Tại sao cần nâng cao trải nghiệm bệnh nhân
Nâng cao trải nghiệm bệnh nhân không chỉ là xu hướng của dịch vụ y tế mà sẽ dẫn đến kết quả sức khỏe lâm sàng tốt hơn, tăng sự hài lòng của bệnh nhân.
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ như AI, IoT đã đến lúc các nhà lãnh đạo y tế nhận ra giá trị nội tại của nâng cao trải nghiệm bệnh nhân như một nền tảng cho sứ mệnh cung cấp dịch vụ chăm sóc chất lượng cao của họ.
Giải pháp trung tâm liên hệ
Mật độ tương tác
Trung tâm liên hệ trong lĩnh vực y tế không chỉ giới hạn ở việc xử lý các cuộc gọi hỗ trợ mà còn bao gồm nhiều loại tương tác khác nhau trên nhiều phòng ban.
Điều này bao gồm các đội ngũ thanh toán, trạm y tá, và thậm chí là nhân viên bán lẻ trong môi trường y tế.
Khái niệm “mật độ tương tác” đề cập đến vô số điểm tiếp xúc nơi bệnh nhân giao tiếp với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
Sự đa dạng hóa tạo điều kiện tiếp cận toàn diện hơn đối với việc giao tiếp với bệnh nhân.
Ví dụ: một bệnh nhân gọi điện để hỏi về hóa đơn cũng có thể có thắc mắc liên quan đến thủ thuật y tế gần đây hoặc thuốc của họ.
Tích hợp các chức năng khác nhau vào một giải pháp trung tâm liên hệ duy nhất, các tổ chức y tế có thể đảm bảo bệnh nhân nhận được hỗ trợ toàn diện mà không cần phải chuyển qua lại giữa các phòng ban khác nhau.
Khả năng quản lý nhiều tương tác trong một nền tảng giúp tối ưu hóa trải nghiệm của bệnh nhân.
Bệnh nhân không còn cần phải nhớ quá nhiều số điện thoại hoặc phòng ban.
Thay vào đó họ có thể kết nối với một đại diện có quyền truy cập vào toàn bộ lịch sử của họ và có thể giải quyết nhiều vấn đề trong một cuộc gọi.
Cách tiếp cận gắn kết này nuôi dưỡng cảm giác được chăm sóc và quan tâm, củng cố niềm tin và sự hài lòng của bệnh nhân.
Tích hợp trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển đổi cách thức hoạt động của các trung tâm liên hệ, đặc biệt là trong môi trường y tế.
Các giải pháp CPaaS như Webex Connect sử dụng AI để nâng cao giao tiếp và đơn giản hóa quy trình.
AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết giúp các nhân viên tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa.
Ví dụ: công cụ dựa trên AI có thể đánh giá các tương tác trước đây của bệnh nhân, lịch sử điều trị và sở thích ngay cả trước khi cuộc gọi bắt đầu.
Khi một bệnh nhân liên hệ để được hỗ trợ, nhân viên được trang bị thông tin liên quan giúp họ điều chỉnh cuộc trò chuyện phù hợp.
Mức độ cá nhân hóa này không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn nâng cao trải nghiệm tổng thể của bệnh nhân khi làm cho họ cảm thấy được coi trọng và thấu hiểu.
Ngoài ra, AI có thể giúp các trung tâm liên hệ y tế xử lý khối lượng cuộc gọi lớn hiệu quả hơn.
Thông qua sử dụng các bot giọng nói cho các câu hỏi thường gặp, các tổ chức có thể giải phóng nhân viên con người để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn cần sự đồng cảm và hiểu biết tinh tế.
Sự cân bằng giữa tương tác con người và hiệu quả của AI là chìa khóa để tạo ra trải nghiệm mượt mà cho bệnh nhân.
Tự động hóa thông qua NLP
Một trong những tính năng nổi bật của giải pháp trung tâm liên hệ hiện đại là khả năng tự động hóa các tương tác sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Công nghệ này giúp hệ thống hiểu và phản hồi ngôn ngữ con người theo cách tự nhiên và trực quan.
