Die Neugestaltung der Patienten-Journey mit KI-Assistenten und -Agenten
Lesezeit: 11 Min | Mär 12, 2024
Einführung
KI-Assistenten und -Agenten unterscheiden sich hauptsächlich in ihrem Grad an Autonomie und den Rollen, die sie in digitalen Umgebungen spielen. AI-Assistenten fungieren als Vermittler, die Aufgaben durch Benutzerbefehle in einer hochinteraktiven, aber benutzerabhängigen Weise erleichtern, wobei sie auf die Verbesserung der Benutzererfahrung und Produktivität mit minimaler autonomer Entscheidungsfindung fokussiert sind. Im Gegensatz dazu besitzen AI-Agenten einen höheren Grad an Autonomie, sind fähig, Entscheidungen zu treffen und Handlungen ohne direkte menschliche Eingaben auszuführen, zugeschnitten auf die Erreichung spezifischer Ziele innerhalb ihres Operationsbereichs. Diese grundlegende Unterscheidung markiert die Grenze zwischen AI-Assistenten, die menschliche Handlungen ergänzen, und AI-Agenten, die unabhängig ihre Umgebungen navigieren und mit ihnen interagieren, um ihre Ziele zu erfüllen.
Online-Buchung im digitalen Zeitalter
Im digitalen Zeitalter hat die Gesundheitsbranche begonnen, die Online-Terminbuchung zu akzeptieren. Der Patienten-Journey bleibt jedoch oft fragmentiert, insbesondere bei der Suche nach dem richtigen Spezialisten für ihre Bedürfnisse. Dieser Artikel erforscht das transformative Potenzial der KI bei der Revolutionierung dieser Journey, nicht nur als Bequemlichkeit, sondern als entscheidenden Schritt hin zu einer zeitnahen und präzisen Gesundheitsversorgung.
Der traditionelle Patienten-Journey: Ein Weg voller Unzulänglichkeiten
Traditionell navigieren Patienten durch ein Gesundheitssystem, das Online-Buchungen anbietet, aber nicht genügend umfassende Informationen über Spezialisten und Kliniken liefert. Diese Lücke kann zu langen Wartezeiten auf die angemessene Behandlung führen, wobei die Patienten in einer Schleife aus Forschung und Unsicherheit feststecken. Solche Ineffizienzen unterstreichen die Notwendigkeit eines integrierteren Ansatzes in der Patientenversorgung.
Die Lücken mit KI überbrücken
KI-gesteuerte Lösungen versprechen, diese Lücken zu füllen. Indem sie detaillierte Profile von Spezialisten bereitstellen und Patienten basierend auf ihren spezifischen Bedürfnissen mit der richtigen Versorgung zusammenbringen, kann die KI ein gezielteres und effizienteres Buchungserlebnis bieten. Darüber hinaus kann die KI den häufigen Engpass an Klinikrezeptionen durch digitale Check-in-Systeme verringern, die Patientenzufriedenheit erhöhen und unnötige Wartezeiten reduzieren.
Personalisierung im Vordergrund mit KI-Assistenten
Ein KI-Assistent geht über die Terminplanung hinaus, um einen umfassenden Vorberatungsprozess zu erleichtern. Patienten können ihre Symptome, medizinische Geschichte und Bedenken detailliert artikulieren, wodurch sichergestellt wird, dass die Gesundheitsdienstleister ein klares Bild vor dem Termin erhalten. Dies bereichert nicht nur die Qualität der Versorgung, sondern optimiert auch die Beratung, macht sie effektiver und persönlicher.
Barrieren abbauen: KI als mehrsprachiger Kommunikator
Sprachbarrieren können die Patientenversorgung erheblich beeinflussen. Die Fähigkeit der KI, sprachübergreifend zu kommunizieren, stellt sicher, dass die Stimme jedes Patienten gehört und verstanden wird, indem sie direkt in die Sprache des Gesundheitsdienstleisters übersetzt wird. Dieses Maß an Inklusivität ist für ein System, das eine vielfältige Bevölkerung bedient, von entscheidender Bedeutung.
