利用人工智能是解决医疗数据管理和患者结果长期问题的变革性解决方案，有助于减轻负担并为患者和医疗服务提供者创造平衡。在医疗领域采用这项技术比以往任何时候都更为重要。利用AI评估数据集可以实现多个目标。它将数据从孤岛中移出，消除盲点，并使宝贵的碎片信息相互沟通。
作为一名医疗沟通专业人士，我有使用AI进行数据驱动决策、提高生产力和简化营销流程的第一手经验，所有这些都能让生活变得更加轻松。
病情诊断：了解你的病症
医疗领域可用的数据集数量庞大，从人口统计学和行为到处方和索赔，所有这些数据集都孤立存在，缺乏一致的方法来整合信息并使其具有价值。
孤立的数据是当前依赖保险的医疗系统的直接结果。在医疗领域，孤立的数据不仅阻碍了患者护理，还妨碍了有效的营销，这是我想要讨论的问题。
假设你是一名医疗营销人员，正在启动一项年度活动。经过三年的时间，有关该活动曝光量的大量数据已经可用，包括谁看到了广告以及他们因此采取了什么行动。如果一名医生在一年内看到该广告20,000次，然后为该品牌开具了1,000张处方，这些数据被收集但未连接。使用AI评估数据集可以让医疗营销人员利用收集到的数据进行规划。
然而，问题在于缺乏设计合理、能有效收集和利用可用数据的工具，导致许多好处被错过。
治疗方法：医疗领域的AI工具和技术
使用正确的工具可以处理复杂的医疗数据分析任务。我喜欢将不同的AI功能比喻为人类大脑的左右半球。
逻辑性强的左脑任务，如数据分析，可以由身份解析引擎执行。这些软件工具使用算法和机器学习将来自多个来源的数据链接起来，创建患者流线型的个人资料。这反过来又可以更好地理解个体，从而改善营销和客户服务。
创意性强的右脑任务，如营销和活动策划，则由生成式AI负责。通过使用机器学习模型从数据中理解新模式，生成式AI能够基于新获得的数据模式生成新的内容（从图像和文本到音乐和视频）。
尽管如此，挑战依然存在：医疗营销领域的许多人对可用工具并不熟悉，因为许多工具尚未在市场中得到正确测试。尽管如此，选择仍然很多。
个性化内容是每个人在医疗领域都在寻求的。生成式AI可以用于为不同类型患者定制动态消息。这通过消除人类需要创建多种不同消息的需求节省了时间。了解哪些有效、哪些无效最终节省了营销人员的支出。在测试环境中，这也提高了效率。个性化的益处扩展到患者参与和医疗结果，从患者护理的角度来看，使用AI也具有吸引力。
结果：挑战与益处
营销活动的三个阶段都可以与人工智能的不同部分相连。
在规划阶段，AI有助于细化目标受众洞察。分析型AI是运行程序的关键。通过整合来自各种来源的数据（包括患者人口统计学和医疗服务提供者的输入到处方和索赔），活动规划和患者教育得到了改善。
在执行阶段，生成式AI可以根据实时反馈调整消息，从而实现持续优化。除了评估哪种语言、触发因素和提示对目标受众有效外，它还提供了更好的目标受众理解。
一旦医疗营销人员能够设想他们的目标受众（使用可用的人口统计学和心理图形数据），他们就可以开始构建其消息传递，这是活动激活的起点。目标受众成员有哪些偏好？他们喜欢从哪些平台学习？生成式AI允许选择特定选项，如电子邮件或点对点学习。
当数据开始回传给他们（涉及印象和位置到处方编写等一切信息时），这些信息理论上可用于计划和执行下一次活动。实际上，面对庞大的数据集，手动处理数据并制定计划是一项繁琐的任务。而AI工具可以轻松理解和优化数据的利用。如果在原始目标受众中只有50%的HCP是高价值开方者，医疗营销人员可以得出结论，将75%的总预算分配给这个群体，剩下的目标受众则留有小额、功能性的预算。
随着第四季度的结束和新年的临近，关于医疗领域AI的讨论继续发展。如果2024年是向实施AI迈进的一年，那么我预测2025年将集中在通过吸收AI来改进活动和预算规划。为什么等到整个年度过去（并可能失败）后再实施可能有利于你底线的改变？
与传统的数据分析方法相比，使用AI评估医疗数据集可以加快流程、降低成本并提高决策精度。今年，从1月1日起，我建议思考并规划资金分配方式。通过利用AI并使用较小的规划部分，如果需要更改任何内容，可以在实时进行。
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