用AI改变医疗
了解各机构如何通过AI自动化实现突破性成果
客户服务革命：对医疗沟通的启示
服务全球1.5亿+用户的瑞典金融科技巨头利用AI改造客户服务
挑战
Klarna面临平均11分钟的解决时间，同时需要为每天数百万笔交易提供35种以上语言的全天候多语言支持。公司需要一个能够处理敏感金融信息、保持高客户满意度和监管合规的解决方案。
解决方案
Klarna部署了由OpenAI驱动的自主AI助手，每年处理230万次对话。该系统处理自然语言查询，自主做出退款和支付决策，并将复杂案例无缝升级给人工客服。它可跨对话保持上下文，并根据客户历史提供个性化回复。
成果
- ✓解决时间从11分钟降至2分钟以下（改善82%）
- ✓AI完成相当于700名全职客服的工作量
- ✓客户满意度提升，重复咨询减少25%
- ✓预计年利润改善超过4000万美元
- ✓支持35种以上语言的母语级流畅度
- ✓65%的客户咨询无需人工干预即可处理
重要意义
Klarna的成功展示了智能体AI在高流量、多语言客户交互中的变革潜力——这正是Ajentik在新加坡医疗系统中所应对的挑战。Ajentik平台支持英语、华语、马来语和泰米尔语，与Klarna的多语言方式如出一辙。Ajentik承诺的70%行政工作量削减与Klarna的效率提升一致。
Erica：医疗虚拟助手的蓝图
以个性化AI指导服务4000多万移动银行客户
挑战
该银行面临大量客户服务需求，常规咨询占用了大量人工客服时间。客户需要即时访问账户信息、交易记录和财务建议，而无需等待人工协助。传统IVR系统令客户沮丧，导致高放弃率。
解决方案
Erica于2018年推出，使用预测分析和自然语言处理提供全面的财务协助。该AI代理自主处理余额查询、支付安排、消费分析、欺诈检测和个性化财务洞察。它与移动银行无缝集成，并从每次交互中学习。
成果
- ✓自推出以来已处理超过20亿次交互
- ✓服务4200万客户（占移动用户的50%）
- ✓每日处理150万次交互
- ✓保持98%的查询解决率，无需人工干预
- ✓贡献了19%的盈利增长
- ✓常规咨询的呼叫中心量减少50%
- ✓客户满意度评分达4.7/5
重要意义
Bank of America的Erica为Ajentik的医疗虚拟助手提供了经过验证的模型。正如Erica帮助客户应对复杂的财务决策，Ajentik的智能代理可以引导患者完成医疗旅程——从预约挂号到治疗依从。Erica实现的98%自主解决率与Ajentik减少70%行政负担的目标相一致。
AI工厂：与Ajentik愿景的直接契合
全球最大的非营利综合医疗系统成为最积极的AI采纳者
挑战
Mayo需要在拥有76,000名员工的组织中普及AI开发，使临床医生能够在没有丰富技术专业知识的情况下创建AI解决方案，同时管理200多个AI项目，并确保医疗AI应用的监管合规性和患者安全。
解决方案
Mayo在Google的Vertex AI上开发了AI工厂平台，实现AI工具的“公民开发”。其自主智能代理包括ECG心脏病检测（已获FDA批准）、ICU容量管理系统和用于癌症研究的假设驱动AI。该平台设有医疗设备软件审查委员会进行治理。
成果
- ✓5个AI算法获得FDA许可，包括心律失常检测
- ✓通过衍生公司（如Anumana）成功商业化
- ✓Apple Watch心脏监测集成覆盖数百万用户
- ✓COVID-19期间显著优化容量（改善30%）
- ✓建立医疗AI学位项目培养下一代人才
- ✓试点科室诊断错误减少35%
- ✓通过运营效率每年节省5000万美元
重要意义
Mayo Clinic的方法验证了Ajentik打造专用医疗AI的战略。两个组织都认识到通用AI工具无法应对医疗行业的独特挑战。Ajentik聚焦新加坡和东南亚医疗系统，与Mayo针对美国医疗的本地化方法一脉相承。
Devin AI实施：扩展医疗运营
巴西最大的金融科技公司利用自主AI改造遗留系统
挑战
公司需要重构其运行8年、600万行的单体ETL系统中的10万多个数据类实现，管理遗留系统中的复杂交叉依赖，避免传统迁移所需的大量资源投入（1000多名工程师18个月），同时在转型过程中维持系统稳定性。
