke nok at læse patientrapporterede tilstande og tilpasse oplysninger i forhold til fastsatte kriterier. Dette bør dog ikke oversættes til en berettigelse til at spilde en patients dyrebare tid på kedelige undersøgelser, når deres bekymringer klart indebærer, at de skal ses af en læge, især med de høje indsatser inden for en hurtigt spredende pandemi.
Fra starten er det vigtigt at inkorporere begreberne triage og kapacitet til at øge effektiviteten og fremme hastighederne for nødvendige sundhedsinterventioner. At gøre servicebegrænsninger eksplicit og sætte grænser for de fordele, som forbrugerne kan forfølge på specifikke platforme, gør drastiske ændringer i serviceeffektivitet og nøjagtighed.
Ifølge eksperter kommer brugen af regelbaseret automatisering til at adskille og korrekt sortere sager ikke kun til gavn for virksomheder i at øge servicekompetence og høje forbrugerbedømmelser [1]. Det har også indflydelse på nøjagtigheden af prioritetsindstillingen for udbydere og forventningsindstillingen for patenter – hvilket antyder jordforbundne proportioner af ressourceration og fremme mere systematiske og omkostningseffektive digitale tjenester.
Balancer mellem maskiner og menneskelige muligheder for assistance
Kunstig intelligens (AI) bliver i stigende grad kendt for sin uovertruffen forstærkning af menneskelige evner. Fra sygdomsdiagnose til samtale og behandling af forbrugere ændrer denne teknologi den måde, sundhedsudbydere grundlæggende plejer patienter i en stigning i patientpopulationer. Ud over populariteten blandt ledere er der imidlertid også rapporteret om en betydelig stigning i såkaldt “digital frygt” af flere undersøgelser [2]. Dette frembringer rimelig frygt for arbejdsløshed for arbejdstagere og for upålidelige “maskinopfattelser” i stedet for professionel input som et resultat af skiftet i kundesupportmaskiner.
For at imødegå en sådan frygt og fuldt ud udnytte potentialet i AI-teknologier er det vigtigt at fremhæve, hvordan sådan bruges til at supplere menneskelige evner og ikke til at dehumanisere sundhedstjenester eller erstatte arbejdsstyrken. Ved at bruge AI til at udføre grundlæggende og rutinemæssige opgaver og ansætte arbejdere til at påtage sig mere komplekst arbejde kan udbydere demonstrere og drage fordel af et harmonisk samarbejde mellem mennesker og maskiner.
Ifølge nyere forskning med over 1.500 deltagende virksomheder anvender flertallet af organisationer i branchen AI til at automatisere daglige processer, og disse virksomheder nyder de mest betydningsfulde præstationsforbedringer i sektoren og får bedre kundefeedback, når mennesker og maskiner arbejder sammen [3].
Personificer patientplejen
På trods af de generelle doktriner og regler inden for praksis, bør sundhedspleje aldrig behandles som et felt, der tager sig af homogeniserede målgrupper. Udbydere skal forstå vigtigheden af problemfrit at kombinere effektiviteten og kvaliteten af standardisering med muligheder og forekomster af specialiserede sager. Når det er sagt, anbefales det stærkt at bruge kunstig intelligens (AI) og Machine Learning (ML) til servicetilpasning.
Forskning fremhæver AI og MLs evner til at skabe unikke oplevelser og tilpasse specialtilpassede tilbud for at imødekomme kravene fra sundhedsforbrugere. Fra at matche bekymringer til ydede tjenester og patienter til læger med kompatible specialiseringer, legitimationsoplysninger og tidsplaner til vigtige justeringer i profiloplysninger og endda interface-design, kombinerer kombinationen af de nævnte teknologier sundhedsvæsenet på dybe og givende niveauer, mens det imødekommer masser af brugere på den samme tid. Faktisk belønnes ifølge rapporter digitale sundhedsværktøjer og personalisering af videresendelse af software med flere downloads og et 75% højere gennemsnit af Play Store og App Store-ratings sammenlignet med mere stive programmer [4].
Vigtigste takeaways
- At sætte grænser og forventninger til tilbudte digitale tjenester er afgørende for effektiv service og support i en krævende global sundhedskrise; dette er ikke kun til gavn for patienterne ved at reducere tiden mellem undersøgelse og intervention, men giver også udbydere mulighed for øjeblikkeligt at screene servicevilkår.
Øgede integrationer af teknologi medfører positiv dynamisk forstyrrelse, når de er allokeret. Afhængighed af teknologi til bestemte processer (især dem af større skalaer, og som kræver hurtigere handlinger) truer ikke automatisk levebrødet for professionelle i sektoren og giver dem faktisk flere og bedre arbejdsmuligheder, samtidig med at de forbedrer deres præstationer betydeligt – efterfølgende forstærker serviceværdien for patienter .
Overholdelse af standarder og forskrifter bør ikke oversættes til en ensartet tilgang til sundhedspleje. Personalisering er afgørende for at fremme en kultur med nøjagtighed og inklusivitet i branchen og skal anvendes i alle sundhedstransaktioner.
Noter:
[1] National Institutes of Health, “Development and importance of health needs assessment”, 1998
[2] AdventHealth, “Personalizing Patient Care: A Reference Guide for Healthcare Professionals, 4th Edition”, 2019
[3] Harvard Business Review, “Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces”, 2018
[4] IQVIA Institute, “The Growing Value of Digital Health”, 2017
Andre referencer:
National Institutes of Health, “Why digital medicine depends on interoperability”, 2019
Forbes, “Healthcare In The Age Of Personalization”, 2019
Statista, “Cost decreases from adopting artificial intelligence (AI) in organizations worldwide as of 2019, by function”, 2019
