Między rejestracją a gabinetem. Jak AI wspiera kliniki w komunikacji i organizacji leczenia?

Między rejestracją a gabinetem - kontakt z pacjentem

Droga pacjenta do leczenia zaczyna się znacznie wcześniej niż sama wizyta w gabinecie. Najpierw trzeba znaleźć odpowiedniego specjalistę, skontaktować się z placówką, ustalić termin, czasem przekazać dodatkowe informacje, a później pamiętać o kolejnych wizytach czy kontrolach. W przypadku bardziej złożonych terapii takich punktów kontaktu może być wiele, a każdy z nich jest miejscem, w którym informacja może zostać przeoczona albo nie trafić na czas do odpowiedniej osoby. Problem staje się szczególnie widoczny w większych klinikach, w których równolegle funkcjonują telefony, e-maile, SMS-y, formularze internetowe i komunikatory.

W stomatologii dodatkowym wyzwaniem jest specyfika samego leczenia. Terapia często jest wieloetapowa, trwa miesiącami i angażuje kilku specjalistów. Tym ważniejsze staje się zachowanie ciągłości informacji, aby pacjent nie musiał przy każdym kolejnym kontakcie sprawdzać, czy pracownik rejestracji zna wcześniejsze ustalenia, informację o zmianie terminu czy plan dalszego postępowania.

Komunikacja nie jest już tylko zapleczem recepcji

Nie oznacza to oczywiście, że można postawić prosty znak równości między sprawnie działającą rejestracją a lepszym wynikiem medycznym. Do takiego wniosku potrzebne byłyby osobne badania. Można jednak wskazać konkretne mechanizmy, dzięki którym dobra organizacja komunikacji może ułatwiać pacjentowi przejście przez kolejne etapy leczenia: szybszy kontakt z placówką, łatwiejsze ustalenie terminu, przypomnienie o wizycie czy ograniczenie sytuacji, w których pacjent musi wielokrotnie tłumaczyć tę samą sprawę.

W odpowiedzi na takie problemy rozwijane są systemy AI przeznaczone do wspierania komunikacji i organizacji pracy klinik. Jedną z osób zajmujących się ich tworzeniem jest Klemens Gąsienica-Ciułacz, przedsiębiorca technologiczny związany z branżą stomatologiczną. Pochodzi z rodziny lekarzy prowadzących klinikę Apolonia Dental, dzięki czemu od początku miał bezpośredni kontakt z realiami funkcjonowania takich placówek. – Wywodzimy się ze środowiska klinik stomatologicznych. Znamy ich codzienną pracę, od obsługi pierwszego telefonu po komunikację dotyczącą wieloetapowego leczenia. Wolimy dokładnie rozwiązywać problemy jednej branży niż oferować szerokie rozwiązanie, które wszędzie wymagałoby kompromisów – mówi Klemens Gąsienica-Ciułacz, przedsiębiorca technologiczny rozwijający rozwiązania AI dla klinik stomatologicznych. Tego rodzaju technologie mogą znaleźć zastosowanie również w innych obszarach medycyny. Zespół Klemensa Gąsienicy-Ciułacza ma już doświadczenia m.in. z psychoterapią i psychiatrią, jednak głównym obszarem jego działalności pozostaje stomatologia.

Ile czasu rejestracja poświęca na powtarzalną komunikację?

Duża część pracy recepcji składa się z czynności powtarzalnych, takich jak potwierdzanie i przekładanie wizyt, przypomnienia czy odpowiadanie na podstawowe pytania organizacyjne. Nie istnieje jedna wartość procentowa pokazująca, jak dużą część komunikacji w przeciętnej klinice można automatyzować, ponieważ zależy to od wielkości placówki i sposobu jej działania. W przypadkach analizowanych przez zespół Klemensa Gąsienicy-Ciułacza samo potwierdzanie wizyt oznaczało jednak ponad tysiąc połączeń miesięcznie.

