왜 의사는 좀처럼 다시 전화해주지 않을까

의료 분야에서 AI에 관한 많은 대화는 진단 및 약물 발견 또는 의사-환자 방문에 중점을 두고 있습니다.그러나 시스템에서 눈에 잘 띄지 않는 부분은 환자가 실제로 진료를 받는지 여부에 영향을 미치며, 전 세계 의사의 수(너무 적음)보다는 진료의뢰서를 작성하는 주치의와 일정에 따라 환자를 진료하는 전문의 사무실 사이에서 발생하는 행정 업무(너무 많음)와 더 많은 관련이 있습니다.그 격차는 엄청나고 완고하게 수동적이며 점점 더 벤처 자본가들의 심각한 관심을 끌고 있습니다.

전 Lyft 및 Cruise 임원인 Kaled Alhanafi와 Medtronic에서 10년 동안 심장 장치를 제작한 Chetan Patel은 각자 개인적으로 이 문제에 직면한 후 Basata를 공동 창립했습니다.

파텔의 경우 아내가 어린 자녀와 함께 비행기를 타던 중 기절하면서 문제가 개인적으로 커졌습니다.그는 심장학에 대한 깊은 지식과 그녀에게 도움이 될 수 있는 특정 장치에도 불구하고 적절한 진료를 받기 위한 행정 절차를 진행하는 데 예상보다 훨씬 오랜 시간이 걸렸다고 말했습니다.“우리는 최고의 의사와 최고의 의약품을 보유하고 있지만 치료 격차가 너무 큽니다.”라고 그는 말했습니다.

Alhanafi는 심각한 경동맥 진단을 받은 후 세 개의 심장학 그룹에 의뢰된 자신의 아버지와의 유사한 경험을 설명합니다.Alhanafi에 따르면 몇 주 안에 단 한 명만이 다시 전화를 걸었습니다.또 다른 사람은 수술이 이미 끝난 후에 응답했습니다.세 번째는 아직 전화하지 않았습니다.

최근 몇 년 동안 전문가를 만나려고 노력한 거의 모든 사람이 증명할 수 있듯이 이는 특이한 결과가 아닙니다.추천을 받는 전문 업무에서는 소규모 관리 팀과 함께 수백 또는 수천 개의 문서(대부분 팩스로 도착)를 처리하는 경우가 많습니다.병원에서는 환자를 보고 싶지 않아서가 아니라 접수 잔고를 처리할 수 없기 때문에 환자를 잃는다고 회사는 주장합니다.

2년 전 피닉스에서 설립된 Basata는 이 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다.추천이 들어오면(아직도 일반적으로 팩스를 통해) Basata의 시스템은 문서를 읽고 처리하고 관련 임상 정보를 추출한 다음 AI 음성 에이전트가 환자에게 직접 전화하여 약속을 예약합니다.

또한 환자는 언제든지 진료실에 전화하여 질문에 답변하거나 처방전 갱신과 같은 일반적인 관리 요구 사항을 처리할 수 있는 AI 에이전트에 연락할 수 있습니다.Alhanafi는 의뢰가 전송된 후 얼마나 빨리 연락을 받았는지에 환자들이 놀라는 소리를 녹음한 기록이 있다고 말했습니다.목표는 환자가 주치의를 만난 후 주차장에 차에 도착할 때까지 예정된 약속을 잡는 것이라고 그는 말합니다.