유스케이스: 의료 서비스 자동화 및 생성형 AI로 더욱 효과적으로 진료 후 요약지 작성하기. 자동화 및 생성형 AI를 활용하여 간결하고 정확하며 개인화된 진료 후 요약지를 단 몇 초 만에 작성할 수 있습니다. 비즈니스 도전 과제. 연구에 따르면 병원에서 진료 직후 인터뷰에 응한 환자의 60%가 방금 받은 복약 지침을 잘못 이해했으며, 40~60%의 환자가 의사가 기대한 수준대로 복약 지침을 설명하지 못했다고 합니다. 또한 연구에 따르면 환자들은 서면 진료기록요약지를 중요하게 생각하지만, AVS(진료 후 요약지)을 제공하는 것은 이미 과중한 업무에 시달리는 의사들에게 많은 시간이 소요되는 일입니다. 자동화와 생성형 AI를 결합한 솔루션. 명확하고 간결한 AVS를 작성하려면 다양한 시스템에서 수집한 정확하고 포괄적인 환자 데이터가 필요합니다. 자동화를 통해 데이터 검색, 유효성 검사, 서식 지정을 간소화하고 즉각적으로 처리할 수 있어 의사는 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다. 또한 생성형 AI와 결합된 자동화를 통해 환자의 언어, 연령, 문화, 교육 수준 및 기타 선호도에 맞게 개인화하면서 모든 중요한 사항을 파악할 수 있는 논리적이고 일관된 진료기록요약지 초안을 신속하게 작성할 수 있습니다. 정확하고 실행 가능한 AVS의 가치는 의료 서비스 제공자, 지불자, 환자 모두에게 적용됩니다. 순응도 향상 의사의 치료 권장 사항에 대한 이해도 향상에서 비롯됨 치료 결과의 질 향상 치료 순응도 향상으로 인한 치료 결과의 질 향상 치료 비용 절감 의료 서비스 제공자, 지불자, 환자에게 이득 참여도 향상 환자에게 더 많은 정보를 제공하여 환자 참여도 향상 자동화와 생성형 AI를 도입하여 보다 효과적인 진료 후 요약지 작성하기. 순응도가 20~80% 향상되고 미순응 환자당 비용을 절감할 수 있습니다. 의사가 핵심 앱에 내장된 Automation Co-Pilot을 사용하여 개인화된 AVS를 작성합니다. 개인 맞춤화 언어 연령 및 성별 교육 수준 의료 문해력 문화적 배경 지원 네트워크 위치 등 자동화를 통해 데이터 저장소에 액세스합니다. 필요한 경우 Document Automation 생성형 AI가 맥락을 파악하고 종합합니다. 맞춤형 AVS 환자의 언어 연령별 제안 사항 적절한 읽기 수준 헬스케어에 대한 설명 문화 관련성 지원 네트워크의 역할 가장 가까운 서비스에 액세스 재정 자원 언어별 문의처 더 효과적인 AVS를 통해 환자 참여도와 치료 결과가 향상됩니다. 자동화 인간 상호작용 생성형 AI Automation Co-Pilot 자동화 성공 플랫폼을 자세히 알아보세요. 데모 신청하기 질문이 있으신가요? 문의하기