Unterstützende Statistiken: Die Bedeutung von KI im Gesundheitswesen
Aktuelle Studien unterstreichen die kritische Nachfrage nach KI im Gesundheitswesen:
83% der Patienten berichten, dass schlechte Kommunikation der schlimmste Teil ihrer Gesundheitserfahrung ist, was den starken Bedarf an klarerer Kommunikation zwischen Patienten und Anbietern aufzeigt.
KI-Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), prädiktive Analytik und Spracherkennung könnten Gesundheitsanbietern helfen, effektiver mit Patienten zu kommunizieren.
KI könnte spezifischere Informationen über die Behandlungsoptionen eines Patienten liefern und es dem Gesundheitsanbieter ermöglichen, sinnvollere Gespräche mit dem Patienten für gemeinsame Entscheidungsfindungen zu führen.
Laut der Harvard School of Public Health könnten, obwohl es noch früh für diese Anwendung ist, Diagnosen mittels KI die Behandlungskosten um bis zu 50% senken und die Gesundheitsergebnisse um 40% verbessern.
KI bringt den Gesundheitssystemen den Vorteil, das Sammeln und Teilen von Informationen zu erleichtern.
KI kann Anbietern helfen, Patientendaten effizienter zu verfolgen.
Für Diabetes, von dem das Centers for Disease Control and Prevention sagt, dass er 10% der US-Bevölkerung betrifft, können Patienten nun tragbare Geräte und andere Überwachungsgeräte verwenden, die ihnen und ihrem medizinischen Team Rückmeldungen über ihre Glukosewerte geben.
KI kann Anbietern helfen, diese Informationen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren sowie datengesteuerte Einblicke aus einer großen Anzahl von Personen zu liefern.
Diese Informationen zu nutzen, kann Gesundheitsfachleuten dabei helfen, herauszufinden, wie Krankheiten besser behandelt und verwaltet werden können.
KI bietet Möglichkeiten, menschliche Fehler zu reduzieren, medizinisches Fachpersonal und Mitarbeiter zu unterstützen und Patientendienste rund um die Uhr anzubieten.
Mehr als in jeder anderen Branche glauben 28% der Befragten im Gesundheitswesen und 25% in den Lebenswissenschaften, dass ein KI-Copilot ihre Arbeitsbelastung reduzieren wird.
Die Forschung weist auch darauf hin, dass Organisationen glauben, dass sie Hilfe benötigen werden, um Mitarbeiter sicher und effektiv im Umgang mit KI zu schulen.
Siebenundneunzig Prozent der Fachleute im Gesundheitswesen und in den Lebenswissenschaften sagten, dass die Investitionen in KI um bis zu 26% steigen werden, und 56% berichteten, dass sie täglich KI in ihren aktuellen Rollen verwenden.
54% glauben, dass KI eine oberste Priorität für Fachleute in den Lebenswissenschaften bei dezentralen klinischen Studien und der Effizienz und Genauigkeit der Lieferkette ist.
67% sagen, dass die Verbesserung des digitalen Einstiegspunktes das zukunftsträchtigste Investitionsfeld für Gesundheitsfachleute ist.
60% glauben, dass Arbeitsplatzplattformen und -werkzeuge die oberste digitale Investition für die Skalierung von KI im gesamten Unternehmen sind.
Es wird geglaubt, dass das Fördern von Effizienz und die Steigerung der Zufriedenheit der Haupteffekt von KI auf menschenzentrierte Prozesse und Rollen ist.
Integration von KI ins Gesundheitswesen: Ein Schritt-für-Schritt Aktionsplan
Um die Patientenreise durch KI zu revolutionieren, können Gesundheitsdienstleister diesem strategischen Aktionsplan folgen:
Schritt 1: Die anwendbaren Use-Cases identifizieren
Was ist ein Use-Case? some text
Ein Use-Case ist ein Konzept, das beschreibt, wie ein System genutzt werden kann, um spezifische Ziele oder Aufgaben zu erreichen. Es skizziert die Interaktionen zwischen Nutzern oder Akteuren und dem System, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen.