Trong bối cảnh y tế, NLP có thể được sử dụng để tự động hóa các câu hỏi phổ biến như lên lịch hẹn, mua lại đơn thuốc, hoặc câu hỏi về hóa đơn.
Bệnh nhân có thể tương tác với các bot giọng nói hoặc chatbot hiểu được yêu cầu của họ và cung cấp câu trả lời chính xác mà không cần can thiệp của con người.
Điều này không chỉ giảm thời gian chờ đợi mà còn đảm bảo bệnh nhân nhận được thông tin kịp thời.
Hơn nữa, NLP nâng cao độ chính xác của thu thập dữ liệu trong các tương tác.
Phân tích các cuộc trò chuyện theo thời gian thực, những hệ thống này có thể xác định các chủ đề và mối quan tâm chính thường xuất hiện trong số các bệnh nhân.
Phản hồi có giá trị này giúp các tổ chức y tế chủ động giải quyết các điểm đau chung và cải thiện dịch vụ của họ theo thời gian.
Khả năng tự động hóa được hỗ trợ bởi NLP cuối cùng dẫn đến quy trình làm việc hiệu quả hơn trong các trung tâm liên hệ.
Nhân viên có thể tập trung năng lượng vào các vấn đề phức tạp hơn trong khi các câu hỏi thông thường được xử lý nhanh chóng và hiệu quả.
Từ đó dẫn đến trải nghiệm tổng thể tốt hơn cho bệnh nhân.
Khả năng giảm tiếng ồn
Một khía cạnh thường bị bỏ qua của giải pháp trung tâm liên hệ là tầm quan trọng của tiếng ồn trong các tương tác.
Tiếng ồn nền có thể làm giảm đáng kể chất lượng cuộc trò chuyện.
Vì vậy gây khó khăn cho cả nhân viên và bệnh nhân trong việc giao tiếp hiệu quả.
Các nền tảng CPaaS như Webex Connect cung cấp tính năng giảm tiếng ồn tiên tiến giúp loại bỏ các yếu tố gây mất tập trung trong cuộc gọi.
Áp dụng các thuật toán tinh vi lọc âm thanh nền như tiếng trò chuyện từ các nhân viên khác hoặc tiếng ồn xung quanh, những giải pháp này đảm bảo cuộc trò chuyện vẫn rõ ràng và tập trung.
Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường y tế nơi thông tin nhạy cảm được thảo luận và tính bảo mật là tối thượng.
Khả năng giảm thiểu yếu tố gây mất tập trung không chỉ cải thiện giao tiếp mà còn góp phần tạo không khí chuyên nghiệp hơn trong trung tâm liên hệ.
Bệnh nhân có khả năng cảm thấy thoải mái hơn khi thảo luận về những lo ngại của họ khi biết rằng họ đang ở trong một môi trường yên tĩnh và chú ý.
Sự chú ý đến chi tiết này củng cố thông điệp rằng các tổ chức y tế coi trọng thời gian và sức khỏe của bệnh nhân.
Giải pháp phân tích dữ liệu theo ngữ cảnh
Thông tin chi tiết cá nhân hóa
Một trong những tính năng nổi bật của phân tích dữ liệu theo ngữ cảnh là khả năng cung cấp thông tin chi tiết cá nhân hóa về bệnh nhân.
Thông qua việc tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, các tổ chức y tế có thể hiểu toàn diện về lịch sử, sở thích và hành vi của bệnh nhân.
Ví dụ: nếu một bệnh nhân thường xuyên thăm khám với một chuyên gia cụ thể hoặc có các dị ứng được ghi chú trong hồ sơ, thông tin này có thể được nhân viên xử lý cuộc gọi tiếp cận ngay lập tức.
Mức độ hiểu biết này giúp nhân viên tương tác với bệnh nhân ở cấp độ cá nhân hơn.
