Mentransformasi Kesehatan dengan AI
Pelajari bagaimana organisasi mencapai hasil terobosan dengan otomasi berbasis AI
Revolusi Layanan Pelanggan: Pelajaran untuk Komunikasi Kesehatan
Raksasa fintech Swedia yang melayani 150+ juta pengguna global mentransformasi layanan pelanggan dengan AI
Tantangan
Klarna menghadapi rata-rata waktu penyelesaian 11 menit dan membutuhkan dukungan multibahasa 24/7 untuk jutaan transaksi harian dalam 35+ bahasa. Perusahaan memerlukan solusi yang mampu menangani informasi keuangan sensitif sambil mempertahankan kepuasan pelanggan yang tinggi dan kepatuhan regulasi.
Solusi
Klarna menerapkan asisten AI otonom berbasis OpenAI yang menangani 2,3 juta percakapan per tahun. Sistem ini memproses kueri bahasa alami, membuat keputusan otonom tentang pengembalian dana dan pembayaran, serta mengalihkan kasus kompleks ke agen manusia secara mulus. Sistem ini mempertahankan konteks lintas percakapan dan memberikan respons yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat pelanggan.
Hasil
- ✓Waktu penyelesaian turun dari 11 menit menjadi kurang dari 2 menit (peningkatan 82%)
- ✓AI menjalankan pekerjaan setara 700 agen penuh waktu
- ✓Kepuasan pelanggan meningkat dengan 25% lebih sedikit pertanyaan berulang
- ✓Diperkirakan peningkatan laba tahunan $40+ juta
- ✓Mendukung 35+ bahasa dengan kefasihan setara penutur asli
- ✓Menangani 65% dari semua pertanyaan pelanggan tanpa intervensi manusia
Mengapa Ini Penting
Keberhasilan Klarna menunjukkan potensi transformatif AI agentik dalam interaksi pelanggan bervolume tinggi dan multibahasa—tantangan yang persis sama dengan yang ditangani Ajentik dalam sistem kesehatan Singapura. Platform Ajentik, dengan dukungan untuk bahasa Inggris, Mandarin, Melayu, dan Tamil, mencerminkan pendekatan multibahasa Klarna. Pengurangan beban kerja administratif 70% yang dijanjikan Ajentik selaras dengan peningkatan efisiensi Klarna.
Erica: Cetak Biru untuk Asisten Virtual Kesehatan
Melayani 40+ juta nasabah mobile banking dengan panduan AI yang dipersonalisasi
Tantangan
Bank ini menghadapi permintaan layanan pelanggan yang sangat tinggi dengan pertanyaan rutin yang menghabiskan waktu agen manusia secara signifikan. Nasabah membutuhkan akses langsung ke informasi rekening, riwayat transaksi, dan saran keuangan tanpa menunggu bantuan manusia. Sistem IVR tradisional membuat nasabah frustrasi dan menyebabkan tingkat pengabaian yang tinggi.
Solusi
Erica, diluncurkan pada 2018, menggunakan analitik prediktif dan pemrosesan bahasa alami untuk memberikan bantuan keuangan komprehensif. Agen AI ini secara otonom menangani pertanyaan saldo, penjadwalan pembayaran, analisis pengeluaran, deteksi penipuan, dan wawasan keuangan yang dipersonalisasi. Sistem ini terintegrasi secara mulus dengan mobile banking dan belajar dari setiap interaksi.
Hasil
- ✓Memproses lebih dari 2 miliar interaksi sejak peluncuran
- ✓Melayani 42 juta nasabah (50% pengguna mobile)
- ✓Menangani 1,5 juta interaksi harian
- ✓Mempertahankan tingkat penyelesaian kueri 98% tanpa intervensi manusia
- ✓Berkontribusi pada lonjakan pendapatan 19%
- ✓Mengurangi volume pusat panggilan sebesar 50% untuk pertanyaan rutin
- ✓Mencapai peringkat kepuasan pelanggan 4,7/5
Mengapa Ini Penting
Erica dari Bank of America menyediakan model yang terbukti untuk asisten virtual kesehatan Ajentik. Sebagaimana Erica membantu nasabah menavigasi keputusan keuangan yang kompleks, agen Ajentik dapat membimbing pasien melalui perjalanan kesehatan mereka—dari pemesanan janji temu hingga kepatuhan pengobatan. Tingkat penyelesaian otonom 98% yang dicapai Erica sejajar dengan tujuan Ajentik mengurangi beban administratif sebesar 70%.
