Автоматизация с помощью ИИ для обмена сообщениями с пациентами

• Центр ресурсов
• /Блог
• /Работа, скрытая за «простыми» запросами пациентов

Входящие сообщения от пациентов — будь то вопрос о здоровье, запрос на продление рецепта или запись на прием — часто кажутся простыми в решении. Однако запрос пациента может привести к рабочему процессу, требующему участия нескольких сотрудников, систем и принятия решений. Каждый дополнительный шаг быстро накапливается, будь то уточнение деталей у пациента или доступ к нескольким системам для выполнения запроса.

По данным Американской медицинской ассоциации (American Medical Association), среднее время, которое медицинское учреждение тратит на один запрос, составляет 2,43 минуты. При 100 запросах в день, что составляет 500 запросов в неделю, клинический и административный персонал может тратить более 20 часов на общение с пациентами каждую неделю. За год это быстро превращается в более чем 1000 часов рабочего времени сотрудников.

Почему обмен сообщениями с пациентами продолжает расти

Хотя переход к модели непрерывного ухода увеличил объем коммуникаций, основной причиной роста числа запросов стали более высокие ожидания. Пациенты привносят в свой опыт взаимодействия с системой здравоохранения ожидания, сформированные их опытом общения с другими профессионалами и поставщиками услуг. Теперь пациенты ожидают потребительского уровня доступа к своей команде по уходу в режиме 24/7.

В результате объем сообщений увеличился, что усилило административную нагрузку. MGMA обнаружила, что 70% медицинских учреждений сообщили об увеличении количества сообщений через портал, и только 1% отметили снижение. Однако большинство медицинских организаций по-прежнему используют устаревшие инструменты коммуникации, ограниченные рабочим временем.

MGMA обнаружила, что 70% медицинских учреждений сообщают об увеличении количества сообщений через портал, и только 1% отмечают снижение.

Скрытые издержки ручного управления сообщениями

Давайте проиллюстрируем эту проблему на примере. Представьте себе, казалось бы, простое сообщение от пациента с просьбой направить его к специалисту из-за хронической боли после травмы. Когда сотрудники регистратуры получают цифровое сообщение, они понимают, что пациент не предоставил всю необходимую информацию, поэтому они оставляют пациенту голосовое сообщение, что приводит к многократным попыткам дозвониться друг до друга.

После того как сотрудник получает недостающую информацию, он отправляет сообщение врачу, который затем получает доступ к записям пациента и определяет, что пациенту необходимо дополнительное обследование, прежде чем можно будет выдать направление. Из-за задержки пациент отправляет дополнительные сообщения, что создает дополнительную работу для административного персонала. Получив ответ от врача, сотрудники должны снова связаться с пациентом, чтобы назначить новый прием.

Этот обмен сообщениями занимает гораздо больше времени, чем средние 2,43 минуты на запрос. Медицинские организации всех размеров сталкиваются с этими скрытыми издержками, умноженными на количество отделений и филиалов по всей организации. Поскольку сотрудники регистратуры часто принимают на себя основной удар неэффективных рабочих процессов, высокая административная нагрузка может способствовать выгоранию и стрессу.

Бремя ложится не только на сотрудников регистратуры. Клиницисты также страдают, поскольку тратят ценное клиническое время на просмотр карт, определение подходящего следующего шага и ответы на рутинные вопросы. Каждое прерывание, связанное с административной работой, отвлекает врачей от ухода за пациентами.

Каждое из этих препятствий может задержать ответы на сообщения пациентов. Задержки могут разочаровать пациентов, создать негативный опыт и, возможно, даже повлиять на качество их лечения. Кроме того, пациенты могут отправлять дублирующие сообщения или звонить в офис, если не получают быстрого ответа, что добавляет новые сообщения в рабочий процесс и может создавать «узкие места».

Четыре типа помощи ИИ, которые поддерживают, а не заменяют персонал

ИИ-сортировка и обмен сообщениями с пациентами позволяют улучшить рабочие процессы коммуникации, снижая нагрузку на пациентов, персонал и врачей. ИИ-сортировка использует обработку естественного языка (NLP) для понимания запросов пациентов путем анализа широкого спектра данных, включая историю болезни пациента и прошлые взаимодействия. Затем технология определяет наилучшее следующее действие для запроса, например, автоматический ответ или перенаправление сообщения человеку.

Вот четыре способа, которыми медицинские учреждения могут использовать ИИ-сортировку для запросов пациентов, чтобы сократить ручную работу:

1. Используйте ИИ-текстинг, чтобы сократить время на телефонные звонки

Телефонные звонки могут быть трудоемкими и обременительными как для пациентов, так и для персонала. Вместо этого сотрудники могут более эффективно управлять рабочим процессом коммуникации, обмениваясь двусторонними текстовыми сообщениями с пациентами через систему обмена сообщениями с поддержкой ИИ.

