때로는 다음과 같은 간단한 질문이 있습니다. “이 약과 함께 자몽을 먹어도 되나요?” 의료 분야에서 혁신적인 통찰력을 얻을 수 있는 문을 열 수 있습니다. 사소해 보일 수 있는 이러한 일상적인 질문은 종종 환자의 약물 치료 과정에 깊은 영향을 미칩니다.
더 나은 참여로 더 나은 결과를 얻을 수 있는 약국 중심의 환자 투약 경험에서 약국이 이러한 질문에 대답하는 방법과 시기는 환자 경험의 질을 정의하고 보다 개인화되고 역량을 강화하는 의료 여정을 위한 발판을 마련할 수 있습니다.
이는 약사와 약국이 환자의 일상 생활에서 수행하는 필수적인 역할을 고려할 때 특히 중요합니다. 이상 90%의 사람들이 지역 약국에서 5마일 이내에 거주하며 환자는 약사를 만나고 방문합니다. 일차 진료 제공자보다 12배 더 자주 발생.
약국-환자 관계의 마지막 단계에서는 효과적인 의사소통이 핵심입니다. 이는 환자를 약물, 백신 및 중요한 건강 정보에 연결하는 다리입니다. 그러나 대규모 개인화된 커뮤니케이션은 약국에게 항상 어려운 과제였습니다. 이는 AI가 개입하여 개인 수준에서 공감할 수 있는 메시지를 전달함으로써 환자 참여를 개선할 수 있는 기회를 제공할 수 있는 영역입니다.
기술을 통해 참여를 더욱 인간적으로 만들기
AI는 역설을 나타냅니다. 어떤 사람들은 의료 서비스를 덜 인간적으로 만들 것이라고 두려워하는 기술이 실제로 환자 경험에 더 깊은 인간성을 가져올 수 있습니다. 약국은 AI를 활용하여 확장 가능하고 개인화된 참여 전략을 만들어 환자가 있는 곳과 가장 필요할 때 환자에게 다가가는 방법을 여전히 배우고 있습니다.
AI는 옴니채널 커뮤니케이션을 통해 문자부터 이메일, 전화 통화, 인앱 메시지까지 환자가 선호하는 플랫폼에서 적시에 적절한 메시지를 전달할 수 있게 해줍니다.
그러나 마법은 전달 채널에 있지 않습니다. 그것은 AI가 각 환자의 고유한 약물 치료 여정, 요구 사항 및 선호도에 제공하는 통찰력에 있습니다. AI는 수행하는 지속적이고 복잡한 데이터 분석에서 이러한 통찰력을 도출하며, 이를 통해 쉽게 드러나지 않는 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 환자가 지속적으로 리필품 수령을 지연하는 경우를 감지할 수 있습니다. 이 정보를 사용하면 환자의 약이 떨어지기 전에 사전 알림을 보낼 수 있습니다. 이는 부정적인 건강 결과로 이어질 수 있는 향후 치료 중단을 방지하는 데 도움이 됩니다.
마찬가지로 AI는 인구 수준 데이터를 분석하여 예방접종률 추세를 파악할 수 있습니다. 약국에서 특정 주 동안 독감 백신 섭취량이 감소한 것을 발견하면 AI는 뒤쳐지는 인구통계학적 세그먼트를 식별하고 참여를 유도하는 표적 봉사 캠페인을 시작할 수 있습니다.
AI는 이러한 데이터 기반 기능을 통해 약국이 물류 편의성을 넘어 의미 있는 관계를 구축할 수 있도록 지원합니다. 그것이 제공하는 데이터 기반 통찰력은 각 환자에 대한 전체적인 시각을 보여주어 적극적이고 지원적인 약물 관리 경험을 육성하는 데 도움이 됩니다.
의도에서 결과로: 운전 행동 변화
AI는 개인 선호도, 과거 행동 및 실시간 요구 사항을 분석함으로써 약국이 각 환자의 고유한 상황에 맞는 방식으로 특정 문제를 해결할 수 있도록 해줍니다.
