智能患者分诊系统助力区域医疗网络
一家服务于美国西南部230万人口的中型医疗服务提供商正面临行政负担过重和患者等待时间过长的问题。其呼叫中心每天处理超过8,000个咨询请求，工作人员花费大量时间在日常排班、症状评估和保险验证等任务上。该机构亟需一种既能简化交互流程又能保留人性化服务的解决方案。阅读我们的医疗保健领域对话式AI案例研究，探索我们如何彻底改变患者的体验！
挑战：
我们如何帮助减轻行政负担并改善医疗获取，同时保持临床准确性？
这家医疗网络客户面临来自多方面的压力。过去三年间，患者数量增长了42%，但由于预算限制和持续的人才短缺，人员配置却保持不变。接待人员被预约请求、保险问题以及可以通过更高效方式处理的基础医疗咨询压得喘不过气。
与此同时，患者因平均12分钟的等待时间而感到沮丧，许多人甚至直接放弃拨打。现有的电话系统无法区分需要紧急医疗关注的严重问题和常规行政请求，这导致了危险的瓶颈现象——患有严重症状的患者不得不与仅需处方续开或预约更改的患者一起排队等待。
临床工作人员也被迫参与行政任务，减少了实际用于患者护理的时间。该网络的领导层意识到需要一种更智能的方法——一种能够自动处理常规咨询，同时确保复杂医疗状况获得适当人工关注的解决方案。正是在这种背景下，他们联系了Master of Code Global，寻求全面的医疗AI咨询服务。
我们的解决方案：
Master of Code Global开发了一个智能患者沟通平台，作为所有客户互动的第一接触点。
我们的对话式AI开发公司构建了一个集成多种渠道的一体化智能解决方案。该平台无缝集成了网络现有的电子健康记录（EHR）系统和预约调度软件，从而创建了一个统一的用户体验。
这个定制化的AI助手使用经过临床验证的分诊协议进行初步筛查。当人们拨打电话或聊天时，系统会针对症状、病史和紧急程度提出有针对性的问题。根据回答，系统可以安排适当的预约、提供相关健康信息，或将高优先级病例立即转接给医疗专业人员。
对于常规行政任务，系统可以实时访问患者记录，以处理预约安排、处方续开请求和保险验证。如今，他们的医疗客户无需人工干预即可修改现有预约、请求医疗记录或获取诊所位置的方向指引。
我们从零开始构建的平台包含一个复杂的升级引擎，能够识别何时需要人工专业知识介入。复杂医疗问题、情绪压力指标或模糊症状都会触发系统立即将对话转接给合适的临床人员，确保患者安全始终处于首位。
使用的技术：
- Rasa NLU
- Node.js
- Amazon Transcribe
- AWS EKS
提供的服务：
- 临床工作流分析
绘制现有通信流程并确定自动化机会
- 医疗分诊逻辑开发
根据既定临床协议和急诊医学指南创建决策树
- EHR系统集成
构建与Epic和Cerner系统的安全连接，实现实时患者数据访问
- 多渠道部署
在电话、网页聊天和移动应用程序界面实施AI
- 员工培训计划
教育医疗工作者掌握AI辅助工作流程和升级程序
- 合规认证
确保完全符合HIPAA规定并实施必要的安全措施
成果：
- 平均等待时间减少63%，从12分钟降至4.5分钟
- AI互动的患者满意度评分为89%，其中94%表示愿意再次使用该系统
- 因等待时间缩短和服务选项改进，弃电率下降47%
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