За офіційними даними, 71% постачальників медичних послуг у даний час запустили чат-ботів, здатних проконсультувати пацієнтів і дати їм всю необхідну інформацію про графік прийому лікарів, вартість та наявність препаратів і т.п. Дослідження показують, що лікарні можуть заощадити більше 100 млн. дол. на рік, якщо будуть використовувати голосові додатки для контакту з потенційним або діючим пацієнтом. Пацієнти, з ймовірністю в 53%, продовжать медичне обслуговування в тій організації, з якою можна підтримувати зв’язок через чат або іншу форму спілкування.
Але не всі боти однаково ефективні. Це показало опитування про п’ять кращих медичних ботів, проведене фахівцями дослідницької фірми UserTesting (Маунтін-В’ю, штат Каліфорнія) серед 500 користувачів. Респондентам були надані для оцінки сервіси Ada, Mediktor, Your.MD, Symptomate і HealthTap. Кожен учасник опитування отримав список симптомів поширених хвороб і звернувся до додатків для отримання консультації.
Оцінювалися такі якості чат-бота, як “простота використання”, “швидкість отримання відповіді”, “достовірність інформації”, “естетика” і “задоволеність відповіддю”. Оцінки виставлялися за принципом від найгіршої (0) до найкращої (100).
За підсумками оцінювання UserTesting, максимальну кількість позитивних відгуків набрали Mediktor і Ada (70%), Your.MD оцінили позитивно 65% респондентів, а Symptomate і HealthTap отримали менше 50% хороших відгуків. У додатку HealthTap учасники опитування знайшли безліч помилок, у тому числі проблеми із завантаженням.
Спеціаліст з аналізу компанії UserTesting Джанель Естес (Janelle Estes) підкреслила, що споживачі покладають великі надії на цифрові можливості медицини. Замовити доставку ліків або викликати таксі до лікарні, отримати консультацію лікаря – все це повинно бути зроблено швидко і якісно. Щоб чат-бот зміг забезпечити такий рівень обслуговування, нейронній мережі потрібно постійно навчатися. Медичні розмовні чат-боти, перш за все, повинні вміти розпізнавати настрій пацієнта, вважають експерти. Однак поки що такими вміннями жодна з програм не володіє.
У звіті Pegasystems за останній квартал 2018 року є інформація про те, що 65% опитаних вважають за краще спілкуватися з лікарем або іншими медичними працівниками, а не з чат-ботом. Причина такого ставлення: відчуття недостатньої освіченості машини. Тому 18% респондентів висловлюються негативно щодо телемедицини та вважають ботів “дратівливими” або “неефективними”. У той же час, надання голосовими помічниками базової інформації за симптомами і перебігом хвороби високо оцінюють 49% опитаних.
За прогнозами аналітиків, до 2023 року кількість взаємодій з ботами перевищить 2,8 млрд. дол., а до 2025 року світовий бот-ринок досягне 1,23 млрд. дол. У згаданому раніше звіті UserTesting є інформація про те, що постачальники медичних послуг почнуть вводити діалогові інтерфейси для спілкування з пацієнтами і вони будуть популярніші, ніж звичайні медичні програми для смартфонів. Тенденцію підтверджує дослідження Медичної школи Нью-Йорка: 50% користувачів, які завантажують не діалоговий мобільний додаток медичної тематики врешті решт видаляють його, оскільки він не виправдовує їх очікувань або занадто складно влаштований.
На думку аналітиків Juniper Research, використання чат-ботів у сфері медичних послуг змінить всю систему взаємодії пацієнта і лікаря: персонал у клініках перевантажений завданнями, на спілкування просто не залишається часу, а штучний інтелект і діалогові інтерфейси задовільнять потребу пацієнтів в спілкуванні.
Читайте також:
AI може ідентифікувати по голосу пацієнтів із серцевим нападом із точністю майже у 100%
AI здатний транскрибувати слова вимовлені «про себе»
Фахівці MTI навчили штучний інтелект розпізнавати депресію у людини по голосу
Як технології AI допомагають вченим у лікуванні раку
Штучний інтелект стає ближчим до людей – це доводить досвід медиків, які борються з онкологічними захворюваннями. І хоча повністю запобігти появі раку дослідники поки не можуть, діагностувати його на ранніх стадіях або визначити найефективнішу схему…
Як штучний інтелект прискорює роботу реаніматологів
У реанімації для збереження життя людини важлива кожна хвилина. Якщо раніше лікарям доводилося повністю покладатися на свої сили, то сьогодні на допомогу приходить машинне навчання і штучний інтелект. Використовуючи технологію AI, вчені Прінстонського університету розробили…
Нейронну мережу навчили діагностувати тривожність і депресію у дітей по рухах
В ході експерименту комп'ютер встановив наявність прихованих психічних розладів у дітей з точністю до 81%. Чим раніше діагностуються такі захворювання, тим швидше лікар зможе розробити ефективну схему лікування для дитини. Наступний етап дослідження - написання…
Українська розробка Cardiomo – ваш персональний кардіолог
Керований штучним інтелектом пристрій постійно сканує діяльність серця пацієнта, кріпиться безпосередньо на грудну клітку та не боїться води. Розробка особливо корисна родичам або опікунам літніх людей з серцевими захворюваннями, а також тим, хто професійно займається…
Інтелектуальна радіологічна система Infervision успішно пройшла тести в США
За допомогою китайської розробки американські радіологи можуть не тільки діагностувати легеневі захворювання, а й визначати стан кісток, виявляти мікроскопічні пухлини і метастази, а також розпізнавати ознаки інсульту у пацієнта. Тестова версія програми є безкоштовною і,…
Платформа aiForvard – унікальний інструмент мікроскопічного аналізу ліків
Призначення сервісу - аналіз мікроскопічних зображень препаратів, знімків тканин під мікроскопом і хімічних речовин, створених медичними фахівцями. Передбачається, що використовувати платформу будуть науково-дослідні групи, фармацевти і патологи
AI навчився визначати рівень психічного навантаження людини по очах
Дослідники Університету Міссурі називають новий спосіб діагностики психічного стану пацієнтів "fractal dimension" або "фрактальний вимір". Система штучного інтелекту з високою точністю визначає рівень стресу у людини, орієнтуючись на величину зіниць