예를 들어, 환자가 다가오는 코로나19 추가 접종 예정이고 특정 제조업체의 백신을 선호한다고 가정해 보겠습니다. AI는 데이터를 검토하여 이전 백신 선택을 이해하고, 해당 백신으로 예방 접종을 받을 수 있는 편리한 약국 위치를 식별하고, 통신 기본 설정에 맞는 문자 알림을 보낼 수 있습니다. 이러한 수준의 초개인화는 좋은 의도를 실제 행동으로 바꾸어 약물 순응도를 높이는 동시에 환자의 약국에 대한 충성도와 신뢰를 강화합니다.
그리고 약국의 경우 이러한 수준의 개인화는 더 나은 리소스 할당을 촉진하여 직원의 시간과 봉사 활동이 효율적으로 이루어지고 가장 큰 영향을 미칠 수 있도록 보장할 수 있습니다.
이와 동일한 접근 방식은 처방전 갱신과 같은 사항에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 복합 만성 질환을 관리하는 환자의 경우 갱신 상태를 파악하는 것이 부담스러울 수 있습니다. AI는 미리 알림을 자동화하여 환자에게 처방약을 다시 조제해야 할 때를 알리고 픽업 또는 배송 예약을 위한 편리한 옵션도 제공할 수 있습니다. 약물 관리에 어려움을 겪는 사람들을 위해 AI는 여러 처방전을 한 달에 한 번의 리필로 통합하기 위한 권장 사항을 생성할 수도 있습니다. 이는 환자의 과정을 단순화하여 잠재적으로 만성 질환 약물 관리로 인해 발생할 수 있는 스트레스와 불안을 일부 제거하고 복용량을 놓칠 가능성을 줄여 치료 결과를 향상시킵니다.
알림 외에도 AI는 교육에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 새로운 약물을 시작하는 환자의 경우 AI 기반 통찰력은 해당 약물과 관련된 일반적인 질문이나 우려 사항을 식별하고 부작용 최소화를 위한 팁이나 적절한 복용량 지침과 같은 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 환자가 선호하는 의사소통 방법을 통해 액세스할 수 있는 이러한 적극적인 상호 작용을 통해 환자는 치료 과정 전반에 걸쳐 자신감과 지원을 받을 수 있습니다.
그리고 추가 지원이 필요한 환자의 경우 AI는 실시간 데이터를 모니터링하여 약속을 자주 놓치는 환자를 표시하고 약국에서 후속 지원을 시작하도록 유도할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 환자가 의료 계획에 계속 참여하여 더 나은 준수를 촉진하고 궁극적으로 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.
데이터 관련성 유지 및 강화
그러나 이러한 상호 작용을 생성하려면 알고리즘 이상의 것이 필요합니다.
대부분의 작업은 데이터를 구조화하고 분할하여 환자의 고유한 상황에 적합하고 시의적절하며 준비가 되었는지 확인하는 작업입니다. 이러한 세분화를 통해 AI는 약물 및 예방접종에 대한 질문에 실시간 답변을 제공하여 약사가 긴급한 환자 요구에 집중하고 의미 있는 대화의 우선순위를 정할 수 있도록 지원합니다.
AI는 워크플로를 간소화하는 것으로 종종 유명하지만, 환자 경험을 풍부하게 하고 개인화할 수 있는 잠재력은 덜 평가됩니다. 이는 의료 서비스를 사후 대응에서 사전 대응으로 전환하여 환자에게 신뢰와 충성도를 구축하는 즉각적인 24시간 지원을 제공합니다.
미래는 지금 시작됩니다
개인화된 커뮤니케이션이 환자 참여의 핵심이 되면 의료 서비스는 업무 중심에서 혁신으로 전환됩니다. AI의 잠재력은 효율성을 넘어 확장됩니다. 이는 행동 변화를 촉진하고 약물 준수를 향상시키며 궁극적으로 건강 결과를 향상시킵니다.
AI 기반 여정에서 환자 경험은 단순한 서비스가 아니라 관계입니다. 그리고 모든 개인화된 상호 작용을 통해 우리는 “그 약과 함께 자몽을 먹어도 되나요?”까지 모든 질문이 가능한 의료 시스템에 한 걸음 더 가까워졌습니다. 힘을 실어주고 고양시켜 주는 답을 만나게 됩니다.
게시물 자몽을 먹어도 될까요? AI가 약국 환자 참여를 변화시키는 방법 처음 등장한 Unite.AI.
