دانلود ترجمه مقاله کاربرد CRM مبتنی بر هوش مصنوعی در مراقبت از سلامت

پیامدهای عملی:
این مطالعه پیامدهای عملی متعددی ارائه کرد. اول، این مطالعه ثابت کرد که قابلیت CRM مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه مراقبت سلامت منحصر به فرد بوده و موقعیت رقابتی برای سازمان ها فراهم می سازد. این یافته ها راهنمایی هایی برای ارائه دهندگان خدمات و فروشندگان فناوری با اقدامات مختلف به منظور اطمینان از استفاده بیمار از دستگاه ها و پلتفرم های مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می کند. دوم، ظرفیت های سازمانی مبتنی بر هوش مصنوعی که درمان پزشکی کارامدی را ارائه می کنند برای شروع و حفظ روابط با بیمار ضروری است. بخش مراقبت سلامت نیازمند پیکربندی صریح منابع بالینی و خدمات مربوط به بیمار است (نایر و همکاران، 2013). در این مطالعه، قابلیت های AI-CRM به عنوان یک مفهوم سازمانی متفاوت ظهور کرده که روابط با مشتری را ایجاد و حفظ می کند. به عنوان مثال، فاکتورهای ژنوم مبتنی بر هوش مصنوعی، اسلایدهای هیستوپاتولوژیکی و تجویز دارو قابلیت بالینی و همچنین قابلیت های CRM مبتنی بر هوش مصنوعی را افزایش می دهد. این مطالعه نسخه های مبتنی بر هوش مصنوعی، آنالیز تصویر، تشخیص گفتار و درک طبقه بندی واریانت را پیشنهاد می دهد. توصیه می کنیم که پزشکان، پاتولوژیست ها، رادیولوژیست ها و مدیران مراقبت بهداشتی بر روی تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی (مانند کاربرد یادگیری عمیق در ژنومیک بالینی) به منظور بهبود قابلیت بالینی متمرکز شوند. سوم، توصیه می کنیم یک فرهنگ خدمات محور در بخش مراقبت بهداشتی مبتنی بر ابزارها و پلتفرم های مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد شود. با این حال، توسعه فرهنگ خدمات محور و حفظ روابط سالم با بیمار چالش برانگیز است. این مطالعه اجراء ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، دستگاه های پوشیدنی و پلتفرم ها را به منظور ایجاد یک اکوسیستم خدمات مراقبت بهداشتی متفاوت را پیشنهاد می کند. به عنوان مثال، نظارت بر سلامت بیمار، ردیابی ضربان قلب و هوشیاری سلامتی از طریق دستگاه های مبتنی بر هوش مصنوعی باید صورت گیرد. چهارم، این مطالعه نشان داد که قابلیت تعامل با هوش مصنوعی برای ایجاد و حفظ روابط بلند مدت با مشتریان حوزه مراقبت سلامت امری حیاتی است. جنبه تاریک هوش مصنوعی (یعنی حمله به حریم خصوصی) باید به منظور حفظ روابط با بیماران مورد توجه و بررسی قرار گیرد (کومار و همکاران، 2021). تعامل با هوش مصنوعی فرم متفاوتی بوده که نیازمند یک دیدگاه شناختی است. بنابراین، یافته های این مطالعه به مدیران بخش مراقبت سلامت در درک پویایی تعامل با درمان و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی کمک خواهد کرد. پیشنهاد می کنیم تعامل با هوش مصنوعی به عنوان توانایی متخصصان و مدیران مراقبت بهداشتی به دقت مورد بررسی قرار گیرد. با درک اهمیت تعامل بیمار با مداخلات مبتنی بر هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی، ارائه دهندگان خدمات باید از منابع داخلی و خارجی به منظور افزایش توانایی های خود در جامعه پزشکی استفاده کنند. برنامه های جامعه پزشکی باید شامل آگاهی و آموزش برنامه ها برای استفاده از ابزارها و دستگاه های مبتنی بر هوش مصنوعی باشد. به عنوان مثال، عدم آگاهی و حمله به حریم خصوصی از عوامل ضروری برای استفاده ناکافی از " KhushiBaby"، دستگاه ردیابی ایمن سازی داده هاست (MOHFW, 2020). این یافته ها توسعه چنین قابلیت هایی را با ادغام چنین آموزش و آگاهی با برنامه های مراقبت بهداشتی جامعه را پیشنهاد می دهد. متخصصان پزشکی (پزشکان، پرستاران و کارکنان پیراپزشکی) باید قادر به توضیح مزایای هوش مصنوعی باشند و هنگام استفاده از چنین ابزارهایی، اطمینان حاصل کنند. یافته های این مطالعه به متخصصان مراقبت بهداشتی در زمینه طراحی مجدد تعامل بالینی (با درک روش های بالینی و تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی) و بهبود دسترسی به اطلاعات سلامت کمک خواهد کرد. در نهایت، مدیران و پزشکان مراقبت بهداشتی با مدیریت روابط موثر و کارامد باید ویژگی های فنی هوش مصنوعی را درک کرده و در توسعه قابلیت های CRM – AI پیشگام شوند. بیماران مبتلا به ایدز، سرطان، هموفیلی یا بیماری های قلبی نیازمند مراجعه ها و تعاملات متعدد با سیستم بیمارستانی هستند. اپلیکیشن های آنالیز پزشکی، پردازش تصویر، دستگاه های پوشیدنی و خدمات مختلف از طریق ابزارها و پلتفرم های مبتنی بر هوش مصنوعی قابلیت برتری را ارائه می کند. بنابراین، متخصصان و سیاستگذاران حوزه مراقبت بهداشتی باید بر روی سه بُعد قابلیت AI-CRM به منظور دستیابی به انعطاف پذیری خدمات مشتری و افزایش نوآوری خدمات متمرکز شوند. این ابتکارات متعاقبا منجر به بهبود سلامت جسمی و روانی، رضایت، وفاداری و تجربه مشتری خواهد شد.

