Фарма восстанавливает контроль над опытом пациента. Что это значит для модели Хаба?

Когда пациентам назначают сложные терапии-такие как специальные препараты, лечение клеток и генов или дорогостоящие биологии-путь к лечению редко бывает простым.

Заполнение рецепта может включать в себя головокружительный набор специальных аптек, а также сторонних администраторов, страховые препятствия и груды документов. Каждый шаг в процессе является потенциальной точкой отказа.

Слишком часто это в конечном итоге. Фактически, почти каждый из 10 рецептов заброшены, и эта часть выросла до 60% с более дорогими лекарствами и затратами на лишение кармана более 500 долларов. Пациенты могут получить руководство по пути, но это часто разбросано, непоследовательно и трудно ориентироваться, когда им это нужно больше всего.

Нам нужно сделать весь процесс проще – и мы лучше, чем когда -либо, чтобы сделать это. Расширенные технологии дают фармацевтическим компаниям соответствующую инфраструктуру, необходимую для восстановления видимости и контроля над опытом пациента.

Впервые производители могут видеть, где пациенты сталкиваются с барьерами в режиме реального времени – без ущерба для конфиденциальности – и действуют до того, как пациенты уйдут.

Как развиваются сервисные центры для эпохи пациента, первого

Фармацевтические компании долгое время полагались на модель «Хаб», чтобы поддержать пациентов по мере их начала или продолжения лечения лекарственной терапии. Это включает в себя аутсорсинг услуг пациентов в сторонние колл-центры, предназначенные для оказания помощи пациентам в доступе к лекарствам, предписанным врачам, преодолению страховых барьеров и участия в программах финансовой помощи.

Когда придет время заполнить рецепт, пациенты сталкиваются с каскадом административного бремени: разрешения на страхование, отрицание страхового покрытия, шок доплаты, циклы документов, задержки зачисления и многое другое. Для пациентов, назначаемых дорогостоящей или специальной терапии, положительное или отрицательное взаимодействие с фармацевтической компанией может определить, следует ли пациент следовать своим планам лечения.

В течение многих лет эта настройка обеспечивала масштаб и специализированные знания, которые помогли фармацевтическим потребностям пациентов в рамках фрагментированного медицинского ландшафта. Но по мере того, как терапия становится все более сложной, и пациенты ожидают более высокого уровня поддержки, традиционному центру необходимо развиваться. Слишком много частей системы погрязли устаревшими рабочими процессами, ручными процессами и систем сэля, которые приводят к дорогостоящим задержкам, выводу пациентов и широко распространенному разочарованию.

Наблюдение за опытом работы с клиентами ограничено ретроспективными обзорами эффективности, а не в реальном времени понимание того, что нужно пациентам. К тому времени, когда эти цифры достигают фармацевтических команд, окно для курса правильного уже закрыто. И когда пациенты отказываются от назначенной терапии, все чувствуют боль: пациенты отказываются от основных лекарств, результаты в отношении здоровья ухудшаются, назначающие врачи разочарованы, а фармацевтические компании теряют доверие потребителей, доходы и импульс в своей миссии по улучшению ухода.

Хорошие новости? Вещи меняются. Традиционная модель концентратора начинает меняться, поскольку технологические созревания и фармацевтические компании стремятся играть более прямую роль в оказании помощи пациентам получить то, что им нужно.

Сегодняшние инструменты искусственного интеллекта и автоматизации теперь обеспечивают редактирование HIPAA, совместимое с лично идентифицируемыми данными в масштабе, позволяя организациям извлекать значимую информацию без ущерба для конфиденциальности пациентов. Эти технологии открыли дверь к в режиме реального времени, соответствующую видимости в программах доступа к пациентам-давая Pharma возможность вмешаться, посмотреть, что работает, и взять на себя большую ответственность за улучшение опыта.

В некоторых случаях фармацевтические компании предпочитают внедрить технологический стек – например, инфраструктура записи телефона и звонка – даже несмотря на то, что другие элементы, такие как персонал, остаются на аутсорсинге.

Один из подходов заключается в том, чтобы охватить модель гибридного концентратора, которая сохраняет инфраструктуру данных и технологий в ходе на аутсорсингах передового персонала. Этот подход может позволить более надежную информацию о настроениях клиентов, проблемах соблюдения требований и качество обслуживания на постоянной и постоянной основе.

Кроме того, когда происходит рыночное событие, например, предупреждение о безопасности FDA, этот подход может позволить компаниям немедленно выявлять проблемы пациента или поставщика и адаптироваться. Это также позволяет ИИ выполнять транзакционные задачи, такие как проверка страховых пособий, сохраняя при этом чувствительные взаимодействия с высоким содержанием ударов, укомплектованные обученными профессионалами.

Больше производителей используют аналогичный подход. При правильной технологии Pharma теперь имеет как инструменты, так и возможность взять на себя значимое право собственности на опыт пациента и интегрировать больший контроль и видимость в их операциях в концентраторах.