解决方案
Nubank部署了Cognition Labs的Devin AI——一个自主软件工程智能代理。Devin分析了单体代码库，创建迁移策略，生成模块化子组件，并执行系统化重构。AI从每项任务中学习，随时间推移不断提升性能。
成果
- ✓工程时间节省提升12倍
- ✓相比人工迁移节省20倍成本
- ✓任务完成时间从40分钟减至10分钟
- ✓迁移在数周而非数月/数年内完成
- ✓代码重构准确率达99.9%
- ✓迁移期间零生产事故
- ✓释放1000多名工程师投入创新工作
重要意义
Nubank的经验展示了智能体AI如何改造大规模医疗运营。许多东南亚医疗系统面临类似的遗留系统挑战，Ajentik可以解决这些问题。Nubank实现的12倍效率提升与Ajentik承诺的70%工作量削减相一致。
多模态AI生态系统：全面医疗转型
23家医院和276个门诊设施服务年1370万次就诊
挑战
该组织拥有82,600名员工，面临临床医生严重的行政负担、医疗文档质量差影响患者护理、每年数百万的运营低效成本，以及高通话量干扰基层诊疗服务（等候时间超过30分钟）等问题。
解决方案
Cleveland Clinic部署了多个专业AI代理：Ambience Healthcare用于实时临床文档，AKASA用于智能医疗编码（1.5分钟处理100多份文档），预测分析用于合成数据生成，AI电话系统用于患者沟通。这些代理在集成的生态系统中协同工作。
成果
- ✓100%来电在3声铃响内接听（之前等候超过30分钟）
- ✓低质量医学影像减少66%
- ✓基层诊疗每天减少220通电话
- ✓每周通过自动化节省15个工作日
- ✓82%电话自主处理
- ✓年运营成本节省1500万美元
- ✓医生文档时间减少45%
- ✓运营效率提升28%
重要意义
Cleveland Clinic的多模态方法体现了Ajentik为东南亚医疗所赋能的模式。Cleveland实现的82%电话自主处理率直接支持了Ajentik的全天候自动患者沟通能力。Ajentik的多语言支持超越了Cleveland仅限英语的系统。
Salesforce Agentforce：保险与医疗的融合
拥有150年历史的公司服务50多个国家的5000万客户
挑战
拥有38,000名员工的Prudential面临复杂的各州保险法规、跨多个业务部门的耗时理赔处理、碎片化的客户数据阻碍全面服务，以及客户服务运营中需要在50多个不同监管框架中导航的大量人工工作。
解决方案
Prudential实施了Salesforce Agentforce金融服务版，部署自主代理进行客户识别、合同分析、保单检索和理赔处理。该系统为受监管操作提供人工参与监督，并采用多LLM架构实现专业功能。
成果
- ✓每位客服代表每周至少节省半天时间
- ✓消除数百个人工路由工作流
- ✓通过减少行政负担增强客户关怀
- ✓批发业务运营生产力显著提升
- ✓平均处理时间减少40%
- ✓保持100%监管合规
- ✓年运营节省1200万美元
重要意义
Prudential的保险业务焦点为Ajentik的医疗运营提供了宝贵洞见，因为两个行业都面临类似的监管复杂性和客户服务挑战。Prudential实施的人工参与治理与Ajentik对医疗AI的方法完美契合。
UiPath实施：企业级医疗自动化
全球银行建立流程自动化卓越中心
挑战
Barclays面临复杂的抵押贷款处理需要20多种文档类型、跨多个司法管辖区的监管合规需求、高频交易处理需求（每日10,000多笔），以及资格评估和风险评估中每份申请需3-5天的大量人工工作。
解决方案
使用UiPath平台，Barclays部署了贷款申请文档理解代理、具有推理能力的资格评估代理、具有监管合规功能的风险评估代理和客户沟通代理。该系统采用UiPath Maestro在代理、机器人和人类之间进行编排。
成果
- ✓98%直通处理，仅2%需要人工干预
- ✓每年通过自动化节省12,000小时
- ✓处理时间从3-5天缩短到几分钟
- ✓所有实施至少30%的效率提升