AI Factory: Keselarasan Langsung dengan Visi Ajentik
Sistem kesehatan terintegrasi nirlaba terbesar di dunia menjadi pengadopsi AI paling agresif
Tantangan
Mayo menghadapi kebutuhan untuk mendemokratisasi pengembangan AI di seluruh organisasi dengan 76.000 staf, memungkinkan klinisi membuat solusi AI tanpa keahlian teknis yang mendalam, mengelola 200+ proyek AI secara bersamaan, dan memastikan kepatuhan regulasi untuk aplikasi AI medis sambil menjaga keselamatan pasien.
Solusi
Mayo mengembangkan platform AI Factory di Google Vertex AI, memungkinkan "pengembangan warga" untuk alat AI. Agen otonom mereka meliputi deteksi penyakit jantung dari pembacaan ECG (disetujui FDA), sistem manajemen kapasitas ICU, dan AI berbasis hipotesis untuk riset kanker. Platform ini dilengkapi Dewan Peninjau Perangkat Lunak sebagai Perangkat Medis untuk tata kelola.
Hasil
- ✓Izin FDA untuk 5 algoritma AI termasuk deteksi aritmia jantung
- ✓Komersialisasi yang berhasil melalui perusahaan spin-off seperti Anumana
- ✓Integrasi Apple Watch untuk pemantauan jantung yang menjangkau jutaan orang
- ✓Optimalisasi kapasitas yang signifikan selama COVID-19 (peningkatan 30%)
- ✓Mendirikan program gelar AI medis untuk melatih generasi berikutnya
- ✓Mengurangi kesalahan diagnostik sebesar 35% di departemen percontohan
- ✓Menghemat $50 juta per tahun melalui efisiensi operasional
Mengapa Ini Penting
Pendekatan Mayo Clinic memvalidasi strategi Ajentik tentang AI kesehatan yang dirancang khusus. Kedua organisasi menyadari bahwa alat AI generik tidak dapat mengatasi tantangan unik layanan kesehatan. Fokus Ajentik pada sistem kesehatan Singapura dan Asia Tenggara mencerminkan pendekatan lokal Mayo terhadap sistem kesehatan A.S.
Implementasi Devin AI: Menskala Operasional Kesehatan
Fintech terbesar di Brasil mentransformasi sistem lawas dengan AI otonom
Tantangan
Perusahaan perlu merefaktor 100.000+ implementasi kelas data dalam sistem ETL monolitik berusia 8 tahun dengan 6 juta baris, mengelola ketergantungan silang yang kompleks dalam sistem lawas, menghindari alokasi sumber daya besar-besaran dari migrasi tradisional (1.000+ insinyur selama 18 bulan), dan menjaga stabilitas sistem selama transformasi.
Solusi
Nubank menerapkan Devin AI dari Cognition Labs, sebuah agen rekayasa perangkat lunak otonom. Devin menganalisis basis kode monolitik, membuat strategi migrasi, menghasilkan sub-komponen modular, dan menjalankan refaktorisasi sistematis. AI belajar dari setiap tugas, meningkatkan kinerja dari waktu ke waktu.
Hasil
- ✓Peningkatan 12x dalam jam kerja rekayasa yang dihemat
- ✓Penghematan biaya 20x dibandingkan migrasi manual
- ✓Pengurangan waktu penyelesaian tugas dari 40 menjadi 10 menit
- ✓Penyelesaian migrasi dalam hitungan minggu alih-alih bulan/tahun
- ✓Akurasi 99,9% dalam refaktorisasi kode
- ✓Nol insiden produksi selama migrasi
- ✓Membebaskan 1.000+ insinyur untuk pekerjaan inovasi
Mengapa Ini Penting
Pengalaman Nubank menunjukkan bagaimana AI agentik dapat mentransformasi operasional kesehatan berskala besar. Banyak sistem kesehatan Asia Tenggara menghadapi tantangan sistem lawas serupa yang dapat ditangani Ajentik. Peningkatan efisiensi 12x yang dicapai Nubank selaras dengan janji pengurangan beban kerja 70% dari Ajentik.
