在當今快速發展的醫療行業中,患者服務計劃正逐步轉型,這一切都離不開新與科技的驅動。從增進患者遵從性、提高藥品可負擔性,到改善患者參與和倡導患者權益,科技的應用正在重塑傳統醫療模式,使之更加個人化和效率。
患者負擔能力的科技助力
對於許多無保險或者保險不足的患者來說,高昂的醫藥費用一直是一大負擔。在這一背景下,藥商和醫療機構推出了多種患者負擔能力計劃,例如提供免費或折扣藥品,以及財務援助。這些計劃的有效實踐,往往依賴於先進的數據分析和管理系統,如電子福利驗證(eBV)的廣泛應用。人工智能(AI)在這一過程中加速和簡化工作流程的作用,大幅提高了治療方案的可近性,使患者更快獲得所需藥物。
提升患者遵從性的創新工具
為了提高患者對治療方案的遵從性,藥商開發了一系列工具和應用。早期如智能藥盒和智能藥瓶蓋等裝置,通過感應技術追踪患者的用藥情況,但效果並不好,現在透過更有誘因性的照護訊息,增加患者遵循的動機。此外,行動化健康應用程式允許患者隨時隨地訪問個人健康數據,進一步強化了患者的參與和遵從性。
患者參與的策略優化
患者參與計劃包括對入案管理、藥費估算和管理流程的優化等,這些都依靠先進的 IT 解決方案來實現。例如,患者支持平台的建立,讓患者能夠更方便地確認預約、填寫醫療和相關表格、更新健康個人參與記錄,以及查看檢測結果等。
倡導患者權益的技術支持
在倡導患者權益方面,主要為對醫藥及疾病的認識,利用科普知識,讓病人可以參與醫療的討論,所應用技術的應用包括但不限於提供教育資源、瞭解治療選擇性、以及保護患者隱私。自然語言處理(NLP)技術被應用於分析患者通話數據,幫助醫療機構識別並解決患者面臨的挑戰和障礙。
遠距醫療和數據分析的前景
遠距健康監護、數位健康工具(mHealth)和患者個人平台等技術已在市場上逐漸成熟,但智慧醫療仍在努力整合 AI/ML,以便利用預測分析改善患者結果。此外,透過數據分析優化共付計劃(Co-pay)的使用,幫助藥廠規劃患者遵從性,走向直接面對病人(Direct to Patient)的策略。
科技在患者照護服務領域的整合日益加深。AI 和機器學習(ML)的新興科技,不僅將使醫療服務更加個人化和有效。隨著數據分析技術的進一步發展,醫療系統預計更高度與個人治療旅程上的資源進行結合,為所有醫療生態系統參與者提供可交換性的整合服務,從而提高整體更符合期待的治療結果。
PatientsForce 采鋐健康集團總經理 張向昕