Эволюция CRM в здравоохранении | Изучение прошлого, настоящего и будущего

А. Начальные этапы внедрения CRM в здравоохранении  

Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) впервые появились в конце 1980-х и начале 1990-х годов как инструмент для управления взаимодействием с клиентами и данными, главным образом в секторах продаж и маркетинга. Целью этих систем было эффективное хранение и систематизация контактной информации клиентов, поэтому самые ранние версии CRM-систем были в основном ориентированы на отслеживание взаимодействия с клиентами, управление воронкой продаж и автоматизацию маркетинговых кампаний.  

В 1993 году компания Siebel Systems разработала значительно усовершенствованную версию CRM-системы под названием Siebel CRM. Эти решения вышли за рамки продаж — они интегрировали различные бизнес-процессы, включая маркетинг и поддержку клиентов. Siebel CRM стала отраслевым стандартом, продемонстрировав, как технологии могут централизовать и автоматизировать рабочие процессы. На пике своего развития компания Siebel Systems, как сообщается, контролировала почти половину рынка CRM того времени. Том Сибель, основатель и генеральный директор компании, был признан пионером отрасли и лицом CRM. В 2005 году корпорация Oracle приобрела компанию почти за шесть миллиардов долларов.  

Системы CRM проникли в отрасль здравоохранения в конце 1990-х и начале 2000-х годов. По мере того, как отрасли постепенно переходили от подхода, ориентированного на поставщика услуг, к подходу, ориентированному на клиента, организации здравоохранения осознали растущую потребность в повышении удовлетворенности пациентов и установлении долгосрочных отношений. Этот сдвиг послужил толчком к внедрению CRM в отрасли здравоохранения.  

Б. Система управления взаимоотношениями с клиентами в здравоохранении, которую мы знаем сегодня.  

Современные системы CRM в здравоохранении значительно эволюционировали по сравнению со своими предшественниками. Они интегрируют данные из различных источников, таких как электронные медицинские карты (ЭМК), платежная информация и инструменты коммуникации, создавая мощный центр информации о пациентах. Согласно последним статистическим данным, объем мирового рынка здравоохранения, как ожидается, достигнет 40 миллиардов долларов к 2033 году — огромный скачок по сравнению с прогнозируемыми 15 миллиардами долларов в 2023 году. Ожидается, что в прогнозируемый период с 2024 по 2033 год отрасль будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 9.91%. 

Рассмотрим некоторые ключевые особенности современных CRM-систем для здравоохранения.  

• Персонализированное взаимодействие с пациентамиПредоставляя целостное представление о пациентах, медицинские работники могут персонализировать общение, адаптируя его к их потребностям и состоянию здоровья. Поскольку персонализация является ключом к удовлетворению потребностей клиентов, медицинские организации могут эффективно вовлекать и удерживать своих клиентов. [Ссылка на блог о пациентоориентированном подходе]  
• Интеграция с ЭМКБлагодаря интеграции CRM-систем с электронными медицинскими картами, медицинские работники получают полный обзор информации о пациенте, что, в свою очередь, улучшает координацию медицинской помощи. Эта интеграция обеспечивает бесперебойную связь между медицинскими бригадами и гарантирует, что пациенты получают точные планы лечения.  
• Телемедицина и дистанционная поддержка медицинского обслуживанияПандемия COVID-19 подстегнула потребность в телемедицине и дистанционном мониторинге. Фактически, последний отчет Statistica показал, что в 2024 году более 116 миллионов пользователей предпочитали виртуальные консультации, что является значительным скачком по сравнению с примерно 57 миллионами в 2019 году. Поэтому неудивительно, что современные CRM-решения также поддерживают интеграцию с телемедициной. Интеграция телемедицины позволяет медицинским работникам эффективно управлять виртуальными консультациями и отслеживать состояние пациентов. [Ссылка на блог о телемедицине]  
• Аналитика данных и пониманиеСовременные CRM-системы предлагают расширенные аналитические возможности, которые помогают медицинским организациям отслеживать результаты лечения пациентов, выявлять пробелы в эффективности и прогнозировать поведенческие модели. Такой подход, основанный на данных, позволяет проводить более эффективные вмешательства и повышать качество медицинской помощи пациентам.  

Поскольку технологии постоянно развиваются, системам CRM крайне важно одновременно адаптироваться. Интеграция новейших технологических достижений позволит создать еще более совершенную систему, которая еще больше улучшит качество обслуживания пациентов и оптимизирует рабочие процессы. Давайте посмотрим, что ждет решения CRM в сфере здравоохранения в будущем.  

C. Будущее CRM в здравоохранении  

Будущее CRM в здравоохранении определяется достижениями в области искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и прогнозного анализа. Том Зибель, пионер индустрии CRM, на пресс-конференции с Microsoft заявил: «Динамика рынка и требования цифровой трансформации кардинально изменили требования рынка CRM».

