W sektorze medycznym wyzwania są szczególnie widoczne – rozproszenie danych, brak usystematyzowanych procesów analitycznych oraz problemy w zarządzaniu rejestracją pacjentów przekładają się na ograniczoną dostępność usług i spadek efektywności. Przykładowo, w jednej z klinik współpracujących z platformą Kliniki.pl rejestracja osiągała 90% wskaźnik odebranych połączeń, lecz jedynie 60% z nich kończyło się skuteczną obsługą. Powodem była premia dla pracowników za sam fakt odebrania telefonu, co prowadziło do sytuacji, w której pacjenci pozostawali na linii bez kontaktu.

W odpowiedzi na takie problemy część podmiotów testuje narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Przykładem może być system analizujący rozmowy telefoniczne między pacjentami a rejestracją, opracowany przez zespół związany z Kliniki.pl. Rozwiązanie to umożliwia transkrypcję rozmów, generowanie podsumowań oraz identyfikację danych pacjentów. Dane przetwarzane są lokalnie, bez wykorzystania zewnętrznych chmur, co – według twórców – zwiększa bezpieczeństwo informacji.

Marcin Fiedziukiewicz, CEO Kliniki.pl, zwraca uwagę, że „skuteczna integracja technologii z procesami operacyjnymi może poprawić dostępność usług medycznych”. Badanie Algolytics potwierdza, że wdrożenie analityki opartej na AI w sektorze zdrowia może przyczynić się do optymalizacji zarządzania.

Warto zaznaczyć, że w Polsce rozwijane są lokalne modele językowe (LLM), dostosowane do specyfiki rodzimego rynku. Niektóre z nich, podobnie jak narzędzie wspomniane w kontekście Kliniki.pl, koncentrują się na przetwarzaniu języka naturalnego w usługach medycznych.

Foto: Adobe Stock