Was ist der Zweck eines Use-Cases? some text
Um den Umfang zu verwalten, Anforderungen festzulegen, Wege zu beschreiben, wie ein Benutzer mit dem System interagiert, die Systemarchitektur zu visualisieren, technische Anforderungen an Geschäftsinteressenten zu kommunizieren und Risiken zu managen.
Schritt 2: Ein funktionsübergreifendes Team zusammenstellen
Was ist ein funktionsübergreifendes Team? some text
Ein funktionsübergreifendes Team ist eine Arbeitsgruppe, die aus Mitarbeitern verschiedener Funktionsbereiche innerhalb einer Organisation besteht, die zusammenarbeiten, um ein angegebenes Ziel zu erreichen. Solche Teams helfen, bessere Ergebnisse schneller zu erzielen.
Wie könnte ein funktionsübergreifendes Team in diesem Fall aussehen? Es könnte umfassen: some text
Ärzte und Krankenschwestern: Bieten Einblicke in klinische Arbeitsabläufe, Datenanforderungen und Patientenversorgungsbedürfnisse.
IT-Spezialisten: Stellen Sie sicher, dass das Projekt technisch solide, sicher und mit bestehenden Systemen interoperabel ist.
Verwalter: Überwachen Budgetierung, Ressourcenzuweisung und Änderungsmanagementstrategien.
Projektmanager: Koordinieren Aufgaben, Zeitpläne und Kommunikation zwischen den Teammitgliedern.
*Spezifisch für generative KI: Prompt-Ingenieure: Verantwortlich für die Übersetzung der Bedürfnisse, Aktionen und Ergebnisse der Geschäftspersona in Prompts für die generativen KI-Modelle.
*Spezifisch für generative KI: ML-Betriebsleiter: Verantwortlich für den Bau und Betrieb der Anwendung in der Produktion.
Schritt 3: Absichten, Ziele und das angestrebte Ergebnis definieren
Stellen Sie sicher, dass Sie einen Menschen in der Schleife haben, um die ersten Anwendungsfälle zu überwachen und eine Aufsicht zu bieten.
Der Wert eines generativen KI-Projekts kann aus einer Reihe von Quellen stammen.
Betrachten Sie die folgenden Ergebnisse, die andere Organisationen nach der Einführung von KI erlebt haben.
Governance: Die Grundlage für verantwortungsvolle KI ist eine unternehmensweite Governance von Anfang bis Ende. Auf höchster Ebene sollte die KI-Governance einer Organisation ermöglichen, kritische Fragen zu den Ergebnissen und Entscheidungen von KI-Anwendungen zu beantworten, einschließlich: some text
Wer ist verantwortlich?
Wie passt sich KI an die Geschäftsstrategie an?
Welche Prozesse könnten modifiziert werden, um die Ergebnisse zu verbessern?
Welche Kontrollen müssen implementiert werden, um die Leistung zu verfolgen und Probleme zu identifizieren?
Sind die Ergebnisse konsistent und reproduzierbar?
Ethik und Regulierung: Organisationen sollten bestrebt sein, KI-Lösungen zu entwickeln, zu implementieren und zu nutzen, die sowohl moralisch verantwortungsvoll als auch rechtlich und ethisch vertretbar sind.
Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Früher oder später wird jedes Unternehmen, das KI einsetzt, verschiedenen Interessengruppen erklären müssen, warum ein bestimmtes KI-Modell eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Diese Erklärungen sollten auf die verschiedenen Interessengruppen zugeschnitten sein, einschließlich Regulierungsbehörden, Datenwissenschaftlern, Geschäftssponsoren und Endverbrauchern.
Robustheit und Sicherheit: Um wirksam und zuverlässig zu sein, müssen KI-Systeme widerstandsfähig, sicher und sicher sein.
Bias und Fairness: Bias wird oft als eines der größten Risiken im Zusammenhang mit KI identifiziert.
Schritt 5: Das richtige Modell für Ihre Organisation wählen
Beim Auswählen des richtigen Modells denken Sie an:
Vorgesehene Use-Cases: Wofür wird das LLM verwendet? Wird es für die Generierung von Inhalten, Klassifizierung, Übersetzung usw. verwendet? Welches sind die Kernaufgaben, die Sie von ihm erwarten?
