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Gesundheits-Chatbots

Gesundheits-Chatbots Agentur Unternehmensberatung Beratung Consulting

Stärken Sie Ihren kundenzentrierten Ansatz durch die Einführung intelligenter Chatbots

Unser spezialisiertes Team erkundet die Anwendungsmöglichkeiten von Chatbots im Gesundheitswesen und begleitet die Branche bei Projekten im Zusammenhang mit der Entwicklung, Implementierung und Evaluierung von intelligenten Gesundheits-Chatbots.

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    Herausforderungen im Zusammenhang mit Gesundheits-Chatbots

    Chatbots sind eine Antwort auf mehrere Probleme und Herausforderungen im Gesundheitswesen: mangelndes Engagement der Patienten, Zeitdruck des Gesundheitspersonals und die „Beyond-the-Pill“- und RWE-Initiativen der Pharmaunternehmen. Digitale Dienste könnten dabei helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Viele Fragen bleiben jedoch weiterhin offen – sei es in Bezug auf die Technologie selbst, ihre Akzeptanz, ihre Regulierung oder ihre Inhalte.

    Chatbots sind zwar nicht neu und haben sich in den letzten Jahren stark verbessert, aber die KI- und NLP-Technologien sind immer noch unzureichend, wenn es um komplexe oder emotionale Fragen geht. Da sie auf vorprogrammierte Antwortmöglichkeiten und Algorithmen angewiesen sind, um Antworten zu generieren, verfügen sie nicht über die volle Fähigkeit, komplexe medizinische Fragen zu verstehen und in jedem Kontext, insbesondere in Notfällen, genaue Ratschläge zu geben. Das Gleiche gilt für Situationen, die Einfühlungsvermögen und/oder emotionale Unterstützung erfordern. Chatbots fehlt die menschliche Note, die bei persönlichen Interaktionen entsteht.

    Welche neuen Technologien und Entwicklungen könnten die Antworten von Chatbots auf komplexe medizinische Fragen optimieren? Wie kann ihre „emotionale Intelligenz“ verbessert werden?

    Chatbots sollen Fragen und Anliegen zu bestimmten medizinischen Themen sofort, rund um die Uhr und für eine große Bevölkerungsgruppe beantworten. Die von ihnen bereitgestellten Inhalte müssen daher äußerst präzise und zuverlässig sein. Ungenaue oder irreführende Informationen können zu einem Verlust an Glaubwürdigkeit und Vertrauen sowie zu negativen Konsequenzen für die Nutzer führen. Da Chatbots Patienten bei ihrem Krankheitsmanagement helfen, können falsche oder unklare Nachrichten zu falschen Diagnosen oder Behandlungsentscheidungen führen. Daher ist es wichtig, ihre Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Klarheit von der Entwicklungsphase bis hin zu Updates sicherzustellen. Die KI- und NLP-Software der Bots sollte mit aktuellen medizinischen Daten trainiert werden, was zu erheblichen Kosten bei der Überwachung der Inhalte und entsprechenden Updates führt.

    Wie können die von einem Chatbot bereitgestellten Informationen bewertet werden? Wie können Inhalte auf dem neuesten Stand gehalten und kontrolliert werden?

    Eine weitere Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass Chatbots unter Berücksichtigung des Datenschutzes und der Sicherheit der Nutzer entwickelt werden. Gesundheitsdaten sind hochsensibel, und da häufig das Risiko von Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff besteht, ist es von entscheidender Bedeutung, dass geeignete Schutzmaßnahmen zum Schutz der Nutzerdaten vorhanden sind. Folglich müssen solche Bots regulatorische Richtlinien erfüllen, wie z. B. die Richtlinien der FDA für medizinische Geräte, was den Entwicklungsprozess komplexer und zeitaufwändiger machen kann.

    Was sind die aktuellen regulatorischen Anforderungen? Welche Zertifizierung ist erforderlich, damit ein Chatbot als vertrauenswürdig eingestuft wird?

    Diese bisherigen Herausforderungen führen zu Schwierigkeiten bei der Einführung und Akzeptanz durch Angehörige der Gesundheitsberufe, Kostenträger und andere Anbieter. Neben dem natürlichen Widerstand gegen Innovationen, der Unsicherheit über die bereitgestellten Inhalte und die Sicherheit der Verwendung müssen Chatbots erst noch das Vertrauen der medizinischen Fachkräfte gewinnen. Solange dies nicht der Fall ist, werden sie nur in begrenztem Umfang angenommen und genutzt werden. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Vertreter des Gesundheitswesens und die Gesundheitsdienstleister frühzeitig in die Entwicklungsphase einzubeziehen.