Универсальной CRM-системы уже недостаточно. Сегодня клиенты требуют отраслевых, полностью основанных на искусственном интеллекте решений, которые обеспечивают прогнозирование доходов, прогнозирование продаж, анализ оттока клиентов, определение оптимального продукта, оптимального предложения и предрасположенности к покупке. Нет сомнений, что эти технологии, безусловно, изменят способы оказания и получения медицинской помощи.  

Вот некоторые ключевые тенденции будущего CRM в здравоохранении:  

1. Персонализация на основе искусственного интеллектаСистемы, работающие на основе искусственного интеллекта, способны анализировать огромные массивы данных о пациентах для предоставления персонализированных рекомендаций по диагностике и лечению. Например, Watson Health, подразделение IBM, занимающееся применением ИИ и анализа данных в здравоохранении, анализирует многочисленные параметры пациентов, включая историю болезни, генетику и симптомы заболеваний, чтобы диагностировать скрытые заболевания и предлагать рекомендации по лечению.

   Кроме того, в исследовании, опубликованном в журнале Clinical Oncology, система поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта от Watson Health, разработанная специально для онкологических заболеваний, достигла 93% совпадения рекомендаций по лечению, выработанных экспертным онкологическим консилиумом (показатель, используемый в генетике для определения вероятности того, что признак или заболевание, присутствующие у одного человека, также будут наблюдаться у другого). Это демонстрирует, как высокий уровень персонализации, демонстрируемый ИИ, может повысить точность диагностики и эффективность лечения, что приводит к улучшению результатов лечения пациентов.  

2. Прогностическая аналитика для профилактической помощиПрогностический анализ — это форма анализа данных, которая объединяет методы машинного обучения, интеллектуальный анализ данных и моделирование. Он собирает данные из медицинских карт, опросов о состоянии здоровья, диагнозов пациентов и планов лечения для получения ценных сведений о текущих и будущих сценариях.

   Прогностический анализ играет важную роль в оценке риска, позволяя оценить индивидуальный риск развития определенных заболеваний [рак, сердечно-сосудистые заболевания, диабет, нейродегенеративные расстройства] на основе ряда факторов, включая генетику, образ жизни и историю болезни.

   После тщательного анализа модели машинного обучения генерируют персонализированные оценки риска, что облегчает целенаправленное профилактическое вмешательство. Этот метод проактивного подхода к лечению позволяет медицинским работникам эффективно распределять ресурсы и уделять приоритетное внимание лицам из группы высокого риска. В результате можно ограничить развитие заболеваний, тем самым снизив общую нагрузку на системы здравоохранения.  

3. Интеграция голосовых технологий и чат-ботов.По мере дальнейшего развития медицинских чат-ботов мы увидим, как отрасль будет использовать передовые технологии искусственного интеллекта и обработки естественного языка (NLP) для предоставления персонализированной помощи пациентам, предоставления точной медицинской информации, упрощения процесса записи на прием, пополнения рецептов и управления медицинскими записями.

   В ближайшие годы ожидается значительный рост рынка медицинских чат-ботов благодаря расширению использования мобильных телефонов, растущему спросу на виртуальные медицинские услуги и необходимости снижения затрат на здравоохранение. Фактически, согласно исследованию рынка, опубликованному в 2022 году, прогнозируется, что к 2028 году объем мирового рынка медицинских чат-ботов достигнет 431 миллиона долларов, что является значительным скачком по сравнению с его оценкой в ​​184 миллиона долларов в 2021 году.  

4. Блокчейн для повышения безопасности данныхЗначительные достижения в сфере здравоохранения также повышают риск утечки данных. Утечки данных в здравоохранении являются глобальной проблемой, поскольку влекут за собой серьезные последствия, включая раскрытие данных пациентов, кражу личных данных и значительную финансовую задолженность.

   Используя хранилище данных на основе блокчейна, медицинские учреждения могут повысить конфиденциальность и целостность медицинских данных тремя основными способами. К ним относятся: [i] децентрализация блокчейна и распределение данных по децентрализованной сети снижает риск сбоя в одной точке; [ii] данные, защищенные технологией блокчейна, защищены криптографическими алгоритмами, обеспечивающими безопасность данных; и [iii] блокчейн учитывает весь доступ к данным, делая их защищенными от несанкционированного доступа. 

Как видите, будущее CRM в здравоохранении в значительной степени определяется персонализацией на основе искусственного интеллекта, предиктивным анализом, интеграцией чат-ботов и технологией блокчейн. Интеграция этих инструментов выводит CRM в здравоохранении на новый уровень.  

Д. Заключение  

Эволюция CRM в здравоохранении демонстрирует растущий спрос на пациентоориентированный подход и влияние развивающихся технологий. Простая система ведения учета превратилась в неотъемлемый инструмент в здравоохранении для улучшения результатов лечения пациентов и повышения операционной эффективности. По мере дальнейшего развития технологий, CRM в здравоохранении будет формироваться под влиянием искусственного интеллекта, предиктивного анализа, чат-ботов и технологии блокчейн.