Datendomäne: Wenn Sie eine Gesundheitsorganisation sind, möchten Sie ein Modell haben, das auf relevanten und qualitativ hochwertigen Daten vortrainiert ist.
Ethische Überlegungen: Informieren Sie sich über potenzielle Voreingenommenheiten, Sicherheitsüberlegungen und das Risiko des Missbrauchs, je nach Ihrem Anwendungsfall.
Genauigkeit: Benötigen Sie hohe Präzision oder ist eine moderate Genauigkeit akzeptabel?
Skalierbarkeit: Berücksichtigen Sie eine große Anzahl von Nutzern? Wie viele Tausend Anfragen pro Sekunde erwarten Sie? Skalierung kann kostspielig sein.
Cloud vs. On-Premise: Der Zugriff auf Cloud-APIs kann Ihnen Leichtigkeit und Bequemlichkeit bieten, aber On-Premise bietet mehr Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten.
Budget: Berücksichtigen Sie das Preisspektrum basierend auf der Computernutzung, Anfragen und Modellgröße.
Inferenzgeschwindigkeit: Kleinere Modelle können schneller sein. Wie wichtig ist Ihnen Echtzeit-Low-Latency?
Schritt 6: Bestimmen Sie die Datenquellen und Datensätze
Das generative KI-Modell wird mit den Daten trainiert, die Sie sammeln.
Diese Daten sollten für das spezifische geschäftliche oder domänenspezifische Problem, das gelöst werden soll, optimiert und über Unternehmensdatenquellen zugänglich sein.
Indem Sie das Modell mit den richtigen Daten speisen und feinabstimmen, wird Ihre Organisation in der Lage sein, Halluzinationen zu mildern und die Erklärbarkeit der KI zu verbessern.
Zusätzlich ist es wichtig, die bereits vorhandene Dateninfrastruktur innerhalb der Organisation zu analysieren und zu sehen, was in der Datenverwaltung geändert werden muss, damit es machbar ist, mit KI zu arbeiten.
Schritt 7: Erstellen Sie einen Betriebsplan für das Sprachmodell
Entwickeln Sie einen Plan zur Produktivsetzung und Überwachung der Ausgabe des KI-Modells, um sicherzustellen, dass es effektiv und sicher funktioniert.
Einige Schlüsselfragen, über die Sie nachdenken sollten:
Können Sie generative KI schnell bewerten und experimentieren?
Haben Sie Kostenkontrollen während des Experimentierens und der Bewertung?
Wie messen Sie die Auswirkungen? Haben Sie gezielte Ziele und regelmäßige Kontrollpunkte, um den Fortschritt sicherzustellen?
Haben Sie einen Mechanismus für kontinuierliche Verbesserungen? Können Sie bewerten, evaluieren und tiefer in bestehende Anwendungsfälle eintauchen oder auf mehr Anwendungsfälle ausweiten?
Was Ihr Plan beinhalten sollte:
Infrastruktur-Einrichtung
Einsatz und Überwachung
Klare Messung der KPIs: some text
Genauigkeit: Messen Sie die Genauigkeit des generativen KI-Modells bei der Erzeugung relevanter und korrekter Ergebnisse. Dies kann mithilfe von Metriken wie Präzision, Rückruf, F1-Score oder mittlerem quadratischen Fehler quantifiziert werden, abhängig von der Art des Anwendungsfalls.
Produktivität: Bewerten Sie die Auswirkungen von generativer KI auf die Produktivität der Ziel-Persona oder Abteilung. Dies könnte Metriken wie die Anzahl der pro Zeiteinheit abgeschlossenen Aufgaben, Reaktionszeit oder Reduzierung des manuellen Aufwands umfassen.
Kundenzufriedenheit: Wenn der Anwendungsfall der generativen KI kundenorientierte Anwendungen umfasst, verwenden Sie Kundenzufriedenheitsumfragen oder Feedback, um zu beurteilen, wie gut das KI-System die Kundenbedürfnisse und -erwartungen erfüllt.
