每個(gè)企業(yè)主都知道(或至少應(yīng)該知道)他們的客戶以及他們的客戶體驗(yàn)品牌的方式對(duì)他們的業(yè)務(wù)成功至關(guān)重要。近年來(lái)，越來(lái)越多的企業(yè)、品牌和組織利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 的演進(jìn)和改進(jìn)來(lái)解決這些客戶和用戶體驗(yàn) (CX/UX)。

據(jù) Hubspot 稱，大約 76% 的客戶希望公司了解他們的需求，并愿意在為他們提供“良好”CX/UX 的公司上多花近 20%?？紤]到這一點(diǎn)，再加上由于糟糕的客戶服務(wù)導(dǎo)致每年損失 1.6 萬(wàn)億美元(是的，帶有“T”的萬(wàn)億美元)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，幾乎每個(gè)全球行業(yè)的更多公司近年來(lái)都在進(jìn)行轉(zhuǎn)型，這一點(diǎn)也就不足為奇了。他們的運(yùn)營(yíng)以改善其品牌的 CX/UX。

使用 AI/ML 改進(jìn)醫(yī)療保健客戶體驗(yàn)

不幸的是，醫(yī)療保健行業(yè)——尤其是在美國(guó)——在這方面仍然落后。這是我和我的聯(lián)合創(chuàng)始人 Patrick 努力將更廣泛的 AI/ML 元素整合到我們公司PatientPartner的 CX/UX 模型中的核心原因。PatientPartner 的核心是確保我們的團(tuán)隊(duì)為即將到來(lái)的患者找到相關(guān)的聯(lián)系，以便他們可以與經(jīng)歷過(guò)與自己的術(shù)前和術(shù)后經(jīng)歷相同(或相似)經(jīng)歷的患者進(jìn)行有意義的對(duì)話。通過(guò)在我們的核心模型中利用 AI/ML 等技術(shù)，我們能夠確保每位患者都與最相關(guān)的 PatientPartner 配對(duì)，他們可以以無(wú)與倫比且真正個(gè)性化的方式提供支持。

與許多已轉(zhuǎn)向在其流程中包含更多 AI/ML 關(guān)鍵元素的企業(yè)一樣，我們的平臺(tái)同樣迅速獲得更多牽引力并并行發(fā)展。我們的算法不斷從我們作為服務(wù)提供商所獲得的學(xué)習(xí)中，以及通過(guò)我們的患者的 CX/UX 和與我們平臺(tái)的互動(dòng)變得更加完善。我們的 AI/ML 應(yīng)用程序越強(qiáng)大，我們的患者將獲得的體驗(yàn)就越無(wú)縫。這不僅適用于找到與經(jīng)歷過(guò)類似經(jīng)歷的過(guò)去患者最相關(guān)的聯(lián)系，而且實(shí)際上促進(jìn)了這些聯(lián)系，以便與其他患者建立更有意義和個(gè)人的聯(lián)系。

使用 AI/ML 可改善患者與合作伙伴之間的聯(lián)系

因?yàn)?PatientPartner 的平臺(tái)是雙面的，這意味著我們的團(tuán)隊(duì)必須了解我們用戶的其他幾個(gè)方面，這些方面來(lái)自我們平臺(tái)的“患者”方面和“合作伙伴”方面。作為領(lǐng)導(dǎo)者，我們的團(tuán)隊(duì)成員不僅要了解是什么讓這兩名患者——前者和現(xiàn)在——彼此相關(guān)。這些類型的限定詞的示例包括患者對(duì)溝通類型的偏好、他們何時(shí)最容易與我們平臺(tái)中的其他患者聯(lián)系，以及溝通方式或方式本身。

我們?cè)绞遣粩嗟貙W(xué)習(xí)和改進(jìn)我們現(xiàn)有的商業(yè)模式中的 AI/ML 組合，我們的團(tuán)隊(duì)就越能夠?yàn)槲覀兊幕颊邉?chuàng)造獨(dú)特的定制體驗(yàn)。我們發(fā)現(xiàn)，這才是真正通過(guò)我們的平臺(tái)為患者的 CX/UX 帶來(lái)價(jià)值的原因。