    Wie können Vertreter des Gesundheitswesens in die Entwicklungsphase einbezogen werden? Wie kann man ihre Akzeptanz gegenüber diesen neuen Technologien sicherstellen?

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      Wie wir Sie bei Ihren Projekten zu Gesundheits-Chatbots begleiten

      Das Healthcare-Team von Alcimed hilft seinen Kunden in vielen Fragen rund um digitale Gesundheitslösungen und Künstliche Intelligenz und die Entwicklung und Implementierung von Chatbots in der Human- und Tiermedizin, in Krankenhäusern und Arztpraxen.

      Wir führen Chatbot-Projekte für unterschiedliche Akteure durch: für Start-ups und Inkubatoren, die Angebote entwickeln und auf dem Markt einführen wollen; für Pharmaunternehmen, die Chatbots implementieren, ihr Markenimage und ihre klinischen Studien verbessern wollen; sowie für europäische Institutionen und Forschungszentren.

      Die Vielfalt unserer Kunden, der geografischen Räume, die wir erforschen und der Arten von Projekten, die wir durchführen, verschafft uns ein umfassendes und tiefgehendes Verständnis der Herausforderungen, die mit Chatbots im Gesundheitswesen verbunden sind.

      Unsere Projekte umfassen so unterschiedliche Themen wie innovative Technologien im Bereich Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, das Verständnis der aktuellen und zukünftigen Auswirkungen auf das Geschäft von Pharmaunternehmen, die Entwicklung von Portfoliostrategien, die Suche nach Partnern und vieles mehr!

      Beispiele aktueller Projekte zu Gesundheits-Chatbots, die wir für unsere Kunden durchgeführt haben

      • Erforschung des Potenzials von Chatbots für die Datensammlung von Real-World-Evidence

        Wir begleiteten ein führendes Pharmaunternehmen dabei, herauszufinden, welche Art von Daten durch Chatbots im Gesundheitsbereich generiert und gesammelt werden könnten, um seine Strategie in Bezug auf Real World Evidence (RWE) zu verbessern. Neben der Bereitstellung eines Conversational Chatbots wollte unser Kunde auch verstehen, wie hoch die potenzielle Rendite in Bezug auf die Datenerfassung sowie die Durchführbarkeit und Rechtmäßigkeit eines solchen Verfahrens ist.

        Zu diesem Zweck legten wir die digitalen Quellen fest, die zur Generierung von RWE genutzt werden können (Gespräche und Daten, die mit Chatbots ausgetauscht werden), sowie die Verwendung der gesammelten Daten. In einem zweiten Schritt analysierten wir die Vorteile und Grenzen solcher Technologien und vermittelten unserem Kunden ein klares Bild des Marktes für die Erhebung von RWE durch Chatbots.

        Schließlich erstellten wir eine Roadmap für die Umsetzung einer RWE-Strategie und klärte, wie Chatbots in den Ansatz des Unternehmens passen.

      • Bewertung des Geschäftspotenzials eines integrierten KI-Chatbots

        Wir unterstützten einen führenden Akteur im Gesundheitsbereich bei der Bewertung des Bedarfs an einem integrierten KI-Chatbot zur automatischen Verarbeitung und Bereitstellung von virtuellem Support für spezifische Krankenhaus- und Pflegeanfragen. Das Ziel war es, Wege zu finden, um die allgemeine Qualität des Kundenservices zu optimieren und eine 24/7-Support-Plattform zu ermöglichen.

        In einem ersten Schritt befragte Alcimed die wichtigsten Führungskräfte im Krankenhausmanagement in Westeuropa, um ihre derzeitigen Praktiken bei der Bearbeitung dieser Fragen zu verstehen und das Volumen der Anfragen zu bewerten.

        Anschließend testeten wir einen KI-Chatbot, der Anfragen mithilfe ihrer Kenntnisse automatisch beantwortet, und sammelten Feedback, um das Potenzial eines solchen Angebots zu bewerten.

      • Entwicklung einer integrierten KI-Chatbot-Lösung für ein Pharmaunternehmen

        Wir halfen unserem Kunden dabei, die Einsatzmöglichkeiten, Marktdynamik und Wahrnehmung medizinischer Chatbots zu verstehen, um sein Angebot zu optimieren.