Kosteneinsparungen: Messen Sie die durch den Einsatz von generativer KI erzielten Kosteneinsparungen. Dies kann den Vergleich der Kosten für den Einsatz des KI-Systems mit den Ausgaben für traditionelle manuelle Prozesse oder Outsourcing umfassen.
Durchlaufzeit: Bewerten Sie die Zeit, die das generative KI-Modell benötigt, um Antworten oder Ergebnisse im Vergleich zu traditionellen Methoden zu generieren. Schnellere Durchlaufzeiten können zu erhöhter Effizienz und verbesserten Kundenerfahrungen führen.
Qualität der Ausgabe: Bewerten Sie die Qualität der generativen KI-Ergebnisse anhand vordefinierter Kriterien. Dies kann durch manuelle Überprüfung oder automatisierte Qualitätsprüfungen erfolgen, abhängig vom Anwendungsfall.
Fehlerquote: Quantifizieren Sie die Rate, mit der das generative KI-Modell falsche oder unerwünschte Ergebnisse erzeugt. Die Minimierung der Fehlerquoten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
Geschäftsauswirkungen: Identifizieren Sie spezifische Geschäftsmetriken, die direkt vom Anwendungsfall der generativen KI betroffen sind, wie z. B. Umsatzsteigerungen, reduzierte Kundenbeschwerden oder verbesserte Mitarbeiterbindung.
Schulungszeit und -kosten: Messen Sie die Zeit und die Ressourcen, die für die Schulung und Feinabstimmung des generativen KI-Modells erforderlich sind. Effiziente Schulungsprozesse können zu einer schnelleren Implementierung und einem schnelleren Nutzen führen.
Metriken mit menschlicher Beteiligung: Wenn menschliche Intervention im Prozess der generativen KI involviert ist, verfolgen Sie Metriken, die sich auf die Effizienz und Wirksamkeit der menschlichen Aufsicht beziehen.
Ausgabe und Qualität
Regelmäßige Audits und Bewertung für Expansion
Kontinuierliche Leistungsverbesserung und Modellaktualisierungen
Sicherheit und Compliance
Überwachung durch den Menschen
Reaktion auf Zwischenfälle und Behebung
Schritt 8: Definition von Personas und Eingabequellen
Bevor Sie Anweisungen für Interaktionen erstellen, ist es entscheidend, die Persona genau zu definieren, die mit diesen Assistenten oder Agenten interagieren wird. Dies stellt sicher, dass verstanden wird, welche Eingaben sie erhalten werden.
Die Eingaben können je nach der Persona variieren, die mit dem System interagiert, sei es ein Patient, Arzt oder KI-Assistent.
Darüber hinaus können Agenten möglicherweise direkte Eingaben von einem Assistenten anstelle eines Menschen erhalten, was die Bedeutung des genauen Wissens über die Personas, die mit dem System interagieren, für die effektive Bestimmung von Anweisungen hervorhebt.
Schritt 9: Entwerfen Sie Prompts gemeinsam mit dem funktionsübergreifenden Team
Arbeiten Sie gemeinsam mit dem funktionsübergreifenden Team daran, Prompts zu entwerfen, die die Antwort des generativen KI-Modells leiten werden.
Schritt 10: Entwicklungsmethode wählen
In diesem Stadium muss die Entscheidung getroffen werden, ob der Assistent oder Agent von Grund auf neu, maßgeschneidert oder auf eine Plattform/Lösung gesetzt werden soll, die schnellere Entwicklungsmöglichkeiten bietet.
Verschiedene Faktoren spielen hierbei eine Rolle, wie beispielsweise die spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls und das erforderliche Maß an Anpassung für den Assistenten oder Agenten. Die Auswahl einer Plattform erfordert die Abwägung von Kompromissen zwischen Anpassung, Geschwindigkeit, Effizienz und Kontrolle.
Es ist unerlässlich, die bestehende IT-Landschaft zu bewerten und zu prüfen, wie unsere beabsichtigte Lösung integriert werden kann.