Vì thế khiến họ cảm thấy được trân trọng và thấu hiểu.
Khi nhân viên biết một bệnh nhân thường yêu cầu những tiện nghi nhất định hoặc có những ưu tiên cụ thể liên quan đến điều trị hoặc giao tiếp, họ có thể điều chỉnh cách tiếp cận phù hợp.
Tiếp cận cá nhân hóa không chỉ nâng cao trải nghiệm tổng thể của bệnh nhân mà còn xây dựng lòng tin và mối quan hệ giữa bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ y tế.
Giải quyết dịch vụ chủ động
Phân tích dữ liệu theo ngữ cảnh trao quyền cho các tổ chức y tế giải quyết yêu cầu dịch vụ của bệnh nhân một cách chủ động và hiệu quả.
Khi truy cập thông tin chi tiết về lịch sử và nhu cầu hiện tại của bệnh nhân, nhân viên có thể giải quyết vấn đề trước khi chúng leo thang hoặc trở nên phức tạp.
Ví dụ: nếu bệnh nhân gọi điện với câu hỏi về việc mua lại thuốc, nhân viên được trang bị dữ liệu theo ngữ cảnh có thể nhanh chóng kiểm tra lịch sử kê đơn của bệnh nhân và xác định xem có bất kỳ sự chậm trễ hoặc vấn đề nào không.
Thay vì yêu cầu bệnh nhân chờ đợi hoặc nhắc lại mối quan tâm của họ, nhân viên có thể cung cấp hỗ trợ ngay lập tức dựa trên thông tin có sẵn.
Cách tiếp cận chủ động này giảm thiểu sự thất vọng cho bệnh nhân và nâng cao trải nghiệm tổng thể bằng cách đảm bảo nhu cầu của họ được đáp ứng nhanh chóng.
Khi bệnh nhân cảm thấy mối quan tâm của họ được giải quyết nhanh chóng và hiệu quả, họ có khả năng có nhận thức tích cực hơn về tổ chức y tế.
Tích hợp nền tảng dữ liệu
Khái niệm nền tảng dữ liệu đề cập đến việc tích hợp và chia sẻ dữ liệu liền mạch giữa nhiều hệ thống trong một tổ chức.
Trong bối cảnh y tế, tích hợp dữ liệu mang lại cái nhìn toàn diện về tương tác và trải nghiệm của bệnh nhân.
Phân tích dữ liệu theo ngữ cảnh, các tổ chức y tế có thể tạo ra một nền tảng dữ liệu toàn diện kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), hệ thống thanh toán và nhật ký giao tiếp.
Sự kết nối này giúp nhân viên truy cập tất cả siêu dữ liệu liên quan đến hành trình của bệnh nhân tại một nơi.
Ví dụ: nếu một bệnh nhân trước đây đã trải qua sự chậm trễ trong việc nhận kết quả xét nghiệm, thông tin này có thể được đánh dấu trong hệ thống.
Khi bệnh nhân gọi điện để cập nhật, nhân viên đã biết trước về vấn đề và có thể đưa ra phản hồi phù hợp với ngữ cảnh, ghi nhận trải nghiệm trước đó.
Mức độ nhận thức này thúc đẩy tính minh bạch và củng cố cam kết của tổ chức trong việc giải quyết các mối quan tâm của bệnh nhân.
Tăng cường quản lý bệnh nhân
Phân tích dữ liệu theo ngữ cảnh cải thiện đáng kể việc quản lý quan hệ bệnh nhân trong các tổ chức y tế.
Tích hợp phân tích vào hệ thống CRM, nhân viên tiếp cận thông tin chi tiết về tương tác của mỗi bệnh nhân với bệnh viện.
Ví dụ: nếu nhân viên biết về các cuộc hẹn gần đây nhất của bệnh nhân hoặc bất kỳ sự chậm trễ nào trong kế hoạch chăm sóc, họ có thể tiếp cận cuộc trò chuyện với sự hiểu biết sâu sắc hơn về hành trình của bệnh nhân.