3 стратегии для более ориентированного на пациента путешествия

Мы вошли в новую эру обширных цифровых инноваций и возможностей. Но только технологических инструментов не будет достаточно, чтобы выполнить обещание ухода, ориентированного на пациента.

Фарматические компании должны критически думать о том, что требует человеческого надзора, а что нет – и разрабатывать вдумчивую стратегию, которая уравновешивает вспомогательный персонал, процессы и технологии.

С этой целью отрасль должна принять следующие три правила, чтобы уточнить модель поддержки фармацевтической поддержки:

1. Требование данных прозрачность данных. Аутсорсинговые концентраторы, как правило, работают как черные ящики, которые предлагают ежеквартальные резюме и метрики QA на уровне поверхности, сохраняя при этом запертые другие идеи. Этот подход был необходим в значительной степени из-за строгих регулирующих ограждений, предназначенных для защиты идентифицируемой пациента информации. Но эти ограничения больше не на месте. Инструменты анализа данных о соответствии теперь позволяют фармацевтическим компаниям соблюдать нормативные стандарты, при этом получая видимость в режиме реального времени на беседы пациентов, взаимодействие колл-центра и испытать тенденции. Получение этого уровня понимания потребует большего выравнивания, переговоров и общей подотчетности с поставщиками и заинтересованными сторонами по всему здравоохранению. Но независимо от того, насколько структурированы операции обслуживания, это должна быть стандартная практика, требуя четких соглашений о собственности, определять ожидания об обмене данными и создавать инфраструктуру для мониторинга и действия в режиме реального времени в реальном времени в каждой части процесса.

2. Укрепить управление перед развертыванием. Усыновление ИИ ускоряется, но во многих организациях управление отстает от реализации. Без четких стандартов соответствия, смягчения предвзятости и безопасности даже самые перспективные инструменты могут стать обязательствами, особенно в высокорегулируемой и чувствительной к конфиденциальности отрасли, такой как здравоохранение. Перед реализацией какого -либо решения для искусственного интеллекта фармацевтические компании должны задавать критические вопросы о том, как обучаются модели решения, как их производительность контролируется и какой уровень человеческого надзора находится на месте. Вопросы, которые они должны задать, включают: кто обучил эту модель? Что такое процесс человека в петле? Как мы следим за предвзятостью, дрейфом или проблемами соблюдения? Многие организации наук о жизни в настоящее время создают официальные комитеты по управлению ИИ для оценки решений о закупках, оценки данных об обучении модели и определения стандартов эффективности. Это должно стать универсальной практикой.

3. Автоматизация баланса с эмпатией. Некоторые точки отступления в путешествии в центре являются транзакционными, в то время как другие глубоко человечны. Способность различать их необходима. Проверка формы проверки льгот или настройка программы помощи в доплате? ИИ может помочь обработать эти формы быстро. Направление пациента с помощью серьезного диагноза или тревог по поводу побочных эффектов препарата? Это работа для человеческого сострадания, критического мышления и эмоционального интеллекта. Наиболее эффективные стратегии сочетают автоматизацию с поддержкой человека, зарезервирование технологии для повторяющихся и транзакционных задач и поддержание людей в цикле, где ставки и чувствительность являются самыми высокими. Мы должны задавать вопросы, например: это правильное решение для этой группы пациентов? Какие точки соприкосновения требуют человеческого прикосновения? Где мы можем непреднамеренно добавлять трение вместо того, чтобы его удалить?

С очищенными барьерами доступа, что будет дальше?

Производители теперь имеют соответствующий путь к большей видимости и прямой ответственности за опыт доступа.

Ай теперь может помечать, где пациенты застряли – от задержек зачисления до отброшенных звонков – а также позволяет новые, соответствующие способы анализа этих взаимодействий в масштабе. Но появление проблемы – это только первый шаг.

Превращение понимания действий требует, чтобы люди переписывали партнеров, реинжиниринг рабочих процессов и пересматривали успех, основываясь на том, что на самом деле важно для пациентов, а не только то, что проще всего измерить или монетизировать.

Если мы серьезно относимся к улучшению доступа к пациентам-и долгосрочным результатам в отношении здоровья-Pharma должна выходить за рамки быстрых исправлений, предназначенных для поддержки следующего отчета о доходах. Прогресс требует долгосрочных инвестиций и стратегии для компаний, чтобы владеть данными, управлять своими технологиями и восстановить системы поддержки в отношении реальных потребностей пациентов. У нас есть инструменты в руке. Теперь пришло время выполнить работу.

Фото: Claudenakagawa, Getty Images

Этот пост появляется через Medicity влиятельные лица программа Любой может опубликовать свой взгляд на бизнес и инновации в области здравоохранения в Medicity News через Medicity влиятельные лица. Нажмите здесь, чтобы узнать, какПолем