Schritt 11: Entwurf der KI-Assistenten-/Agentenarchitektur
Es ist entscheidend, das Rückgrat Ihres KI-Systems zu etablieren: die Backend-Architektur. Dieser Schritt beinhaltet das sorgfältige Ausarbeiten der Architektur für Ihren KI-Assistenten oder Agenten, die als Grundlage für dessen Funktionalität und Leistung dient.
Es gibt verschiedene architektonische Ansätze zu berücksichtigen, von denen jeder einzigartige Vorteile bietet. Sie können sich beispielsweise für eine Microservices-Architektur entscheiden, bei der Ihr KI-System in kleinere, unabhängig bereitstellbare Dienste unterteilt wird. Dieser Ansatz fördert Skalierbarkeit und Flexibilität und ermöglicht eine einfachere Verwaltung und Aktualisierung einzelner Komponenten. Alternativ bietet eine ereignisgesteuerte Architektur Echtzeit-Reaktionsfähigkeit, indem sie Komponenten ermöglicht, über Ereignisse zu kommunizieren, was eine nahtlose Integration und Entkopplung von Diensten ermöglicht.
Unabhängig davon, ob Sie von Grund auf neu beginnen oder verschiedene Plattformen nutzen, ist es wichtig, architektonische Prinzipien zu priorisieren, die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit gewährleisten. Durch das sorgfältige Design der Backend-Architektur legen Sie den Grundstein für ein robustes und effizientes KI-System, das sich an sich ändernde Anforderungen anpassen und effektiv skalieren kann.
Schritt 12: Entwickeln Sie eine Benutzererfahrung (UX) und eine Benutzeroberfläche (UI)
Erstellen Sie benutzerfreundliche Erlebnisse und Schnittstellen, die das generative KI-Modell in der Produktion für den ausgewählten Anwendungsfall der Persona ausführen werden.
Tipps:
Halten Sie Design und Schnittstelle einfach
Erstellen Sie einen logischen und intuitiven Benutzerfluss, der die Nutzer durch die Funktionalität des KI-Modells leitet
Überlegen Sie, wie die neue Schnittstelle in das größere Ökosystem bestehender Apps passt
Stellen Sie sicher, dass die UX/UI responsiv und zugänglich auf verschiedenen Geräten und Bildschirmgrößen ist
Schritt 13: Erweitern Sie die Nutzung auf zusätzliche Personen
Sobald Sie akzeptable Ergebnisse durch Feinabstimmung erhalten, laden Sie einige andere Personen innerhalb der gewählten Persona ein, mit dem Modell zu beginnen.
Fahren Sie mit dem Testen, Messen und Feinabstimmen in einer Gruppe fort, bis Sie konsistente, qualitativ hochwertige Ausgaben erhalten.
Stellen Sie sicher, dass Sie mit jedem neuen Individuum die verschiedenen Arten verstehen, wie jeder Benutzer mit dem generativen KI-Modell interagiert.
Schritt 14: Erweitern Sie die Nutzung auf zusätzliche Anwendungsfälle innerhalb desselben Bereichs
Mit jedem zum Modell hinzugefügten Anwendungsfall kann es im Bereich genauer werden.
Schlussfolgerung
KI steht bereit, die Patientenreise neu zu definieren, Effizienz zu steigern und die Zufriedenheit umfassend zu erhöhen. Durch Investitionen in KI können Gesundheitseinrichtungen einen patientenzentrierten Ansatz gewährleisten, der den Bedürfnissen des modernen Patienten entspricht und die Herausforderungen bewältigt, denen sich Gesundheitsanbieter gegenübersehen.
Machen Sie den nächsten Schritt in der Innovation im Gesundheitswesen
Das Potenzial der KI, die Patientenreise zu transformieren, ist immens, aber die Verwirklichung dieses Potenzials beginnt mit einem Gespräch. Wir stehen an der Spitze der Integration von KI in das Gesundheitswesen, um die Patientenversorgung effizienter, personalisierter und zugänglicher zu machen. Wenn Sie bereit sind, zu erforschen, wie KI Ihre Praxis oder Ihre Gesundheitsorganisation revolutionieren kann, möchten wir von Ihnen hören.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um gemeinsam die Transformation des Gesundheitswesens zu starten. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Patientenversorgung heller gestalten.
