Dyrektor generalny Mattia Caruson na targach EPHMRA w Bazylei
Wykorzystanie wywiadów opartych na sztucznej inteligencji do uzyskania wglądu w potrzeby pacjentów: nowa era w badaniach medycznych
Podczas konferencji EPHMRA 2024 w Szwajcarii dyrektor generalny Mama Healthzaprezentował nowatorskie podejście do badania preferencji i postaw pacjentów z wykorzystaniem wywiadów opartych na sztucznej inteligencji. Tradycyjne mapowanie ścieżki pacjenta często nie pozwala w pełni uchwycić zakresu doświadczeń pacjentów ze względu na ograniczoną liczbę respondentów i trudności związane z analizą danych jakościowych. Metodologia Mama Healthwykorzystuje jednak generatywną sztuczną inteligencję (Gen AI) do przeprowadzania szeroko zakrojonych, dogłębnych wywiadów z pacjentami, które pozwalają zgłębić niuanse ich nastrojów, zachowań i potrzeb.
Proces ten jest systematyczny i nowatorski. Sztuczna inteligencja generatywna prowadzi z pacjentami naturalne rozmowy w czasie rzeczywistym, co pozwala jej uchwycić subtelne szczegóły, które często umykają w tradycyjnych badaniach. Następnie zaawansowane algorytmy eksploracji procesów (Process Mining) wyodrębniają i porządkują dane, odtwarzając kompleksowy model ścieżki pacjenta. Model ten dostarcza informacji na temat tego, jak pacjenci wchodzą w interakcję z systemem opieki zdrowotnej, wskazując niezaspokojone potrzeby, czynniki decyzyjne oraz emocjonalne motywatory wpływające na zachowanie pacjentów.
Konsekwencje tego są ogromne. Dzięki jasnemu, opartemu na danych zrozumieniu doświadczeń pacjentów, placówki opieki zdrowotnej i firmy farmaceutyczne mogą udoskonalić swoje strategie, aby lepiej dostosować je do rzeczywistych doświadczeń pacjentów. Od identyfikacji przeszkód w dostępie do opieki po dostosowywanie działań – wnioski płynące z tego opartego na sztucznej inteligencji podejścia torują drogę do bardziej elastycznego systemu opieki zdrowotnej, w którym pacjent jest w centrum uwagi. Łącząc opinie pacjentów z danymi z praktyki klinicznej, badania te otwierają nowe możliwości poprawy satysfakcji pacjentów i wyników leczenia we wszystkich obszarach.