        Zunächst erstellten wir eine Marktübersicht, um unserem Kunden einen Überblick über Segmente mit großem Potenzial und den bestehenden Wettbewerb zu geben . Durch den Austausch mit Interessenvertretern aus der Pharmaindustrie, Contract Research Organizations (CROs), Non-Profit-CROs, Krankenhäusern und Medizintechnikunternehmen konnten wir das Marktinteresse für einen integrierten KI-Chatbot bestätigen und Nutzeranforderungen ermitteln. Anschließend identifizierten wir potenzielle Käufer, ihre genauen Bedürfnisse und Problembereiche, die potenziell in neue Wertversprechen umgesetzt werden könnten.

        Am Ende erarbeiteten wir eine Roadmap und hielten die nächsten Schritte für eine erfolgreiche Umsetzung fest.

      • Festlegung der Merkmale und Funktionen der AI-Chatbots eines Gesundheitsdienstleisters

        Wir unterstützten einen Akteur der Gesundheitsbranche bei der Festlegung der Funktionen und Inhalte seines KI-Chatbots.

        Zunächst ermittelten wir die Trends in diesem Bereich und die wichtigsten Herausforderungen im Patientenpfad der Krankheit, für die der Chatbot entwickelt wurde. Diese Erkenntnisse hinterfragten wir dann mithilfe von Patienteninterviews und Fokusgruppen, um ihre Relevanz zu bewerten und den Bedarf an einem Chatbot zu bestätigen, der diese Problembereiche anspricht. Aufgrund des positiven Feedbacks und der eindeutigen Lücken, die im Patientenpfad identifiziert wurden, bestätigten wir nicht nur den Bedarf und die Relevanz eines solchen Angebots, sondern nahmen auch Kontakt mit Patientenverbänden auf und legten damit den Grundstein für eine grundlegende Übernahme und Akquisition nach der Einführung der Anwendung.

        Auf der Grundlage dieses Erfolgs kontaktierte Alcimed wichtige Meinungsführer und Ärzte, um einen Beratungsausschuss zu bilden, der bei der Bearbeitung und Korrektur der Chatbot-Inhalte half und sicherstellte, dass die Informationen den ermittelten Bedürfnissen entsprachen und aktuell und korrekt waren.

      • Marktpotenzial eines KI-Chatbots für die automatische Bearbeitung von Datenschutzanfragen in Krankenhäusern

        Alcimed begleitete einen Akteur des Gesundheitswesens bei der Validierung des Geschäftspotenzials eines integrierten KI-Chatbots für die automatische Bearbeitung von Datenschutzanfragen in Krankenhäusern.

        Derartige Anfragen werden heute von den Datenschutzbeauftragten der Krankenhäuser manuell bearbeitet. Daher kontaktierten wir zunächst mehrere Datenschutzbeauftragte in Westeuropa, um ein umfassendes Verständnis der aktuellen Praktiken zu erhalten und den aktuellen Umfang der bearbeiteten Anfragen zu ermitteln.

        Anschließend bewerteten wir die Offenheit der wichtigsten Interessengruppen gegenüber dem geplanten Service, indem wir die wichtigsten Vorteile und PoCs aufzeigten, von denen sie überzeugt werden müssten, und die potenziellen Anwendungsfälle erklärten. Am Ende kamen wir zu dem Schluss, dass die Integration eines Chatbots zur automatisierten Bearbeitung von Datenschutzanfragen in verschiedenen Ländern von Interesse sein könnte und wählten zwei verschiedene Länder für die Einführung aus.

      • Identifizierung von Chancen für ein Pharmaunternehmen im Bereich KI-Chatbots zur DSGVO-Kommunikation

        Alcimed begleitete einen führenden Pharmakonzern dabei, die Dynamik und die Chancen auf dem Markt für DSGVO-Kommunikationsdienste zu bewerten und die Wahrnehmung seiner integrierten KI-Chatbot-Lösung zu testen.

        Zunächst erstellten wir einen Überblick über den allgemeinen Markt der KI-Chatbots für die Datenschutzkommunikation. In einer zweiten Phase testeten wir die Empfänglichkeit verschiedener Arten potenzieller Interessenten (Pharmaunternehmen, CRO, Krankenhäuser, Medizintechnikhersteller) für KI-Chatbots, um das Marktpotenzial zu ermitteln und den Nutzen dieser Tools zu bewerten.

        Unsere Analyse ermöglichte es dem Kunden, die Segmente besser zu verstehen, in denen ein hohes Potenzial für ein solches Angebot besteht, und die Entscheidung für seine Entwicklungsstrategie zu untermauern. Darüber hinaus half die Analyse bei der Identifizierung potenzieller Interessenten, die unser Kunde als erste ansprechen könnte, und gab einen Überblick über ihre Bedenken hinsichtlich der Datenschutzkommunikation.

