Descubra cómo la inteligencia artificial está transformando la CX del sector salud

Encontrar respuestas a las preguntas médicas más básicas no es fácil, y mucho menos a través de los canales dispuestos por la empresa; además, si la pregunta se aparta del guión tradicional, la situación se complica aún más. Los sitios web del sector salud no suelen proporcionar este tipo de información; por otra parte, a menudo, el servicio de atención se toma su tiempo para encontrar la respuesta, o directamente transfiere la interacción a otro departamento.

Las prestadoras de salud deben lidiar con leyes de privacidad cada vez más estrictas y estructuras empresariales cada vez más sobrecargadas, por lo que necesitan simplificar sus procesos a través de la tecnología. Por fortuna, existe una luz al final del túnel: la inteligencia artificial (IA). En un reciente estudio, Markets and Markets estimó que, para 2022, la inversión en IA en el sector alcanzará los USD 8.000 millones.

La IA tiene un gran potencial para mejorar la experiencia del paciente, así como para promover la innovación; además, ayudará a las empresas a desarrollar mejores formas de resolver algunos de los complejos problemas que afectan a la industria.

El impacto en la experiencia del paciente

La IA puede analizar y aprender a partir de la diversidad de información que las empresas tienen a su disposición, y luego hacer previsiones para comprender el comportamiento del cliente. Esto puede ayudar, en los procesos internos, a optimizar los resultados de los tratamientos médicos, y en consecuencia, a obtener los mejores beneficios.

La creciente popularidad y aceptación de los dispositivos inteligentes –desde aplicaciones portátiles o wearables hasta apps de salud– facilita enormemente la recopilación de datos, lo que contribuye a que la IA y, en particular, el aprendizaje automático ganen protagonismo. Las empresas de salud pueden, por ejemplo, mejorar los resultados quirúrgicos, reduciendo el riesgo de los procedimientos e, incluso, los tiempos de recuperación.

A través de las aplicaciones, los pacientes pueden recibir consejos y tareas diarias personalizadas relacionadas con su diagnóstico. El algoritmo realiza ajustes basados en la información capturada; también habilita a la IA a analizar los resultados y a recomendar otras acciones para mejorar los resultados.

Diagnósticos optimizados

La IA es de gran aplicación en la salud: puede emplearse tanto en enfermedades cardíacas y en el control de la diabetes, como en problemas de salud en general. La atención médica personalizada permite que el paciente puede realizar algunas acciones que anteriormente dependían del médico, como por ejemplo, controlar determinadas enfermedades.

Las tecnologías de autodiagnóstico también permiten que el paciente controle su propia salud y obtenga información relevante sobre los resultados. Por ejemplo, por medio de fotografías, la IA puede realizar el diagnóstico de una mancha en la piel y determinar si es benigna o si es necesario estudiarla más en detalle.

El servicio al cliente también se beneficiará

La experiencia debe evolucionar para que no sea necesario que el paciente tenga que comunicarse con el contact center, sino que un agente se adelante y se comunique con él, según la información analizada por la IA. Este monitoreo pasivo ayuda a determinar si el paciente muestra síntomas que puedan llevarlo a desarrollar una enfermedad. De este modo, un técnico de salud contacta al paciente, evalúa si necesita otros estudios y lo ayuda a comprender su diagnóstico.

Se espera que la IA transforme y personalice la información, y que ayude a humanizar las interacciones entre médicos y pacientes, o por lo menos, a determinar lo que debe automatizarse para facilitarle la vida al paciente.

La digitalización de la atención médica ofrece nuevas oportunidades de crecimiento para el sector, que necesita atender a clientes mejor informados, y que valoran la conveniencia y la personalización. En este whitepaper de Frost & Sullivan y Genesys, encontrará diversos aspectos que influyen en la innovación del modelo de negocios del sector salud.

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