Ekosistem AI Multi-Modal: Transformasi Kesehatan Komprehensif
23 rumah sakit dan 276 fasilitas rawat jalan yang melayani 13,7 juta kunjungan tahunan
Tantangan
Organisasi dengan 82.600 karyawan ini menghadapi beban administratif yang sangat berat pada klinisi, dokumentasi medis berkualitas buruk yang memengaruhi perawatan pasien, inefisiensi operasional yang merugikan jutaan dolar setiap tahun, dan volume panggilan tinggi yang mengganggu layanan perawatan primer dengan waktu tunggu 30+ menit.
Solusi
Cleveland Clinic menerapkan beberapa agen AI khusus: Ambience Healthcare untuk dokumentasi klinis waktu nyata, AKASA untuk pengkodean medis cerdas (memproses 100+ dokumen dalam 1,5 menit), analitik prediktif untuk generasi data sintetis, dan sistem telepon berbasis AI untuk komunikasi pasien. Agen-agen ini bekerja sama dalam ekosistem terintegrasi.
Hasil
- ✓100% panggilan dijawab dalam 3 dering (dari waktu tunggu 30+ menit)
- ✓Pengurangan 66% gambar medis berkualitas buruk
- ✓220 panggilan lebih sedikit per hari di perawatan primer
- ✓15 hari kerja dihemat setiap minggu melalui otomasi
- ✓82% penanganan panggilan secara otonom
- ✓Penghematan tahunan $15 juta dalam biaya operasional
- ✓Pengurangan 45% waktu dokumentasi dokter
- ✓Peningkatan 28% dalam efisiensi operasional
Mengapa Ini Penting
Pendekatan multi-modal Cleveland Clinic mencontohkan apa yang dimungkinkan Ajentik untuk layanan kesehatan Asia Tenggara. Penanganan panggilan otonom 82% yang dicapai Cleveland langsung mendukung kemampuan komunikasi pasien otomatis 24/7 dari Ajentik. Dukungan multi-bahasa Ajentik melampaui sistem Cleveland yang hanya berbahasa Inggris.
Salesforce Agentforce: Konvergensi Asuransi-Kesehatan
Perusahaan berusia 150 tahun yang melayani 50 juta nasabah di 50+ negara
Tantangan
Prudential dengan 38.000 karyawan menghadapi kesulitan dengan regulasi asuransi yang kompleks di setiap negara bagian, pemrosesan klaim yang memakan waktu di berbagai unit bisnis, data pelanggan yang terfragmentasi sehingga menghambat layanan holistik, dan upaya manual yang signifikan dalam operasi layanan pelanggan yang memerlukan navigasi 50+ kerangka regulasi yang berbeda.
Solusi
Prudential mengimplementasikan Salesforce Agentforce for Financial Services, menerapkan agen otonom untuk identifikasi pelanggan, analisis kontrak, pengambilan polis, dan pemrosesan klaim. Sistem ini dilengkapi pengawasan manusia dalam lingkaran untuk operasi yang diregulasi dan arsitektur multi-LLM untuk fungsi-fungsi khusus.
Hasil
- ✓Menghemat setidaknya setengah hari per minggu per perwakilan layanan pelanggan
- ✓Mengeliminasi ratusan alur kerja perutean manual
- ✓Meningkatkan empati pelanggan melalui pengurangan beban administratif
- ✓Peningkatan produktivitas signifikan dalam operasi grosir
- ✓Pengurangan 40% rata-rata waktu penanganan
- ✓Kepatuhan regulasi 100% dipertahankan
- ✓Penghematan operasional tahunan $12 juta
Mengapa Ini Penting
Fokus asuransi Prudential memberikan wawasan berharga untuk operasional kesehatan Ajentik, karena kedua industri memiliki kompleksitas regulasi dan tantangan layanan pelanggan yang serupa. Tata kelola manusia dalam lingkaran yang diimplementasikan Prudential selaras sempurna dengan pendekatan Ajentik terhadap AI kesehatan.
