Autor: společnost Monstarlab
Spolu s rostoucími požadavky pacientů a spotřebitelů rostou ve zdravotnictví i náklady na uspokojení těchto požadavků pomocí nákladných metod a inovací. Po celém světě se zdravotnické systémy potýkají s neustálou změnou očekávání spotřebitelů, a to i přes důsledné úsilí, zejména v souvislosti s pandemií COVID-19, která dramaticky mění požadavky a podmínky zdravotní péče. Při zohledňování toho, jak lídři v oboru reaktivně zavádějí různé technologie spojené dohromady, aby vytvořili nákladově efektivní strategie, odborníci shromáždili podstatné a zásadní poznatky o tom, co je třeba udělat, aby se maximalizovala hodnota pro pacienty a zároveň se dosáhlo nejlepších výsledků za nejnižší náklady.
V tomto článku se dozvíte:
- Jaké strategické implementace s ohledem na pandemii umožňují dobře strukturovanou komplexní cestu pacienta/zákazníka.
- Jaké výhody přináší využívání různých strategií digitálních služeb a zákaznické podpory v odvětví
- Jak mohou tyto strategie zapadat do vašich plánů a realizací
Vyhodnocení potřeb pacientů a rychlé filtrování případů
Digitální hodnocení zdravotních potřeb je komplexní proces – čtení pacientem hlášených stavů a porovnávání informací se stanovenými kritérii jednoduše nestačí. To by však nemělo znamenat právo ztrácet drahocenný čas pacienta zdlouhavým vyšetřováním, když jeho obavy jasně naznačují, že by měl být navštíven lékařem, zejména s ohledem na to, co je ve hře v rámci rychle se šířící pandemie.
Od samého počátku je nezbytné začlenit koncepty třídění dle závažnosti a kapacit, aby se zvýšila účinnost a urychlily potřebné zdravotní zásahy. Jasné stanovení omezení v oblasti služeb a hranic výhod, o které mohou spotřebitelé usilovat na konkrétních platformách, přináší drastické změny v efektivitě a přesnosti služeb.
Podle odborníků je použití automatizace založeno na pravidlech pro oddělení a správné třídění případů přínosem nejen pro podniky, neboť zvyšuje odbornost služeb a vysoké hodnocení spotřebitelů [1]. Ovlivňuje také přesnost stanovování priorit pro poskytovatele a očekávání pro patenty – naznačuje podložené proporce racionalizace zdrojů a podporuje systematičtější a nákladově efektivnější digitální služby.
Vyvažování možností strojové a lidské asistence
Umělá inteligence (AI) se stále více stává známou pro své bezkonkurenční rozšiřování lidských schopností. Tato technologie zásadně mění způsob, jakým poskytovatelé zdravotní péče pečují o pacienty, a to od diagnostiky nemocí až po konverzaci a péči o spotřebitele v době prudce rostoucích počtů pacientů. Vedle popularity mezi vedoucími pracovníky však několik studií zaznamenalo také výrazný nárůst takzvaného „digitálního strachu“ [2]. Vyvstávají tak na povrch důvodné obavy z nezaměstnanosti pracovníků a z nespolehlivých „názorů strojů“ namísto odborného vstupu jako výsledku posunu strojové podpory zákazníků.
Abychom tyto obavy odstranili a plně vyčerpali potenciál technologií umělé inteligence, je důležité zdůraznit, že tyto technologie slouží k doplnění lidských schopností, a nikoli k dehumanizaci zdravotnických služeb nebo nahrazení pracovní síly. Využitím umělé inteligence k provádění základních a rutinních úkolů a zaměstnáním pracovníků, kteří se ujmou složitější práce, mohou poskytovatelé prokázat a využít harmonickou spolupráci člověka a stroje.
Podle nedávného průzkumu, kterého se zúčastnilo více než 1 500 společností, většina organizací v oboru využívá umělou inteligenci k automatizaci každodenních procesů a tyto podniky dosahují nejvýznamnějších zlepšení výkonnosti v odvětví a získávají lepší zpětnou vazbu od zákazníků, když lidé a stroje spolupracují [3].
Personalizace péče o pacienty
Navzdory obecnosti doktrín a předpisů v rámci praxe by zdravotnictví nikdy nemělo být považováno za obor určený pro homogenní publikum. Poskytovatelé musí pochopit význam plynulého propojení efektivity a kvality standardizace s možnostmi a výskytem specializovaných případů. Jak již bylo řečeno, využití umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) pro účely přizpůsobení služeb se velmi doporučuje.
Výzkum zdůrazňuje schopnosti AI a ML vytvářet jedinečné zážitky a přizpůsobovat nabídky na míru požadavkům spotřebitelů zdravotní péče. Od přiřazování obav k poskytnutým službám a pacientů k lékařům s kompatibilní specializací, atestací a rozvrhem, až po důležité úpravy informací v profilu, a dokonce i designu rozhraní; kombinace zmíněných technologií personalizuje zdravotní péči na hlubokých a přínosných úrovních a zároveň uspokojuje masy uživatelů. Podle zpráv jsou totiž digitální zdravotnické nástroje a softwary předávající personalizaci odměňovány větším počtem stažení a o 75 % vyšším průměrem hodnocení v obchodech Play Store a App Store ve srovnání s rigidnějšími programy [4].
Klíčové poznatky
- Nastavení hranic a očekávání pro nabízené digitální služby je zásadní pro efektivní poskytování služeb a podpory v náročné celosvětové zdravotní krizi; to nejen prospívá pacientům tím, že se zkracuje doba mezi dotazem a zásahem, ale také umožňuje poskytovatelům okamžitě prověřit požadavky na služby.
- Zvýšená integrace technologií přináší pozitivní dynamické narušení, pokud je dobře rozdělena. Závislost na technologiích v určitých procesech (zejména těch, které jsou většího rozsahu a vyžadují rychlejší jednání) automaticky neohrožuje živobytí odborníků v tomto odvětví a ve skutečnosti jim poskytuje více a lepší pracovní příležitosti a zároveň výrazně zlepšuje jejich výkonnost – což následně zvyšuje hodnotu služeb pro pacienty.
- Dodržování norem a předpisů by nemělo znamenat univerzální přístup ke zdravotní péči. Personalizace má zásadní význam pro podporu kultury přesnosti a inkluzivity v tomto odvětví a měla by být využívána při všech zdravotnických transakcích.
Poznámky na závěr:
[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
Další odkazy:
National Institutes of Health, “Why digital medicine depends on interoperability”, 2019
Forbes, “Healthcare In The Age Of Personalization”, 2019