在这一部分的Pharmaceutical Executive视频采访中，AllazoHealth公司的首席执行官Bill Grambley解释了如何利用AI创建高度个性化的患者参与策略，这些策略针对个人的需求和偏好量身定制。在此次Pharmaceutical Executive视频采访中，Bill Grambley深入探讨了AI在患者参与和依从性方面的潜力。通过利用患者级别的数据和预测模型，AI可以识别个体的需求和偏好，从而定制干预措施以优化治疗结果。这种个性化的方法解决了药物不依从性的常见问题，改善了患者的治疗效果。讨论还强调了在医疗保健中利用AI时，伦理考虑和数据隐私的重要性。通过关注患者福祉并负责任地使用AI，医疗保健提供者可以显著提升患者体验并改善整体健康结果。
如何利用AI创建高度个性化的患者参与策略，针对个人需求和偏好进行定制？能否分享一些具体的AI驱动工具，用于增强患者沟通和教育？
AI可以用来预测患者的行为，并实际上做出关于具体参与措施的决策，以支持患者在其治疗过程中的进展。在药物世界中，不依从性、不开始医生开具的治疗方案等问题一直存在，您可能对此有所了解。五分之一的处方从未被领取，而在被领取的处方中，有一半实际上被错误地服用，无论是剂量、时间还是持续时间，这每年给医疗保健系统带来了数百亿美元的损失。在AllazoHealth，我们正在开创如何利用AI推动治疗启动、依从性和健康结果的方法，我们通过使用患者级别的数据和预测患者行为来实现这一点。
当我们考虑这些患者级别的视图时，我们希望将人们视为整体的人。在许多项目中，您通常由您的治疗方案定义，因此您会被像其他人一样对待，而不会根据您的独特需求进行个性化处理。就像您在Netflix队列或收到的推荐产品中看到的那样，所有这些都针对您作为一个人进行定制，但大多数项目实际上并没有这样做。它们只是简单地将您视为“您在使用这种药物，恭喜，现在您将获得这个项目。” 当我们参与时，我们会使用患者级别的数据来预测患者行为，然后利用这些预测来决定下一步该做什么。我们直接集成到您现有的CRM中心服务平台中，并已证明在这一领域使用AI的影响。因此，我们现在正在使用AI来个性化体验，而不再像对待一个部件一样对待某人。我们使用所有这些患者级别的数据来做出这些预测，将他们视为一个整体的人。
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