當(dāng)今社會(huì)所處的位置僅僅是將 AI/ML 更多地集成到醫(yī)療保健中的開(kāi)始。我們才剛剛開(kāi)始探討它對(duì)患者和整個(gè)醫(yī)療保健行業(yè)的影響。

通過(guò) AI/ML 學(xué)習(xí)和理解 CX

當(dāng)企業(yè)致力于專注于推動(dòng)世界一流的體驗(yàn)高于一切時(shí)，它可以直接洞察 AI/MC 可以在 CX/UX 上不斷改進(jìn)的方式類型。事實(shí)是，對(duì)于醫(yī)療保健行業(yè)來(lái)說(shuō)，患者在他們自己獨(dú)特的主觀醫(yī)療保健旅程中存在許多未知數(shù)和問(wèn)題。因此，醫(yī)療保健中的 AI/ML 需要扮演某種“指南”的角色：幫助患者導(dǎo)航他們的醫(yī)療保健旅程并不斷改進(jìn)他們的 CX/UX。

除此之外，作為醫(yī)療保健患者的指南，AI/ML 還必須同時(shí)在患者已經(jīng)在思考的問(wèn)題上領(lǐng)先一步，并為他們提供有關(guān)如何為患者正在經(jīng)歷的事情以及如何做好準(zhǔn)備的建議。他們需要采取的下一步行動(dòng)。

正如我和我的聯(lián)合創(chuàng)始人所設(shè)想的那樣，AI/ML 在醫(yī)療保健中的真正作用在于它能夠?yàn)獒t(yī)療保健提供者、醫(yī)生、醫(yī)院和其他行業(yè)利益相關(guān)者創(chuàng)造機(jī)會(huì)，讓他們?cè)卺t(yī)療保健的每一步都真正為患者服務(wù)旅程，無(wú)論他們身在何處。雖然每個(gè)患者的醫(yī)療保健體驗(yàn)仍然是獨(dú)一無(wú)二的，但在這些旅程中仍有一些潛在因素保持不變。與其他行業(yè)一樣，AI/ML 在醫(yī)療保健中的集成需要專注于個(gè)性化這些基本常量。

結(jié)束的想法

醫(yī)療保健行業(yè)本身在采用技術(shù)的能力方面仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他行業(yè)，這一延遲主要是由于該行業(yè)本身極其復(fù)雜和監(jiān)管性質(zhì)。然而，AI/ML 越多地在行業(yè)的多個(gè)方面繼續(xù)找到自己的方式，我們就越能看到患者護(hù)理質(zhì)量和結(jié)果的改善。

為什么?因?yàn)?AI/ML 有能力匯集大量數(shù)據(jù)，以了解更經(jīng)常導(dǎo)致最佳(或更好)結(jié)果的場(chǎng)景類型。

例如，想想一個(gè)即將接受膝蓋手術(shù)的病人。他們?cè)谑中g(shù)之前、期間和之后做了什么幫助他們比其他接受相同手術(shù)的患者恢復(fù)得更快?他們的經(jīng)歷與具有相似醫(yī)療狀況但未接受相同手術(shù)的患者有何不同?這些是 AI/ML 可以幫助醫(yī)療保健提供者、醫(yī)生、外科醫(yī)生和醫(yī)院更清楚地回答的問(wèn)題。

了解這些數(shù)據(jù)點(diǎn)使醫(yī)療保健專業(yè)人員能夠繼續(xù)在診所內(nèi)外提供個(gè)性化護(hù)理，但最終目標(biāo)是為患者帶來(lái)更好的結(jié)果。將 AI/ML 進(jìn)一步整合到醫(yī)療保健中的機(jī)會(huì)不僅是為了患者的利益;它對(duì)醫(yī)療保健行業(yè)也具有巨大的潛在價(jià)值。將 AI/ML 應(yīng)用到提供者如何與患者一起或?yàn)榛颊咦龀鰶Q策時(shí)，可以獲得持續(xù)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，可用于根據(jù)患者、他們的診斷或他們的醫(yī)療保健檔案來(lái)優(yōu)化護(hù)理。