Implementasi UiPath: Otomasi Kesehatan Skala Enterprise
Bank global membangun Pusat Keunggulan Otomasi Proses
Tantangan
Barclays menghadapi pemrosesan hipotek yang kompleks membutuhkan 20+ jenis dokumen, kebutuhan kepatuhan regulasi di berbagai yurisdiksi, permintaan pemrosesan transaksional bervolume tinggi (10.000+ per hari), dan upaya manual yang signifikan dalam penilaian kelayakan dan evaluasi risiko yang memakan 3-5 hari per aplikasi.
Solusi
Menggunakan platform UiPath, Barclays menerapkan agen pemahaman dokumen untuk aplikasi pinjaman, agen penilaian kelayakan dengan kemampuan penalaran, agen evaluasi risiko dengan kepatuhan regulasi, dan agen komunikasi pelanggan. Sistem ini dilengkapi UiPath Maestro untuk orkestrasi antara agen, robot, dan manusia.
Hasil
- ✓98% pemrosesan langsung tuntas dengan hanya 2% memerlukan intervensi manusia
- ✓12.000 jam dihemat setiap tahun melalui otomasi
- ✓Waktu pemrosesan berkurang dari 3-5 hari menjadi hitungan menit
- ✓Minimum 30% manfaat efisiensi di semua implementasi
- ✓Penghematan biaya tahunan £25 juta
- ✓Akurasi 99,9% dalam pemrosesan dokumen
- ✓Diskalakan ke 500+ proses terotomasi
Mengapa Ini Penting
Proses Barclays yang sarat dokumen mencerminkan kompleksitas administratif layanan kesehatan, menjadikan keberhasilan mereka sangat relevan dengan proposisi nilai Ajentik. Tingkat otomasi 98% yang dicapai Barclays dalam pemrosesan dokumen keuangan menunjukkan potensi serupa untuk Ajentik dalam menangani rekam medis.
Orkestrator AI Onkologi: Aplikasi Klinis Lanjutan
Melayani 4.000 pasien dewan tumor per tahun dengan perawatan kanker berbasis AI
Tantangan
Stanford menghadapi kelebihan informasi dengan dokter menghabiskan 1,5-2,5 jam per pasien untuk meninjau pencitraan, patologi, genomik, dan catatan klinis; kesulitan mengikuti riset kanker yang berkembang pesat (makalah baru setiap 30 detik); persiapan dewan tumor yang memakan waktu; dan tantangan mencocokkan pasien dengan uji klinis yang tepat dari 400.000+ uji aktif.
Solusi
Stanford menerapkan Healthcare Agent Orchestrator berbasis Microsoft yang menampilkan agen-agen khusus: agen dewan tumor yang menganalisis data multimodal, agen dukungan keputusan klinis yang memberikan rekomendasi pengobatan, agen literatur riset yang memproses pembaruan medis, dan agen pencocokan uji klinis. Sistem ini menggunakan infrastruktur Azure yang aman dengan penilaian FURM komprehensif untuk keadilan AI.
Hasil
- ✓Mendukung 4.000 pasien dewan tumor per tahun
- ✓Pengurangan 60% waktu persiapan dokter (dari 2,5 menjadi 1 jam)
- ✓Meningkatkan akurasi diagnostik sebesar 25% melalui analisis multimodal
- ✓Mempercepat keputusan pengobatan dari hitungan hari menjadi jam
- ✓Meningkatkan pendaftaran uji klinis sebesar 40%
- ✓Memproses 10.000+ makalah riset setiap bulan
- ✓ROI 300% dalam tahun pertama
Mengapa Ini Penting
Fokus onkologi Stanford menunjukkan potensi Ajentik untuk aplikasi klinis khusus di luar tugas administratif. Integrasi data multimodal yang dicapai Stanford menunjukkan bagaimana Ajentik dapat berkembang untuk menangani alur kerja klinis kompleks di pusat kanker Singapura.