      • Proof of Concept für neue Angebote zur Erfassung von Real-Life-Daten für einen Pharmakonzern

        Wir begleiteten ein führendes Unternehmen aus dem Gesundheitssektor bei der Bewertung der Machbarkeit eines Projekts zur Diversifizierung seiner Aktivitäten. Dies sollte durch die Integration und Nutzung digitaler Software zur Generierung und Erfassung von Daten aus dem realen Leben (Real-World Evidence – RWE) geschehen.

        Der erste Schritt bestand darin, die verschiedenen auf dem Markt existierenden Datenerfassungstools, ihre Spezifikationen, Vorteile und Grenzen sowie die bestehenden Ansätze für ihren Einsatz in Frankreich in Real-World Evidence zu bewerten. Auf der Basis unserer Studie entwickelten wir vier Ansätze, die es dem Unternehmen ermöglichen, diese neue Software zu integrieren und zu implementieren, und erstellten einen operativen Aktionsplan für die Umsetzung von Pilotprojekten.

        Das Projekt wurde mit Erfolg durchgeführt und unser Kunde konnte ein neues, differenzierendes Angebot auf den Markt bringen.

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        Weiterführende Informationen

        Alcimed wurde 1993 gegründet und ist ein Beratungsunternehmen für Innovation und die Erschließung neuer Märkte, das sich auf innovative Sektoren spezialisiert hat: Life Sciences (Gesundheitswesen, Biotechnologie, Agrarwirtschaft und Ernährungswirtschaft), Energie, Umwelt, Mobilität, Chemie, Werkstoffe, Kosmetik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.

        Unsere Berufung? Wir begleiten private und öffentliche Entscheidungsträger bei der Erkundung und Entwicklung ihrer unerforschten Gebiete: neue Technologien, neue Angebote, neue geografische Räume, Zukunftsperspektiven und neue Innovationswege.

        Unser Team besteht aus 220 hochqualifizierten, multikulturellen und leidenschaftlichen Entdeckern, die in acht Büros weltweit (in Deutschland, Europa, Singapur und den Vereinigten Staaten) tätig sind und eine duale Expertise aus Wissenschaft/Technologie und Wirtschaft mitbringen.

        Unser Traum? Ein Team von 1.000 Entdeckern aufzubauen, um gemeinsam mit unseren Kunden die Welt von morgen zu gestalten.

        Neben der Internet- und Literaturrecherche im weitesten Sinne sowie der Analyse großer interner oder externer Datenquellen mithilfe von Data Science sprechen unsere Consultants direkt mit den wichtigsten Akteuren: Das können Kunden, Lieferanten, Partner, Experten, Meinungsführer oder sogar Endkunden oder Patienten sein… und wir hinterfragen ihre Sichtweise. Diese Recherchearbeit ermöglicht es uns, uns an der Schnittstelle zwischen den Standpunkten der verschiedenen Akteure eine klare Meinung zu bilden und Empfehlungen zu erarbeiten, die unseren Kunden bei der Entscheidungsfindung helfen.

        Ein Gesundheits-Chatbot ist ein Computerprogramm, das die Verarbeitung natürlicher Sprache (engl.: natural language processing oder NLP) und Künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Unterhaltungen mit Nutzern zu simulieren und ihnen Hilfe bei ihren Gesundheitsproblemen zu bieten.

        Obwohl diese Technologie in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erhalten hat, handelt es sich dabei um eine 50 Jahre alte Innovation, die sich mit der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz verbessert hat. Vom Chatbot ELIZA im Jahr 1966, der entwickelt wurde, um einen Psychotherapeuten zu imitieren, bis zu den heutigen Bots gibt es viele Anwendungsmöglichkeiten in der Gesundheitsversorgung. Und es wird prognostiziert, dass die Bandbreite der Anwendungen (beispielsweise in Form von Apps) in den kommenden Jahren noch zunehmen wird.

        Chatbots liefern grundlegende Informationen, von der Erkennung und Definition von Symptomen bis hin zu Diagnose- und Behandlungsinformationen (Wirkungsweise, Nebenwirkungen, Erinnerungshilfen usw.). Einige können sogar weitergehende medizinische Ratschläge geben, beispielsweise zum Medikamentenmanagement, zur psychischen Gesundheit oder zur Ernährung.

