Denmark

Et væld af nye patientmuligheder med digitale løsninger

Feb 24, 2021

Share
Af Monstarlab

Sundhedsvæsenet oplever stigende omkostningerne i forbindelse med patienternes voksende forventninger og krav. Overalt i verden udfordres sundhedssystemer af en kontinuerlig ændring i forbrugernes forventninger, især med COVID-19-pandemien, der har vendt op og ned på sundhedskrav og -betingelser. På grundlag af deres erfaringer med implementationen af forskellige teknologier, giver brancheeksperter her væsentlig og afgørende indsigt i, hvad der kræves for at højne værdien for patienterne og opnå bedre resultater til lave omkostninger.

I denne artikel lærer du:

  • Hvordan pandemisensitive strategiske implementeringer kan skabe gode end-to-end patientoplevelser
  • Hvad fordelene er ved at anvende branchespecifikke digitale service- og kundesupportstrategier
  • Hvordan disse strategier kan tilpasses dine forretningsplaner

Vurdering af patientens sundhedstilstand og behandlingsbehov

At vurdere sundhedsbehov digitalt er en omfattende proces – det er simpelthen ikke nok at læse patientrapporterede tilstande og tilpasse og tolke oplysninger på basis af fastsatte kriterier. Dette bør dog ikke forstås som en berettigelse til at spilde en patients dyrebare tid på kedelige undersøgelser, når deres bekymringer klart indebærer, at de skal ses af en læge.

Fra starten er det vigtigt at inkorporere begreberne triage og kapacitet til at øge effektiviteten og fremme hastighederne for sundhedsinterventioner. At gøre servicebegrænsninger eksplicit og sætte grænser for de fordele, som forbrugerne kan opnå på specifikke platforme, indebærer en drastisk ændring 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.

Et afbalanceret forhold mellem teknologi og mennesker i opgaveløsningen

Kunstig intelligens (AI) er anerkendt for sin uovertruffen forstærkning af menneskelige evner. Fra sygdomsdiagnose til samtale og behandling af patienter ændrer AI den måde, som sundhedsudbydere grundlæggende plejer et voksende antal patienter. Der er imidlertid også rapporteret om en betydelig stigning i såkaldt “digital frygt” i flere undersøgelser [2]. Frygten skyldes en nervøsitet for, om teknologien vil skabe arbejdsløshed, samt for at man i stigende grad vil skulle forlade sig på upålidelige “maskinopfattelser” i stedet for fagprofessionel input.

For at imødegå en sådan frygt og fuldt ud udnytte potentialet i AI-teknologier er det vigtigt at præcisere, at AI er et supplement til menneskelige evner og ikke har til formål at dehumanisere sundhedstjenester eller erstatte arbejdsstyrken. Ved at bruge AI til at udføre basale og rutinemæssige opgaver og sundhedsprofessionelle til at påtage sig af mere komplekst arbejde, kan udbydere både 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 får gavn af betydningsfulde præstationsforbedringer og bedre kundefeedback, når mennesker og maskiner arbejder sammen [3].

Personaliseret patientpleje

På trods af de generelle doktriner og regler inden for praksis, bør sundhedspleje aldrig behandles som et felt, der tager sig af homogeniserede målgrupper. Det er vigtigt at skabe et samspil mellem høj effektivitet og ensartet kvalitet i ​​standardiserede opgaver på den ene side og specialiseret input på den anden side. Når det er sagt, anbefales det stærkt at bruge kunstig intelligens (AI) og Machine Learning (ML) som redskaber til at skabe adequate serviceudbud.

Forskning fremhæver AI og MLs evner til at skabe unikke oplevelser og specialtilpassede tilbud til sundhedsvæsenets brugere. Evnen til at skabe et match mellem en patients bekymringer og en specifik ydelse eller til at finde den helt rette speciallæge til en given patient, indsamling og opbevaring af alt fra legitimationsoplysninger til tidsplaner og profiloplysninger og endda interface-design, giver samlet set en række fantastiske muligheder, som sundhedsvæsenet kan udnytte på mange niveauer. Ydermere imødekommer teknologierne brugernes forventninger og behov. Faktisk får digitale sundhedsværktøjer og -software flere downloads og 75% højere vurderinger i Play Store og App Store-ratings sammenlignet med mere rigide programmer [4].

Vigtigt at huske

  • At sætte grænser og forventninger til digitale tjenester er afgørende for effektiv service og support; dette er ikke kun til gavn for patienterne idet det reducerer tiden mellem undersøgelse og intervention, men giver også udbydere mulighed for øjeblikkeligt at screene servicevilkår.
    Øgede integrationer af teknologi skaber positiv dynamik, når setup’et er på plads. Afhængighed af teknologi til bestemte processer (især dem af større skalaer, og som kræver hurtigere handlinger) truer ikke nødvendigvis udvalgte grupper på levebrødet men giver dem faktisk flere og bedre arbejdsmuligheder, samtidig med at de forbedrer deres præstationer betydeligt, hvilket efterfølgende forstærker serviceværdien for patienter .
    Overholdelse af standarder og forskrifter bør ikke betyde en standardiseret tilgang til sundhedspleje. Personalisering er afgørende for at fremme en sund kultur i branchen og bør anvendes i enhver sundhedssammenhæng.

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