- ✓年度成本节省2500万英镑
- ✓文档处理准确率达99.9%
- ✓扩展到500多个自动化流程
重要意义
Barclays文档密集型流程与医疗行政复杂性相呼应，使其成功经验与Ajentik的价值主张高度相关。Barclays在金融文档处理中实现的98%自动化率表明，Ajentik在医疗记录处理方面也具有类似的潜力。
肿瘤科AI编排器：高级临床应用
以AI驱动的癌症护理每年服务4000名肿瘤委员会患者
挑战
Stanford面临信息过载问题，医生每位患者需花1.5-2.5小时审阅影像、病理、基因组学和临床笔记；难以跟上快速发展的癌症研究（每30秒一篇新论文）；肿瘤委员会准备耗时巨大，以及从40多万项活跃试验中为患者匹配适当临床试验的挑战。
解决方案
Stanford部署了微软驱动的医疗代理编排器，包含专业代理：分析多模态数据的肿瘤委员会代理、提供治疗建议的临床决策支持代理、处理医学更新的研究文献代理和临床试验匹配代理。系统使用安全的Azure基础设施，并进行全面的FURM评估以确保AI公平性。
成果
- ✓支持年4000名肿瘤委员会患者
- ✓医生准备时间减少60%（从2.5小时降至1小时）
- ✓通过多模态分析提升25%的诊断准确性
- ✓治疗决策从数天加速到数小时
- ✓临床试验入组率提升40%
- ✓每月处理10,000多篇研究论文
- ✓首年投资回报率达300%
重要意义
Stanford的肿瘤科焦点展示了Ajentik在行政任务之外的专业临床应用潜力。Stanford实现的多模态数据集成展示了Ajentik如何在新加坡癌症中心处理复杂的临床工作流。
COVID-19药物发现：研究加速
AI驱动的药物发现在创纪录时间内识别COVID-19治疗方案
挑战
在COVID-19大流行期间，研究人员面临紧急的治疗需求（每天50万+新病例）、海量科学文献（每周5000+篇COVID论文发表）、10-15年的传统药物开发周期，以及需要识别已批准药物进行快速再利用以避免冗长试验的挑战。
解决方案
BenevolentAI部署了自主代理，包括处理数百万篇科学论文的生物医学文献挖掘代理、使用知识图谱预测新型关系的药物-靶点交互代理、用于患者选择的临床试验优化代理和药物性质ADME预测代理。该系统仅用4天就识别出巴瑞替尼作为潜在治疗方案。
成果
- ✓巴瑞替尼于2020年11月获得FDA紧急使用授权
- ✓与瑞德西韦联用时康复时间缩短71%
- ✓通过AAK1抑制成功缓解细胞因子风暴
- ✓将典型的10年时间线压缩至9个月
- ✓促成了8亿美元的阿尔茨海默病药物靶点交易
- ✓数天内分析了100万+篇科学论文（而非数年）
- ✓现已应用于20多个其他疾病领域
重要意义
BenevolentAI的快速药物再利用展示了Ajentik的AI代理如何加速新加坡的医疗创新。使COVID-19治疗发现成为可能的文献挖掘能力可以帮助Ajentik驱动的医疗系统跟上快速发展的医学知识。
Microsoft Copilot Studio：供应链智能
全球材料公司利用AI自动化改造供应链
挑战
Dow面临每年从5000多家供应商处人工处理10万多张PDF发票的困难、发票不准确和异常导致每年300-500万美元损失的检测困难、每次争议需要数周或数月的运费调查，以及全球供应链中缺乏成本优化可见性的问题。
解决方案
使用Microsoft Copilot Studio，Dow部署了用于账单分析的自主发票扫描代理和用于调查的自然语言“运费代理”。该系统具备自动异常检测、成本优化的模式识别、员工审查的仪表板集成，以及深度分析的对话界面。
成果
- ✓预计首年节省500万美元以上
- ✓调查时间从数周/数月缩短到分钟
- ✓物流账单准确率提升至99.5%
- ✓扩展到处理10万多张发票而无需增加人员
- ✓首季度识别出200万美元的多收费
- ✓使非技术人员能够执行复杂分析
- ✓人工数据录入减少95%
重要意义
Dow的供应链转型说明了Ajentik如何革新新加坡的医疗供应链管理。医院处理数千张医疗用品、药品和设备的发票——这些挑战与Dow的运费发票直接类似。
