人工智能預(yù)測在線醫(yī)生就診后的患者付款

在獲得帶薪患者的一部分進行在線醫(yī)療咨詢時，與依靠患者的聲譽相比，醫(yī)生在虛擬訪問期間更好地與患者進行密切接觸并提供高質(zhì)量的服務(wù)。

如此發(fā)現(xiàn)的研究人員從近160萬次在線醫(yī)療咨詢中獲取數(shù)據(jù)，并使用機器學(xué)習(xí)來預(yù)測患者隨后的付款行為。

紐約賓漢頓大學(xué)的姜晶璐博士及其同事于2月20日在JMIR Medical Informatics上在線發(fā)表了他們的研究。

作者寫道：“在線醫(yī)療咨詢已經(jīng)變得越來越流行，被認為是解決醫(yī)療資源短缺和資源分配效率低下的潛在解決方案。”“但是，許多在線醫(yī)療咨詢平臺都在努力吸引和留住愿意付費的患者，并且該平臺上的醫(yī)療保健提供者還面臨著在眾多可以提供類似服務(wù)的醫(yī)師中脫穎而出的挑戰(zhàn)。”

Jiang和同事使用了來自最大的在線醫(yī)療咨詢平臺的數(shù)據(jù)，將2009年至2018年的醫(yī)患對之間的1,582,564條咨詢記錄歸零。

通過將幾種機器學(xué)習(xí)技術(shù)與四個分類器(邏輯回歸，決策樹(DT)，隨機森林和梯度提升)一起應(yīng)用，他們確定了最有助于預(yù)測付款的關(guān)鍵特征。

“ [C]具有與醫(yī)師聲譽有關(guān)的特征，與服務(wù)有關(guān)的特征，例如服務(wù)交付質(zhì)量(例如，咨詢對話強度和醫(yī)師反應(yīng)率)，患者來源(例如，在線或離線返回患者)以及患者參與(例如，提供社會回報并透露以前的治療方法)，似乎對患者的付款決定做出了更大的貢獻。”“在患者與提供者的互動中促進多種及時反應(yīng)對于鼓勵付款至關(guān)重要。”

江等。承認他們依賴數(shù)據(jù)和醫(yī)療保健經(jīng)濟學(xué)是他們研究設(shè)計的局限性。

他們寫道：“考慮到文化差異和醫(yī)療法規(guī)，我們的結(jié)果可能在其他情況下具有局限性。”“但是，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的交互作用的機制和類型足夠通用，可以在不同的在線醫(yī)療咨詢平臺和不同的中進行推廣和管理。此外，語境本身相當(dāng)大，應(yīng)該自己引起關(guān)注。”