使用 AI 改善患者手术体验

每个企业主都知道(或至少应该知道)他们的客户以及他们的客户体验品牌的方式对他们的业务成功至关重要。近年来，越来越多的企业、品牌和组织利用人工智能和机器学习 (AI/ML) 的演进和改进来解决这些客户和用户体验 (CX/UX)。

据 Hubspot 称，大约 76% 的客户希望公司了解他们的需求，并愿意在为他们提供“良好”CX/UX 的公司上多花近 20%。考虑到这一点，再加上由于糟糕的客户服务导致每年损失 1.6 万亿美元(是的，带有“T”的万亿美元)的统计数据，几乎每个全球行业的更多公司近年来都在进行转型，这一点也就不足为奇了。他们的运营以改善其品牌的 CX/UX。

使用 AI/ML 改进医疗保健客户体验

不幸的是，医疗保健行业——尤其是在美国——在这方面仍然落后。这是我和我的联合创始人 Patrick 努力将更广泛的 AI/ML 元素整合到我们公司PatientPartner的 CX/UX 模型中的核心原因。PatientPartner 的核心是确保我们的团队为即将到来的患者找到相关的联系，以便他们可以与经历过与自己的术前和术后经历相同(或相似)经历的患者进行有意义的对话。通过在我们的核心模型中利用 AI/ML 等技术，我们能够确保每位患者都与最相关的 PatientPartner 配对，他们可以以无与伦比且真正个性化的方式提供支持。

与许多已转向在其流程中包含更多 AI/ML 关键元素的企业一样，我们的平台同样迅速获得更多牵引力并并行发展。我们的算法不断从我们作为服务提供商所获得的学习中，以及通过我们的患者的 CX/UX 和与我们平台的互动变得更加完善。我们的 AI/ML 应用程序越强大，我们的患者将获得的体验就越无缝。这不仅适用于找到与经历过类似经历的过去患者最相关的联系，而且实际上促进了这些联系，以便与其他患者建立更有意义和个人的联系。

使用 AI/ML 可改善患者与合作伙伴之间的联系

因为 PatientPartner 的平台是双面的，这意味着我们的团队必须了解我们用户的其他几个方面，这些方面来自我们平台的“患者”方面和“合作伙伴”方面。作为领导者，我们的团队成员不仅要了解是什么让这两名患者——前者和现在——彼此相关。这些类型的限定词的示例包括患者对沟通类型的偏好、他们何时最容易与我们平台中的其他患者联系，以及沟通方式或方式本身。

我们越是不断地学习和改进我们现有的商业模式中的 AI/ML 组合，我们的团队就越能够为我们的患者创造独特的定制体验。我们发现，这才是真正通过我们的平台为患者的 CX/UX 带来价值的原因。

当今社会所处的位置仅仅是将 AI/ML 更多地集成到医疗保健中的开始。我们才刚刚开始探讨它对患者和整个医疗保健行业的影响。

通过 AI/ML 学习和理解 CX

当企业致力于专注于推动世界一流的体验高于一切时，它可以直接洞察 AI/MC 可以在 CX/UX 上不断改进的方式类型。事实是，对于医疗保健行业来说，患者在他们自己独特的主观医疗保健旅程中存在许多未知数和问题。因此，医疗保健中的 AI/ML 需要扮演某种“指南”的角色：帮助患者导航他们的医疗保健旅程并不断改进他们的 CX/UX。

除此之外，作为医疗保健患者的指南，AI/ML 还必须同时在患者已经在思考的问题上领先一步，并为他们提供有关如何为患者正在经历的事情以及如何做好准备的建议。他们需要采取的下一步行动。

正如我和我的联合创始人所设想的那样，AI/ML 在医疗保健中的真正作用在于它能够为医疗保健提供者、医生、医院和其他行业利益相关者创造机会，让他们在医疗保健的每一步都真正为患者服务旅程，无论他们身在何处。虽然每个患者的医疗保健体验仍然是独一无二的，但在这些旅程中仍有一些潜在因素保持不变。与其他行业一样，AI/ML 在医疗保健中的集成需要专注于个性化这些基本常量。

结束的想法

医疗保健行业本身在采用技术的能力方面仍远远落后于其他行业，这一延迟主要是由于该行业本身极其复杂和监管性质。然而，AI/ML 越多地在行业的多个方面继续找到自己的方式，我们就越能看到患者护理质量和结果的改善。

为什么?因为 AI/ML 有能力汇集大量数据，以了解更经常导致最佳(或更好)结果的场景类型。

例如，想想一个即将接受膝盖手术的病人。他们在手术之前、期间和之后做了什么帮助他们比其他接受相同手术的患者恢复得更快?他们的经历与具有相似医疗状况但未接受相同手术的患者有何不同?这些是 AI/ML 可以帮助医疗保健提供者、医生、外科医生和医院更清楚地回答的问题。

了解这些数据点使医疗保健专业人员能够继续在诊所内外提供个性化护理，但最终目标是为患者带来更好的结果。将 AI/ML 进一步整合到医疗保健中的机会不仅是为了患者的利益;它对医疗保健行业也具有巨大的潜在价值。将 AI/ML 应用到提供者如何与患者一起或为患者做出决策时，可以获得持续的学习体验，可用于根据患者、他们的诊断或他们的医疗保健档案来优化护理。