预测性老年护理：AI驱动的跌倒预防与健康监测
可穿戴AI平台通过持续行为监测和预测分析革新老年护理
挑战
老年护理设施面临被动护理模式，健康问题只在事故发生后才被处理。跌倒是65岁以上成人伤害死亡的主要原因，每年造成500亿美元的医疗费用。设施面临人员短缺、监测不一致、以及无法在紧急情况前预测健康衰退等问题。
解决方案
CarePredict开发了Tempo——一款腕式AI设备，持续监测18种以上日常活动，包括进食、睡眠、行走和如厕。系统使用机器学习建立个人基线，检测预示健康事件的细微偏差。AI算法在症状出现前3.5天预测泌尿道感染，在跌倒发生前预警，并通过活动模式变化检测抑郁倾向。
成果
- ✓部署设施的跌倒减少69%
- ✓被监测住户住院减少39%
- ✓在临床症状出现前3天以上预测泌尿道感染的准确率达80%
- ✓在临床诊断前2-3周预测抑郁
- ✓急诊就诊减少40%
- ✓员工每天在人工监测任务上节省2小时以上
- ✓家属获得实时健康更新，满意度提高45%
重要意义
CarePredict的预测方法与Elderwise.ai的主动老年护理愿景直接契合。69%的跌倒减少和39%的住院降低展示了AI在老年护理中的变革潜力，Ajentik平台可以在新加坡老龄化人口中实现这一目标。
老年人AI伙伴：大规模对抗孤独
由共情AI驱动的社交机器人通过每天30多次互动减少老年人孤立
挑战
社交孤立影响65岁以上老人的四分之一，增加26%的死亡风险和50%的痴呆风险。传统解决方案如定期电话或社区项目只能覆盖一小部分孤立老人。COVID-19大流行加剧了孤立问题，许多老人数天没有有意义的人际互动。
解决方案
ElliQ是一个主动的AI伙伴，能主动发起对话、建议活动、提供用药提醒、促进与家人的视频通话，并指导健康锻炼。与等待指令的被动设备不同，ElliQ使用共情AI感知情绪、学习偏好，全天与老人互动。机器人将对话式AI与实体存在相结合，创造情感连接。
成果
- ✓95%的用户在30天后报告孤独感减少
- ✓老年人每天与ElliQ进行30次以上互动
- ✓12个月内90%的用户留存率
- ✓通过引导锻炼，每日体力活动增加80%
- ✓通过ElliQ促进，家庭视频通话增加3倍
- ✓纽约州为Medicaid受益人部署了800多台设备
- ✓估计每位用户每年节省医疗费用10,000美元以上
重要意义
ElliQ展示了AI如何应对影响新加坡快速老龄化人口的关键孤独问题。Ajentik的对话式AI平台可以融入类似的共情互动，以英语、华语、马来语和泰米尔语提供文化适切的陪伴。
AI驱动的出院管理：消除患者流转瓶颈
机器学习平台减少多余住院天数，节省数百万运营成本
挑战
出院管理出了名的复杂，需要医生、护士、社工、药剂师和急性期后护理机构之间的协调。OhioHealth每年在14家医院服务150万名患者，出院延迟每天多花费800多美元。患者经常因等待保险审批或专业护理安置等非临床流程而继续住院。
解决方案
Qventus部署了预测出院准备度、自动化里程碑追踪和编排多团队工作流的AI代理。系统分析100多个变量，包括临床状态、社会决定因素和急性期后床位可用性，以预测和加速安全出院。AI在早期识别障碍并自动将任务路由给适当的团队成员。
成果
- ✓首年消除8,554个多余患者住院天数
- ✓通过提高吞吐量年节省170万美元
- ✓平均住院时间缩短0.5天
- ✓出院流程效率提升25%
- ✓提前2天以上识别急性期后护理需求
- ✓急诊科患者滞留减少30%
- ✓员工满意度因行政负担减轻而提高
重要意义
病床容量是新加坡医疗系统的关键挑战。Qventus展示了Ajentik的AI代理如何优化出院工作流，直接回应政府提高医疗效率和减少等待时间的优先事项。
AI驱动的远程患者监测：家中的医院级护理
FDA批准的AI平台通过持续生命体征监测将再入院率降低70%
挑战
出院后患者面临医疗旅程中风险最高的时期，每5名Medicare患者中有1名在30天内再入院，年费用达260亿美元。传统的随访——电话和门诊——发现问题时为时已晚。心力衰竭、COPD和其他慢性病患者在家中恶化，而预警信号无法传达给护理团队。
