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AI 支持治疗依从性:补齐诊疗的第三根支柱

AI-powered compliance support: The missing leg of the stool

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临TRENDS · CLINICAL

把 AI 随访纳入常规诊疗,将其作为临床沟通工具来使用,而不只是一次技术试验,兽医医院就有机会缩小持续数十年的治疗依从性缺口。

兽医学在院内诊疗质量上取得了巨大进步。诊断能力、手术技术和治疗方案都已显著提升。很多过去难以管理的疾病,如今能够得到常规治疗,动物也因此活得更长久、更健康。

但在两次就诊之间,行业如何持续支持动物及其家庭,仍存在一个长期缺口,尤其当治疗需要在家中持续落实时。所欠缺的不是专业知识,而是后续执行。

当客户带着治疗计划、处方和一份说明离开医院时,从技术流程来看,临床团队的工作似乎已经完成;但患病动物的结局还未确定。在家是否正确给药、是否完成训练、是否识别出早期预警信号,决定了院内提供的诊疗能否真正发挥作用。

诊疗成功的三根支柱

成功治疗需要三项基本支撑,兽医行业已重点发展了其中两项:

  • 经济可负担性:分期付款、融资方案、宠物保险,以及诊疗选择谱系(spectrum of care,SoC)等措施,显著改善了诊疗可及性。
  • 院内诊疗质量:诊疗标准、专科服务可及性和诊断能力持续进步。

第三根支柱是治疗依从性,即宠物主人是否在家落实治疗。作者认为,这是发展最不足、而且可能影响最深远的一环。

现有随访方式的局限

过去,就诊后支持通常只有纸质说明,有些医院再加上一次随访电话。这些方式形成于另一种沟通习惯和诊疗连续性预期之下。

缺乏随访或随访不足时,可能出现以下情况:

  • 用药错误直到下次就诊才被发现。
  • 客户开始康复计划时热情很高,几天后就放弃了。
  • 客户不确定某一步骤时并不致电询问,而是凭自己的理解猜测,或干脆停止治疗。
  • 在动物回院之前,医院无从了解治疗是否有效;届时病情可能已经恶化。

为什么考虑用 AI 支持治疗依从性?

1. 康复训练:依从性尤其重要的场景

使用 AI 沟通之前

术后康复是兽医诊疗中依从性失效最鲜明的例子之一。团队在医院示范动作,动物能够正确配合,客户带着训练方案回家。几天之后,没有监督和提醒,这套日常安排就散了架。原因未必是疏于照顾,而是缺少持续强化。

使用 AI 沟通之后

作者强调,行为科学研究反复提到同一推动因素:提示。这里强调的并非动机或教育本身,而是每天的问候与确认。

例如,AI 系统每天早晨主动询问:“训练进行得怎么样?有没有肿胀或疼痛的迹象?”并接收、回应客户的反馈。它并非替代康复治疗师的专业能力,而是提供促使专业方案真正落实的提醒。原文引用一项康复项目系统综述:加入数字提醒或随访后,10 项随机试验中有 7 项显示患者依从性改善。

2. 用药依从性:容易被忽视的一环

使用 AI 沟通之前

一只犬确诊糖尿病,团队花了一个小时讲解。客户带着说明单和满满的决心离开。三天后,说明单找不到了,客户也记不清胰岛素剂量。他们没有打电话,因为觉得这是自己本应知道的事,不愿麻烦医院,于是尽力猜测。

使用 AI 沟通之后

在作者设想的场景中,医院使用 AI 沟通系统,于确诊两天后主动联系客户。晚上 7 点,客户接听 AI 来电,系统结合具体情况,耐心地带他们回顾治疗方案。AI 并不作出临床决策,而是在客户需要时,传达兽医已经作出的决策。

临床提醒:上述“猜测剂量”描述的是应避免的情形,不是可采取的做法。胰岛素剂量不明、记录不一致或出现异常症状时,应联系负责兽医核实;自动随访不能替代剂量确认和临床评估。

3. 个性化到底意味着什么?

群发提醒短信与结合具体情况的随访对话,存在实质区别。“别忘了给 Max 用药”只是一次提醒;而电话中问:“我看到 Max 正在实施胰岛素方案的第 4 天,给药情况如何?对剂量有什么疑问吗?”则是在延续诊疗关系。

设计良好的 AI 随访应当具备以下特点:

  • 结合具体情境:对应具体动物、诊断及治疗方案。
  • 双向沟通:客户能够回复并获得有意义的回答,而非只能阅读消息。
  • 能够转交临床团队:任何令人担忧的情况都应被标记,供临床人员评估。
  • 有记录可查:沟通内容进入病历,以支持诊疗连续性。

对医院的价值:依从性也是经营议题

更好的结局,有助于建立更牢固的客户关系

看到宠物恢复良好的客户,更可能成为医院忠诚、愿意主动推荐的支持者。

减少急诊就诊

治疗没有落实,往往可能演变成非营业时段的紧急情况。持续随访有机会在问题升级前发现异常。

提高治疗计划完成率

感到受到支持的客户,更有可能完成整个治疗计划,而不是一遇到不确定或不方便就中断。

重新理解兽医诊疗的成功

客户离开医院,并不意味着诊疗成功已经实现。越来越多时候,可以从以下方面评价成功:

  • 治疗方案是否在家中得到正确执行。
  • 客户在整个过程中是否感到受到支持,并有信心继续。
  • 医院是否能在两次就诊之间了解动物的恢复进展。

一张凳子需要三条腿,兽医行业已在其中两条上投入很多。作者认为,AI 支持治疗依从性,可以让第三条腿在更大规模上得到支撑:它不替代临床专业能力,而是通过持续、结合情境的后续支持,把好的医学方案转化为好的治疗结局。

原刊图片署名:akinbostanci / E+ / Getty Images。本文未转载该图片。原刊注明:本文编辑过程使用了 AI 软件辅助。