目前医生面临的最艰巨挑战之一与医学本身无关，而是与动机有关，特别是如何鼓励患有多种慢性病的患者坚持其治疗计划。幸运的是，人工智能（AI）和行为科学的进步正在推动新的患者激励解决方案，这些解决方案可以大大减轻医生的压力，但医生的日常工作流程需要进行调整以充分利用这些工具。
医生可以成为“教练”
医生与每位患者面对面的时间有限。他们无法花费宝贵的几分钟回顾旧的障碍和重复之前的建议。对于医生和患者来说，感觉进展不大，每次讨论都集中在重蹈覆辙而不是设定新目标和寻找新的护理方法，这是困难且令人沮丧的。额外花费时间也会影响医生在其他方面的表现，研究表明，在时间压力较大的患者就诊中，计划外和计划内的随访次数分别增加了6%和4.5%，这表明存在遗留问题或患者不满意。
无论这样的重复对话看似多么有效，一旦患者离开医生的办公室，医生通常就失去了所有的可见性。他们只能希望患者会按时服药并遵循计划。传统的远程患者监测和健康应用工具虽然尝试解决这一问题，但大多未能成功。挑战在于这些工具要求患者从一开始就具有内在动机来维持新的行为。正如医生所知，这往往不是事实，尤其是当患者同时面临社会风险因素和慢性疾病时。如果不从根本上解决患者服药的动力问题，大多数患者将在几个月内停止使用数字健康工具，回到原有的习惯和常规。
如果我们真的想帮助患者和医生，第一步是采用真正激励和赋能患者遵循其护理计划的方法。
新一代患者激励工具
真正有效的数字健康解决方案反映了动机背后的心理学。这些患者激励工具利用行为科学原理和AI，在医疗环境之外形成医生和患者之间的连接。这些工具不强加过于规定和僵化的做法，而是提供高度个性化的体验，满足每个个体的需求，并提供适当的激励，帮助他们一天天前进。
有效的患者激励并不追求完美，而是基于理解一个80%依从性的患者比追求完美、感到疲惫并最终放弃的患者表现更好。慢性病管理是一场马拉松，而不是短跑。
这些新解决方案认识到，就像任何习惯一样，持续的动机是培养健康行为的关键，这通过利用禀赋效应、损失厌恶和信心建立等原则来实现，帮助每个患者发展自己的内在动机。这些解决方案不仅仅发送服药提醒，而是针对长期行为改变的核心驱动力。
当患者使用这些平台时，医生可以确信所提供的激励——这些激励能让他们感受到进步和能力提升——实际上会让患者积极参与到自己的健康中。最终，这些工具使医生能够更多地关注护理本身，而不是详细列出步骤并希望患者能遵守。
与标准的数字健康工具不同，人工智能驱动的患者激励解决方案在初次使用后不会出现留存率急剧下降的情况，因为该模型允许持续的动机并保持高使用率（通常超过90%）。
然而，患者激励工具不能独自完成所有工作。为了最大限度地利用这些工具，医生应实施一些关键的最佳实践。
医生在实践中应实施的三个最佳实践
根据经验，以下操作步骤对于希望最大化患者激励解决方案潜力的医生至关重要：
- 数据卫生：在自己的实践中制定严格的数据卫生流程，并尽可能坚持。在AI时代，数字健康供应商利用机器学习来确定其解决方案如何最好地应用于特定的患者群体，并指导个性化。这些洞察依赖于每个患者都有可靠的数据。当医生的实践一致跟踪每个患者最重要的数据点时，有助于为患者激励解决方案的成功做好准备。
- 参与工具：尽可能多地了解所使用的患者激励平台的结果。使用这些解决方案的患者应该感到更健康，有更多的关于其活动的问题，并且在每次就诊时表现出更多的参与度。及时了解结果可以帮助您发现患者可能准备好采取额外步骤改善健康的领域。
- 发出你的声音：对于那些提供商网络尚未使用此类解决方案的医生，鼓励他们探索选项是有帮助的。如果让难以接触的患者加入这样的项目对医生的实践有帮助或减轻跟踪患者药物依从性的压力，确保提供商网络不拒绝任何可能有益的工具可能是明智的。
显著的一步前进
采用患者激励解决方案是一种有效的方式，可以减轻医生的持续压力并改善难以接触的患者的健康结果。这些解决方案之所以显著，是因为它们针对动机的驱动因素，从而创造持久的行为改变。
通过实施这些解决方案，医生可以显著提高长期提供的护理质量，并减少无数患者的药物依从性负担。
Russ Gagnon 是 Wellth 的首席产品官，Wellth 是一家领先的科学支持的日常护理激励解决方案，帮助成员建立健康的日常习惯并促进长期行为改变。
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