解决方案
Biofourmis部署FDA批准的可穿戴生物传感器，结合持续分析20多个生理参数的AI算法。Biovitals平台在临床症状出现前8小时以上检测到微妙的恶化模式，实现主动干预。AI根据每位患者的基线个性化警报阈值，大幅减少误报的同时捕捉真正的恶化。
成果
- ✓30天再入院率降低70%
- ✓在症状出现前8小时以上检测到恶化
- ✓患者满意度达97%
- ✓通过避免再入院每位患者节省12,000美元以上
- ✓心力衰竭患者死亡率降低89%
- ✓急诊就诊减少40%
- ✓临床团队收到可操作的洞察而非原始数据
重要意义
新加坡对家庭护理的推动使Biofourmis高度相关。Ajentik可以集成类似的持续监测能力，使Elderwise.ai能够让老年人安全地留在家中，同时通过AI驱动的分析保持医院级的监督。
AI匹配的陪伴护理：规模化人际连接
技术平台为老年人匹配“Papa Pals”陪伴者，降低9%的医疗费用
挑战
健康计划难以解决社会健康决定因素——交通障碍、社交孤立和日常生活挑战——这些因素导致昂贵的医疗使用。传统家庭护理专注于临床任务，忽略了防止健康下降所需的陪伴和实际支持。老年人需要社交连接和帮助跑腿、使用技术和赴约。
解决方案
Papa使用AI为老年人匹配“Papa Pals”——经过审核的陪伴者，提供交通、陪伴、技术帮助和轻家务。平台算法考虑性格、兴趣、语言和具体需求来创建最佳匹配。AI监测访问模式和结果，持续改进匹配并识别新出现的健康风险。
成果
- ✓参与会员的总医疗费用降低9%
- ✓住院减少18%
- ✓平均会员满意度评分4.8/5
- ✓完成200多万次陪伴访问
- ✓首次访问后70%的会员每月使用服务
- ✓急诊就诊减少15%
- ✓与150多个健康计划建立合作伙伴关系，包括Humana、Aetna、Centene
重要意义
Papa的模式展示了Ajentik如何为新加坡驱动一个全面的老年人陪伴平台。通过将AI匹配与多语言支持相结合，Elderwise.ai可以在新加坡多元化的老年人群中扩展个性化陪伴。
AI驱动的慢性病管理：大规模糖尿病控制
智能设备平台配合AI辅导实现可媲美密集面诊护理的临床效果
挑战
糖尿病影响全球5.37亿成年人，管理需要持续关注血糖、饮食、运动和用药。传统护理——每季度一次的门诊——让患者在99%的时间里得不到支持。控制不佳导致并发症，仅在美国每年就花费3270亿美元。患者需要的是持续指导，而非间歇性就诊。
解决方案
Livongo提供连接的血糖仪，实时将读数上传到AI平台。当读数超出个性化参数时，AI立即触发辅导干预——有时是自动消息，有时是持证糖尿病教育者的实时辅导。系统学习每位会员的模式，在问题发生前提供主动指导。
成果
- ✓平均糖化血红蛋白降低0.9%（具有临床意义）
- ✓86%的会员每月检查血糖16次以上
- ✓平均每位会员年度费用节省1,908美元
- ✓120多万会员注册，覆盖2000多家雇主
- ✓糖尿病相关医疗支出减少21%
- ✓与糖尿病相关的急诊就诊减少30%
- ✓净推荐值64分（在医疗领域属于卓越水平）
重要意义
新加坡不断增长的糖尿病流行病（40万+确诊）使Livongo的模式高度适用。Ajentik可以以多种语言提供文化适切的AI辅导，实现类似的AI驱动慢性病管理，应对国家最优先的健康课题之一。
AI护理者评估：在倦怠发生前预防
循证平台使用AI识别和解决家庭护理者的倦怠风险
挑战
家庭护理者——美国5300万人且不断增长——面临超过60%的倦怠率，导致自身健康问题和无法继续护理。雇主因护理员工减少工时、缺勤或离职每年损失330亿美元。传统支持项目服务的是已处于危机中的护理者，而非预防倦怠。
解决方案
TCARE使用基于20多年学术研究开发的AI驱动评估算法，从多个维度量化护理者负担：身份落差、护理负担、关系质量和健康状况。平台随后生成个性化行动计划，包含经过验证的针对已识别风险的具体干预措施。AI持续从结果中学习以改进建议。
成果
- ✓护理角色中的护理者留存率提高35%
- ✓护理者倦怠评分降低42%