Nie są to przy tym wyłącznie rozmowy zakończone prostym „tak” albo „nie”. Pacjent może potwierdzić obecność, ale jednocześnie poinformować, że spóźni się kilkanaście minut, poprosić o zmianę godziny albo zadać dodatkowe pytanie. W takim modelu automatyzacja nie ogranicza się więc do wysłania SMS-a czy odtworzenia nagranego komunikatu, ale obejmuje również rozpoznanie kontekstu rozmowy i przekazanie istotnej informacji dalej. – Wartość AI polega na czymś więcej niż odczytaniu przypomnienia. Jeśli pacjent mówi: „Potwierdzam, ale spóźnię się dziesięć minut”, system może uwzględnić tę informację i przekazać ją zespołowi. Dzięki temu automatyzacja obejmuje rozmowę i jej kontekst, a nie tylko wysłanie komunikatu – tłumaczy Klemens Gąsienica-Ciułacz.

Kolejnym krokiem jest połączenie informacji dostępnych dla całego zespołu. Jednym z kierunków rozwoju takich narzędzi jest architektura działająca w czasie rzeczywistym. Jeśli jedna osoba obsłuży zgłoszenie albo zmieni jego status, inni pracownicy mogą natychmiast to zobaczyć. System może również podpowiadać rejestracji podczas rozmowy informacje dotyczące wcześniejszego kontaktu, odpowiedzi na pytania organizacyjne czy sugerowanego kolejnego kroku. Ma to zmniejszać ryzyko dublowania pracy i ułatwiać zespołowi zachowanie pełnego kontekstu kontaktu z pacjentem.

Gdzie kończy się rola AI?

W ochronie zdrowia szczególnie ważne pozostaje jednak określenie granic automatyzacji. Umówienie wizyty czy przekazanie informacji organizacyjnej jest czymś zupełnie innym niż rozmowa z pacjentem, który zgłasza ból, powikłanie po zabiegu albo nietypowe objawy. W takich przypadkach zadaniem systemu jest rozpoznanie, że sprawa wykracza poza standardową obsługę administracyjną, i uruchomienie ścieżki ustalonej przez daną klinikę.

– Sztuczna inteligencja może przejmować powtarzalne czynności organizacyjne, ale nie powinna diagnozować, interpretować powikłań ani podejmować decyzji o leczeniu. Zgłoszenia dotyczące bólu, nietypowych objawów czy powikłań wymagają oceny personelu medycznego. Silny lęk, niezadowolenie lub sytuacja, w której pacjent potrzebuje rozmowy z człowiekiem, również wymagają przekazania sprawy odpowiedniej osobie – podkreśla Klemens Gąsienica-Ciułacz.

Zakres samodzielności systemu ustala się indywidualnie. Na początku wdrożenie często zakłada szeroką kontrolę działań AI przez człowieka, a dopiero wraz z doświadczeniem klinika przekazuje technologii kolejne, dobrze zdefiniowane procesy. To szczególnie istotne w medycynie, gdzie zaufanie do automatyzacji nie może oznaczać rezygnacji z odpowiedzialności człowieka.

Technologia w tle, człowiek bliżej pacjenta

Rozwój AI w obsłudze pacjentów bywa odbierany jako zapowiedź ograniczania kontaktu z człowiekiem. W praktyce technologia może jednak prowadzić do odwrotnego efektu. Jeżeli AI przejmie setki powtarzalnych telefonów, przypomnień czy prostych pytań organizacyjnych, pracownik rejestracji zyskuje więcej czasu dla pacjenta, którego sprawy nie da się rozwiązać według gotowego schematu – osoby zaniepokojonej, potrzebującej dokładnego wyjaśnienia albo pomocy po zabiegu.

Na tym założeniu opiera się podejście, w którym technologia ma działać w tle i wspierać przepływ informacji pomiędzy pacjentem a zespołem kliniki. Dla pacjenta sam system może pozostawać praktycznie niewidoczny. Ważniejsze jest to, czy może szybko skontaktować się z placówką, otrzymać właściwą odpowiedź i mieć poczucie, że osoby po drugiej stronie znają kontekst jego sprawy.

Na razie nie ma podstaw, by twierdzić, że zastosowanie takich systemów samo w sobie poprawia wyniki leczenia. Można jednak mówić o bardziej bezpośrednim efekcie – uporządkowana komunikacja zmniejsza liczbę organizacyjnych przeszkód między pacjentem a gabinetem. W klinice, która może dysponować świetnymi specjalistami i najnowocześniejszym sprzętem, ale nadal stracić kontakt z pacjentem przez nieodebrany telefon czy przeoczoną wiadomość, ten element trudno już traktować wyłącznie jako zaplecze administracyjne.