Приверженность лечению и искусственный интеллект

Комплаентность (от англ. patient compliance), приверженность лечению — степень соответствия между поведением пациента и рекомендациями, полученными от врача. В России показатели приверженности лечения остаются ниже, чем в развитых странах. По данным компании «IQVIA – Россия» только 60 % пациентов полностью придерживаются предписанной терапии и рекомендаций врача по приему курсовых препаратов. При этом чем серьезнее заболевание, тем показатели приверженности лечению выше. Как искусственный интеллект может повысить эти показатели?

Прежде всего стоит отметить, что низкая приверженность лечению обусловлена тремя тремя основными факторами:

1. Общее недоверие к «химическим» лекарствам, высокая доля затрат на лекарства
2. Проблемы с доступностью препаратов, которым доверяют как врач, так и пациент.
3. Низкая фармацевтическая грамотность и информированность пациентов в целом по стране.

При этом, искусственный интеллект и другие современные технологии уже сегодня способствуют повышению показателя комплаентности, по крайней мере на «микроуровне». Так, многие клиники уже предлагают пациентам использовать достаточно простые приложения, в которые врач заносит назначения с указанием кратности приема препаратов и продолжительности лечения. Приложение, в свою очередь, каждый раз при необходимости приема препарата отправляет пациенту уведомление, что способствует повышению приверженности лечению.

В глобальном смысле на IT рынке появляются решения, позволяющие объединить усилия фармпроизводителей, лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) и конкретных пациентов. Инструментом в данном случае могут выступать геомаркетинговые технологии. На сайте компании Marketing logic представлена информация о кейсе использования системы ГИС Atlas, позволяющей оптимизировать бизнес процессы фармкомпании и повысить показатели комплаентности. Система работает следующим образом: «При помощи анализа десятков обезличенных параметров (социально-демографические данные, трафик, маршруты транспорта, расположение ЛПУ, их профили и масштаб) решение анализирует спрос и ведёт таргетированный учёт потребностей пациентов для быстрой доставки лекарственных препаратов в необходимых количествах в аптеки и аптечные сети, сокращая время ожидания препарата пациентами. Внедрённое решение также сокращает складские запасы препаратов в аптечных сетях и снижает финансовые, временные издержки всех участников цепи поставки на фармацевтическом рынке.»