        Chatbots sind für die Optimierung von Gesundheitsdiensten unerlässlich, da sie:

        • Den Zugang zu Informationen rund um die Gesundheit optimieren: Digitale Dienste ermöglichen Patienten rund um die Uhr Zugang zu Gesundheitsinformationen, wobei ihre Anonymität gewahrt bleibt, so dass sie sensible Themen ansprechen können.
        • Sich an die personalisierte Pflege anpassen: Chatbots geben Patienten maßgeschneiderte Empfehlungen und Ratschläge auf der Grundlage ihrer individuellen Gesundheitsgeschichte und lernen durch die Interaktion mit den Patienten, ihre Bedürfnisse besser zu erfüllen.
        • Das Engagement der Patienten stärken: Indem sie eine interaktivere und ansprechendere Nutzererfahrung bieten, stärken digitale Dienste die Aufklärung, das Bewusstsein und das Engagement von Patienten in Bezug auf ihren Gesundheitszustand und ihre Gesundheitsversorgung und machen sie zu aktiven Akteuren.
        • Die Arbeitsbelastung von Gesundheitsdienstleistern verringern: Durch die Ausführung von Routineaufgaben wie der Terminplanung und dem Einlösen von Rezepten sowie der Beantwortung häufig gestellter Fragen fungieren Chatbots als virtuelle Gesundheitsassistenten, welche die Arbeitsbelastung der Gesundheitsdienstleister verringern und es ihnen ermöglichen, sich auf ihr zentrales Leistungsangebot zu konzentrieren.
        • Kosten verringern: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Möglichkeit für Patienten, sich selbst zu versorgen, tragen die Technologien zur Senkung der Kosten in der Gesundheitsversorgung bei.
        • Die Ergebnisse für Patienten verbessern: Indem sie Patienten mit genauen und zuverlässigen Informationen zu ihrer Gesundheit und einer entsprechenden Unterstützung versorgen, tragen Chatbots zur Verbesserung der Ergebnisse für Patienten bei.
        • Bessere Gesundheitsdaten sammeln: Chatbots sammeln und analysieren Gesundheitsdaten in Echtzeit und liefern Gesundheitsdienstleistern wertvolle Einblicke in Gesundheitstrends und -bedürfnisse der Patienten.

        Neben der Unterstützung von Patienten, Gesundheitsdienstleistern und Leistungserbringern ermöglichen solche Technologien den Pharmaunternehmen, mit Patienten und Leistungserbringern in Kontakt zu treten, den Kundenservice und -support zu verbessern und ihre Marketing- und Werbemaßnahmen zu optimieren. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Chatbots können Pharmaunternehmen ihr Markenimage verbessern und ihre Einnahmen steigern.

        Mit der Weiterentwicklung solcher Technologien können wir weitere innovative Anwendungsmöglichkeiten erwarten.

        Die drei Haupttypen sind:

        • Informativ: Hier handelt es sich um Chatbots, die detaillierte Fakten und Bildungsinhalte über Krankheiten und Symptome bieten.
        • Conversational Chatbots: Diese können als virtuelle Gesundheitsassistenten eingesetzt werden, die je nach Zweck eine maßgeschneiderte Antwort geben können. Je „intelligenter“ der Chatbot ist, desto personalisierter können seine Antworten sein – dank der Fähigkeit des Bots, natürliche Sprache zu verstehen (NLU) und natürliche Sprache zu verarbeiten (NLP).
        • Präskriptiv: Ähnlich wie Conversational Chatbots werden diese Bots nicht nur für die Bereitstellung spezifischer Antworten entwickelt, sondern zusätzlich für therapeutische Lösungen und qualifizierte Behandlungsempfehlungen auf der Grundlage von Patientendaten.

        Die Verwendung der verschiedenen Arten medizinischer Chatbots hängt von den lokalen Vorschriften ab und davon, was in jedem Land erlaubt ist. Dies gilt insbesondere für Patientendaten, bei denen es sich um sehr sensible Daten handelt.

        Die Herausforderungen im Zusammenhang mit Chatbots im Gesundheitswesen bestehen darin, in der Öffentlichkeit das Verständnis dafür zu fördern, dass solche Dienste ein Hilfsmittel sind und medizinisches Fachpersonal nicht ersetzen, und Bedenken hinsichtlich der Einhaltung von Vorschriften und des Datenschutzes auszuräumen. Die Synergie von KI-Konzepten mit maschinellem Lernen und interdisziplinärer Zusammenarbeit ebnet jedoch den Weg, um das volle Potenzial von KI für die medizinische Forschung und Patientenversorgung zu erschließen.