Вот как обмен сообщениями с поддержкой ИИ экономит время персонала и повышает общую удовлетворенность:

• Пациенты общаются с врачами из любого места: технология позволяет пациентам связываться со своим врачом в удобное время, из удобного места и с предпочитаемого устройства.
• Разговоры плавно переходят между устройствами: пациенты могут начать взаимодействие через SMS, а затем перейти в защищенный веб-чат, соответствующий требованиям HIPAA. Сотрудники по-прежнему видят весь разговор в едином представлении, что поддерживает непрерывность ухода и экономит время на переключение между системами.

2. Позвольте детерминированному ИИ сортировать менее срочные запросы от критических

Ручная сортировка сообщений пациентов может отнимать время и отвлекать персонал от более важных задач. Многие вопросы от пациентов не являются срочными, например, необходимость продления рецепта через две недели или желание записаться на ежегодный осмотр. Однако другие, например, запрос на направление из-за усиления боли, являются более срочными.

Благодаря использованию ИИ-сортировки срочные вопросы могут решаться быстрее:

• ИИ-сортировка использует NLP для анализа сообщений: выявляя закономерности и ключевые слова, такие как «боль», система определяет, какие сообщения являются срочными, и передает их персоналу. В результате пациенты получают ответ и помощь своевременно, а персонал может сосредоточиться на удовлетворении этих потребностей, а не на ручном просмотре сообщений.
• Структурированные протоколы обеспечивают последовательность и эффективность: ИИ-сортировка следует заранее определенным протоколам для автоматического ответа на базовые вопросы, что значительно экономит время персонала. Сложные вопросы или вопросы, содержащие конфиденциальную медицинскую информацию, направляются непосредственно нужному врачу или сотруднику, что позволяет пациентам быстрее получать точные ответы.

3. Используйте агентный ИИ для сокращения объема рутинных вопросов пациентов до того, как они попадут к вашему персоналу

Многие рутинные вопросы пациентов поступают через телефонные звонки, сообщения на портале и SMS, создавая сложный рабочий процесс. Независимо от канала, повторные ответы на одни и те же вопросы отнимают ценное время персонала, часто отвлекая их от других задач.

Вот способы, которыми агентный ИИ может повысить эффективность:

• AI-агент отвечает на основные вопросы пациентов: используя информацию, определенную медицинской практикой, агент отвечает на многие вопросы, такие как часы работы и схема проезда, посредством текстовых сообщений, что позволяет команде сосредоточиться на более важных задачах. Затем агент перенаправляет более сложные вопросы нужному сотруднику, экономя время, которое в противном случае было бы потрачено на ручную маршрутизацию.
• AI-агент может проактивно связываться с пациентами: медицинские организации могут использовать агента для проактивного обращения к пациентам с целью записи на ежегодные приемы или содействия в продлении рецептов. Предвосхищая потребности, организации могут улучшить качество обслуживания пациентов, одновременно сокращая количество звонков в регистратуру и помогая устранить пробелы в оказании медицинской помощи.

4. Позвольте интегрированным AI-инструментам создавать более полную медицинскую карту пациента

Цифровые системы обмена сообщениями не всегда обладают полным контекстом истории болезни пациентов, что затрудняет заполнение пробелов для врачей и персонала. Вот как инструменты коммуникации с пациентами на базе AI помогают создавать полные и точные медицинские карты:

• AI создает стенограммы всех взаимодействий: записывая все взаимодействия между пациентами и персоналом, медицинские учреждения получают полную историю запросов пациента. Затем AI-агент собирает стенограммы со всех устройств и сохраняет информацию в медицинской карте пациента, что помогает персоналу находить конкретные разговоры.
• Инструмент создает резюме каждого взаимодействия: поскольку у сотрудников часто нет времени читать полные стенограммы, AI-агент использует NLP для создания кратких сводок, чтобы персонал мог эффективно оставаться в курсе событий.

Поддержка административного персонала с помощью автоматизации на базе AI

Рост объема обмена сообщениями с пациентами свидетельствует о том, что пациенты все чаще привносят потребительский подход в свой опыт получения медицинской помощи. Однако медицинские организации должны создавать новые процессы и рабочие потоки для поддержки персонала и врачей, обеспечивая при этом превосходный уровень обслуживания пациентов.

Используя коммуникации с пациентами на базе AI, медицинские организации могут эффективно управлять растущим объемом сообщений, сокращать рутинную работу и быстро направлять запросы нужному специалисту. Организации, которые проактивно используют эту технологию для снижения административной нагрузки, могут дать своим командам больше времени, чтобы сосредоточиться на предоставлении высококачественной медицинской помощи.

Узнайте больше о способах использования AI для повышения эффективности вашей системы здравоохранения.

управление практикой, снижение административной нагрузки, система здравоохранения

Ваш браузер не поддерживает тег video. Пожалуйста, попробуйте просмотреть эту страницу в современном браузере.

управление практикой

Ценность > Стоимость

Продолжить изучение

Получайте экспертные мнения, результаты исследований и новости о бизнесе в сфере здравоохранения.

Просмотреть блог