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.

  • 체크 표시명확하고 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.
  • 체크 표시또한 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.

고객
Co-pilot

의사가 핵심 앱에 내장된 Automation Co-Pilot을 사용하여 개인화된 AVS를 작성합니다.

개인 맞춤화
자동화 자동화
문서
  • 체크 표시언어
  • 체크 표시연령 및 성별
  • 체크 표시교육 수준
  • 체크 표시의료 문해력
  • 체크 표시문화적 배경
  • 체크 표시지원 네트워크
  • 체크 표시위치 등
자동화
데이터베이스

자동화를 통해 데이터 저장소에 액세스합니다.

필요한 경우 Document Automation

meditech SAP
생성형 AI
생성형 AI

생성형 AI가 맥락을 파악하고 종합합니다.

맞춤형 AVS
문서
  • 체크 표시환자의 언어
  • 체크 표시연령별 제안 사항
  • 체크 표시적절한 읽기 수준
  • 체크 표시헬스케어에 대한 설명
  • 체크 표시문화 관련성
  • 체크 표시지원 네트워크의 역할
  • 체크 표시가장 가까운 서비스에 액세스
  • 체크 표시재정 자원
  • 체크 표시언어별 문의처
생성형 AI
환자

더 효과적인 AVS를 통해 환자 참여도와 치료 결과가 향상됩니다.

자동화

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인간 상호작용

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