Ngữ cảnh này tạo điều kiện cho các cuộc thảo luận ý nghĩa hơn tập trung vào nhu cầu và mối quan tâm cụ thể của bệnh nhân.
Hơn nữa, khả năng CRM được cải thiện giúp các tổ chức y tế theo dõi tương tác của bệnh nhân theo thời gian.
Phân tích mô hình trong giao tiếp và yêu cầu dịch vụ, tổ chức y tế có thể xác định các lĩnh vực cần cải thiện và tinh chỉnh cách tiếp cận nhằm nâng cao sự hài lòng tổng thể của bệnh nhân.
Sử dụng dữ liệu theo ngữ cảnh để cung cấp thông tin cho chiến lược CRM, các nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể tạo ra các sáng kiến có mục tiêu nhằm cải thiện sự tham gia và lòng trung thành của bệnh nhân.
Ví dụ: nếu dữ liệu cho thấy một số bệnh nhân chưa lên lịch các cuộc hẹn theo dõi, có thể thực hiện tiếp cận chủ động để nhắc nhở họ về tầm quan trọng của việc chăm sóc liên tục.
Giải pháp kết hợp AI và tự động hóa
Hiệu quả được cải thiện
Một trong những lợi thế đáng chú ý nhất của AI và tự động hóa trong lĩnh vực y tế là sự cải thiện về hiệu quả hoạt động.
Quy trình thủ công có thể tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi.
Do đó dẫn đến chậm trễ trong việc chăm sóc bệnh nhân và sự không hài lòng.
Thông qua tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên, tổ chức y tế có thể tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm gánh nặng hành chính cho nhân viên.
Ví dụ: lên lịch hẹn, giải đáp thắc mắc về thanh toán, và mua lại đơn thuốc có thể được tự động hóa qua các hệ thống sử dụng AI.
Điều này không chỉ đẩy nhanh thời gian phản hồi mà còn giảm thiểu khả năng xảy ra sai sót trong quá trình nhập liệu thủ công.
Kết quả là, bệnh nhân nhận được hỗ trợ kịp thời và giảm bớt sự thất vọng khi tìm kiếm dịch vụ chăm sóc.
Hơn nữa, tự động hóa giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.
Với các nhiệm vụ thường xuyên được xử lý bởi hệ thống AI, con người có thể tập trung sự chú ý vào những vấn đề phức tạp hơn đòi hỏi sự đồng cảm và hiểu biết tinh tế.
Sự thay đổi này dẫn đến sử dụng thời gian nhân viên hiệu quả hơn đồng thời đảm bảo bệnh nhân nhận được sự quan tâm họ cần.
Cá nhân hóa nâng cao
Khả năng phân tích khối lượng dữ liệu lớn của AI giúp các tổ chức y tế cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cao cho bệnh nhân.
Tận dụng các tương tác trong quá khứ và xác định mẫu hành vi của bệnh nhân, các giải pháp AI trang bị cho nhân viên thông tin thiết yếu nâng cao giao tiếp.
Ví dụ: khi một bệnh nhân liên hệ để được hỗ trợ, hệ thống AI có thể cung cấp cho nhân viên thông tin chi tiết về các lần khám trước đây, sở thích và bất kỳ vấn đề sức khỏe đang diễn ra nào của bệnh nhân.
Thông tin này giúp nhân viên tham gia vào các cuộc trò chuyện ý nghĩa hơn được điều chỉnh theo nhu cầu cá nhân.
Ngoài ra, AI có thể dự đoán lý do bệnh nhân liên hệ dựa trên lịch sử và hành vi của họ.
Cách tiếp cận chủ động này giúp nhân viên giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng phát sinh hoặc đưa ra đề xuất phù hợp trong cuộc trò chuyện.
Do đó nâng cao trải nghiệm tổng thể cho bệnh nhân.
Kết quả là bệnh nhân cảm thấy được cá nhân hóa và chu đáo hơn.