- ✓护理员工的员工留存率提高25%
- ✓90%的护理者报告评估准确捕捉了他们的状况
- ✓15分钟评估取代2小时传统录入
- ✓覆盖40个州服务10万多名护理者
- ✓每位护理者年度费用稳定在200-400美元
重要意义
新加坡的三明治一代——同时照顾子女和年迈父母的成年人——面临巨大的护理压力。TCARE的模式展示了Ajentik如何驱动护理者支持平台，在倦怠导致危机之前识别和解决风险。
虚拟护士形象：通过AI互动降低再入院率
共情AI形象进行出院后随访，实现<5%的再入院率
挑战
出院后患者随访至关重要但难以规模化。医院面临20%的再入院率，年罚款260亿美元。电话随访只能联系到30-40%的患者，护士在无效通话上花费数小时。患者忘记出院指导、不识别预警信号、延迟就医直到紧急情况发生。
解决方案
Sensely的AI驱动虚拟护士形象——Olivia——通过智能手机进行签到，以自然对话方式询问症状、用药依从性和疑虑。系统使用语音识别、情感分析和临床协议来识别有恶化风险的患者。高风险患者会自动升级给临床人员，并附带完整的对话上下文。
成果
- ✓参与患者的30天再入院率低于5%
- ✓85%的患者参与率（电话随访仅35%）
- ✓可报告症状检测准确率93%
- ✓护士来电量减少40%
- ✓平均对话时间：3分钟（电话为12分钟）
- ✓患者满意度评分4.5/5
- ✓已在NHS、Mayo Clinic和领先医疗系统部署
重要意义
Sensely的虚拟护士模式直接适用于Elderwise.ai持续老年人互动的愿景。Ajentik可以驱动类似的共情AI形象，支持新加坡四种官方语言，确保文化适切的规模化护理监测。
AI优化的医院运营：从瓶颈到流畅
机器学习平台在600多家医院优化输液中心、手术室和床位管理
挑战
医院科室面临高度可变的需求——癌症输液、手术和入院在一天中不可预测地到来。固定排班造成上午高峰和下午空闲，迫使患者等待而产能闲置。由此产生的瓶颈层层叠加：急诊滞留、手术延迟、员工加班堆积成本，而患者则遭受等待之苦。
解决方案
LeanTaaS iQueue使用机器学习预测需求模式，优化输液中心、手术室和住院床位的排班。系统分析历史模式、治疗时长和实时数据来创建最优预约模板。AI持续从实际流量中学习以改进预测，并实时识别排班机会。
成果
- ✓患者等候时间减少50%
- ✓产能利用率提升20%以上而无需增加资源
- ✓大型医疗系统年节省1000万美元以上
- ✓在600多家医院部署，包括Stanford、UCSF、Cleveland Clinic
- ✓患者吞吐量增加15%
- ✓员工加班减少25%
- ✓患者满意度评分提高30%
重要意义
新加坡对医疗效率的重视使LeanTaaS具有直接相关性。Ajentik可以在新加坡医院实现类似的运营优化，在老龄化人口需求增长的同时改善患者流转并降低成本。
居家医院：AI赋能的院外急性护理
零售巨头转型为医疗领导者，提供全天候远程患者监测平台
挑战
住院床位昂贵（每天2500美元以上）且稀缺，但许多住院患者并不需要急性护理的密集基础设施。患者偏好在家康复，但传统上缺乏安全的急性级别护理所需的监测。COVID-19加速了替代方案的需求，但规模化居家医院需要尚不存在的技术。
解决方案
Best Buy Health通过收购Current Health，部署了完整的居家医院平台，结合可穿戴持续监测、视频就诊、AI驱动的警报系统和护理协调。平台全天候监测生命体征，AI检测恶化模式并将警报路由给临床团队。与医疗系统的集成实现了从急性护理到居家的无缝过渡。
成果
- ✓比传统住院护理成本低38%
- ✓95%的患者在有选择时偏好居家
- ✓30天再入院率低于10%
- ✓临床效果与住院护理相当或更优
- ✓家庭环境中恢复速度快30%
- ✓扩展到30多个医疗系统合作
- ✓覆盖50个州的患者
重要意义
新加坡有限的住院床位和老龄化人口使居家医院成为必需。Ajentik可以为Elderwise.ai驱动类似的平台，通过持续AI监测和家庭护理者协调，使老年人能在家中安全接受急性级别护理。