Practical implications:
This study offers multiple practical implications. First, this study has established that AI-enabled CRM capability in healthcare is unique and provides a competitive position to organizations. This finding will guide service providers and technology vendors with various measures to ensure patients use AI-enabled devices and platforms. Second, AI-based organizational capacities that provide efficient medical treatment remain crucial for initiating and maintaining relationships with the patient. The healthcare sector requires a candid configuration of clinical resources and patient-related services (Nair et al., 2013). In this study, the AI-CRM capabilities emerge as a different organizational routine that establishes and maintains customer relationships. For instance, AI-based genome factors, histopathological slides, and drug administration would enhance clinical capability and AI-enabled CRM capabilities. This study suggests developing AI-driven prescriptions, image analysis, speech recognition, and understanding variant classification. We recommend that clinicians, pathologists, radiologists, and healthcare managers focus on AI-enabled techniques (e.g., applying deep learning in clinical genomics) to improve clinical capability. Third, we recommend a service-oriented culture in healthcare based on AI-driven tools and platforms. However, developing a service-oriented culture and maintaining healthy patient relationships remains challenging. This study recommends implementing AI-based tools, wearable devices, and platforms to create a different healthcare service ecosystem. For example, patient health monitoring, heart rate tracking, and health alertness through AI-enabled devices should. Fourth, this study established that AI engagement capability remains crucial for establishing and maintaining a long-term relationship with healthcare customers. The dark side of AI (e.g., privacy invasion) needs to be addressed to maintain the relationship with the patients (Kumar et al., 2021). Engagement with AI is a different form, requiring a cognitive standpoint. Thus, findings guide healthcare managers to understand the dynamics of engagement with AI-based treatment and services. We recommend carefully exploring AI engagement as an ability of healthcare practitioners and managers. Understanding the importance of patient engagement with AI-based interventions in medical care, service providers must utilize internal and external resources to increase their abilities in community medicine. The community medicine programs must include awareness and training programs to utilize AI-based tools and devices. For example, lack of awareness and privacy invasion are essential factors for the underutilization of "KhushiBaby," a device to track immunization data (MOHFW, 2020). This finding suggests developing such capabilities by integrating such training and awareness with community healthcare programs. Medical professionals (doctors, nurses, and para-medical staff) must be able to explain the benefits of AI and ensure trust when using such tools. This study’s findings guide healthcare practitioners to redesign bedside engagement (by understanding AI-based clinical procedures and diagnosis) and improve access to health information. Finally, healthcare managers and practitioners concerned with effective and efficient relationship management must understand the technicalities of AI and should take an early lead in developing AI-CRM capabilities. Patients suffering from HIV/AIDS, cancer, hemophilia, or cardiac diseases require multiple visits and interactions with the hospital system. The applications of medical analytics, image processing, wearable devices, and various services through AI-based tools and platforms would develop a superior capability and facilitate remaining completive. Therefore, healthcare practitioners and policymakers need to focus on three AI-CRM capability dimensions to attain customer service flexibility and, in turn, increased service innovation. These initiatives subsequently improve physical and mental health, customer satisfaction, loyalty, and experience.