Bệnh nhân có khả năng cảm thấy được trân trọng khi họ thấy các nhà cung cấp dịch vụ y tế đã dành thời gian để hiểu hoàn cảnh cụ thể của họ.
Điều này nuôi dưỡng niềm tin và lòng trung thành của bệnh nhân trong các đợt thăm khám tiếp theo.
Hỗ trợ bệnh nhân chủ động
AI và tự động hóa giúp các tổ chức y tế cung cấp hỗ trợ chủ động cho bệnh nhân trong suốt hành trình chăm sóc.
Thay vì chờ đợi bệnh nhân liên hệ với câu hỏi hoặc mối quan tâm, hệ thống AI có thể dự đoán nhu cầu dựa trên phân tích dữ liệu và chủ động liên lạc.
Ví dụ: nếu bệnh nhân có cuộc hẹn sắp tới hoặc một thủ thuật đã lên lịch, các công cụ AI có thể gửi lời nhắc qua tin nhắn văn bản hoặc email, giảm khả năng bỏ lỡ cuộc hẹn.
Ngoài ra, nếu có thay đổi trong kế hoạch điều trị hoặc thuốc của bệnh nhân, AI có thể thông báo ngay lập tức những cập nhật này.
Cách tiếp cận chủ động không chỉ nâng cao sự tham gia của bệnh nhân mà còn trao quyền cho cá nhân chịu trách nhiệm về sức khỏe của họ.
Khi bệnh nhân nhận được thông tin kịp thời và lời nhắc, họ có nhiều khả năng tuân thủ kế hoạch điều trị và chủ động tham gia vào việc chăm sóc sức khỏe của chính mình.
Hơn nữa, chatbot dựa trên AI có thể cung cấp câu trả lời ngay lập tức cho các câu hỏi phổ biến ngoài giờ làm việc thông thường.
Khả năng hoạt động 24/7 này đảm bảo bệnh nhân có quyền truy cập hỗ trợ bất cứ khi nào họ cần.
Từ đó tiếp tục nâng cao trải nghiệm của họ với tổ chức y tế.
Cân bằng tương tác con người
Mặc dù AI và tự động hóa mang lại nhiều lợi ích nhưng điều cần thiết là phải tạo ra sự cân bằng phù hợp giữa công nghệ và tương tác con người trong lĩnh vực y tế.
Mặc dù nhiều bệnh nhân đánh giá cao hiệu quả của các hệ thống tự động nhưng có những lúc họ thích nói chuyện với nhân viên trực tiếp đặc biệt khi đối mặt với các vấn đề nhạy cảm hoặc phức tạp.
Để cải thiện trải nghiệm bệnh nhân, các tổ chức y tế phải triển khai chiến lược chuyển đổi mượt mà giữa hỗ trợ tự động và nhân viên con người.
Ví dụ: nếu bệnh nhân đã tương tác với chatbot trong một thời gian dài mà không tìm được giải pháp, hệ thống nên nhanh chóng chuyển vấn đề đến nhân viên con người có thể cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa.
Cách tiếp cận này không chỉ giảm bớt sự thất vọng cho bệnh nhân mà còn giúp ngăn ngừa tình trạng kiệt sức của nhân viên.
Khi để bot xử lý các thắc mắc thông thường, nhân viên con người có thể tập trung vào các trường hợp phức tạp hơn đòi hỏi sự đồng cảm và thấu hiểu.
Ngoài ra, sự xuất hiện của AI tạo sinh bổ sung yếu tố đồng cảm vào các tương tác.
Ví dụ: nếu công cụ AI nhận ra bệnh nhân đã trải qua một sự kiện quan trọng trong cuộc sống như một tai nạn nó có thể phản hồi với sự thấu cảm bằng cách ghi nhận tình huống và bày tỏ sự quan tâm.
Khả năng truyền tải sự đồng cảm vào các tương tác tự động nâng cao trải nghiệm tổng thể của bệnh nhân đồng thời củng cố tầm quan trọng của kết nối con người trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
