The post has been translated automatically. Original language: Russian
How to combine medical processes with sales management processes?
The new functions of MedElement MIS implement the integration of MIS with leading CRM systems (Bitrix, AMO).
How it works:
CRM, using the MedElement interoperability bus, collects (via API) data on techniques (it also works in the opposite direction) and transforms them into sales funnels.
Next, on the CRM side, information changes in the IIA are monitored (changes in services, payments, payment forms, and closing appointments).
Based on the processed data, CRM generates analytics on registrars, their effectiveness, sales channels, and a number of other analytics that help strengthen sales functions and increase patient loyalty.
Thus, these integration capabilities help systems work more efficiently and solve many more tasks for end customers.
Have a good summer and don't get sick!
PS: the picture was made using AI
Сейчас многие стартапы в сфере медицины и здравоохранения заявляют, что их ИИ-ассистенты вот-вот заменят врача или решат проблему дефицита кадров. Но если спуститься с небес (облаков) автоматизации на землю, реальность оказывается намного сложнее
Эксперты в отрасли выделяют несколько "подводных камней", о которых разработчикам ИИ-сервисов нужно думать еще на этапе проектирования продукта:
Главный страх - атрофия (деградация) клинического мышления. Врачи и эксперты опасаются (с чем мы полностью согласны), что слепое доверие подсказкам ИИ будет постепенно снижать их собственный навык диагностики.
Как выразился один из специалистов на прошедшем недавно конгрессе "Оргздрав-2025": "Если система зависла, перезагружать ее вместе с жизнью пациента?" .
Высокий процент ошибок на стыке теории и практики. ИИ отлично справляется с рутинными задачами вроде анализа КТ или рентген-снимков, но точность этой диагностики всё еще "плавает". А в медицине, также как например и в авиации - "инструкции и правила - пишутся кровью" (цена ошибки - человеческая жизнь).
Чтобы снизить процент ложных срабатываний, генеративные модели должны обучаться на строго валидированных данных под контролем сотен практикующих врачей, а не просто на "сырых" массивах непонятных данных из интернета. Т.е, технологии нужно время и нужна вовлеченная экспертная среда
Пациенты "эксперты" как негативный триггер для медиков. Доступность ИИ-платформ привела к тому, что пациенты приходят на прием с готовыми диагнозами от нейросетей. Это порождает этические конфликты и вызывает у консервативной медицинской среды (а медики - это очень консервативная среда) естественное сопротивление инновациям.
Проблема онбординга. По статистике, только около половины врачей сегодня регулярно и активно пользуются современными IT-инструментами в работе. По разным причинам (и не только экономическим) барьер входа всё еще высок.
Совет для стартапов: Успех ИТ-продукта в медицине, по нашему мнению, сегодня зависит не от количества навороченных фишек в ИИ-решениях, а в основном от того, смогли ли вы доказать врачу безопасность системы и органично встроить ее в его ежедневную рутину. Так, чтобы эти решения реально разгружали врача и помогали ему в практике. Также стартапам важно создавать решения, которые защищают и врача (от выгорания и ошибок), и пациента. Ведь, как мы написали выше - цена ошибок в сфере медицины невероятно высока.
ПС: картинка сделана с использованием ИИ
Share