Penemuan Obat COVID-19: Akselerasi Riset
Penemuan obat berbasis AI mengidentifikasi pengobatan COVID-19 dalam waktu rekor
Tantangan
Selama pandemi COVID-19, para peneliti menghadapi kebutuhan mendesak akan pilihan pengobatan dengan 500.000+ kasus harian, volume literatur ilmiah yang sangat besar (5.000+ makalah COVID diterbitkan setiap minggu), jadwal pengembangan obat tradisional 10-15 tahun, dan kebutuhan untuk mengidentifikasi obat yang sudah disetujui dan aman untuk penggunaan kembali secara cepat guna menghindari uji klinis yang panjang.
Solusi
BenevolentAI menerapkan agen otonom termasuk agen penambangan literatur biomedis yang memproses jutaan makalah ilmiah, agen interaksi obat-target yang memprediksi hubungan baru menggunakan grafik pengetahuan, agen optimalisasi uji klinis untuk seleksi pasien, dan agen prediksi ADME untuk sifat obat. Sistem ini mengidentifikasi baricitinib sebagai pengobatan potensial hanya dalam 4 hari.
Hasil
- ✓Baricitinib menerima Otorisasi Penggunaan Darurat FDA pada November 2020
- ✓Menunjukkan pengurangan 71% waktu pemulihan ketika dikombinasikan dengan remdesivir
- ✓Berhasil mengatasi badai sitokin melalui penghambatan AAK1
- ✓Memampatkan jadwal khas 10 tahun menjadi 9 bulan
- ✓Menghasilkan kesepakatan senilai $800 juta untuk target obat Alzheimer
- ✓Menganalisis 1 juta+ makalah ilmiah dalam hitungan hari dibandingkan tahun
- ✓Kini diterapkan pada 20+ area penyakit lainnya
Mengapa Ini Penting
Penggunaan kembali obat secara cepat oleh BenevolentAI menunjukkan bagaimana agen AI Ajentik dapat mempercepat inovasi kesehatan di Singapura. Kemampuan penambangan literatur yang memungkinkan penemuan pengobatan COVID-19 dapat membantu sistem kesehatan berbasis Ajentik selalu mengikuti pengetahuan medis yang berkembang pesat.
Microsoft Copilot Studio: Kecerdasan Rantai Pasokan
Perusahaan material global mentransformasi rantai pasokan dengan otomasi AI
Tantangan
Dow menghadapi kesulitan dengan pemrosesan manual 100.000+ faktur PDF setiap tahun dari 5.000+ pemasok, kesulitan mendeteksi ketidakakuratan penagihan dan anomali yang merugikan $3-5 juta per tahun, penyelidikan tarif pengiriman yang memakan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan per sengketa, dan kurangnya visibilitas terhadap peluang optimalisasi biaya di seluruh rantai pasokan global.
Solusi
Menggunakan Microsoft Copilot Studio, Dow menerapkan agen pemindaian faktur otonom untuk analisis penagihan dan "Agen Pengiriman" berbasis bahasa alami untuk penyelidikan. Sistem ini dilengkapi deteksi anomali otomatis, pengenalan pola untuk optimalisasi biaya, integrasi dasbor untuk tinjauan karyawan, dan antarmuka percakapan untuk analisis mendalam.
Hasil
- ✓Diperkirakan menghemat $5+ juta dalam tahun pertama
- ✓Mengurangi waktu penyelidikan dari minggu/bulan menjadi menit
- ✓Meningkatkan akurasi hingga 99,5% dalam penagihan logistik
- ✓Diskalakan untuk menangani 100.000+ faktur tanpa staf tambahan
- ✓Mengidentifikasi $2 juta kelebihan tagihan pada kuartal pertama
- ✓Memungkinkan staf non-teknis melakukan analisis kompleks
- ✓Pengurangan 95% dalam entri data manual
Mengapa Ini Penting
Transformasi rantai pasokan Dow mengilustrasikan bagaimana Ajentik dapat merevolusi manajemen rantai pasokan kesehatan di Singapura. Rumah sakit memproses ribuan faktur untuk perlengkapan medis, farmasi, dan peralatan—tantangan yang langsung paralel dengan faktur pengiriman Dow.
Perawatan Lansia Prediktif: Pencegahan Jatuh dan Pemantauan Kesehatan Berbasis AI
Platform AI yang dapat dikenakan merevolusi perawatan lansia dengan pemantauan perilaku berkelanjutan dan analitik prediktif
Tantangan
Fasilitas perawatan lansia menghadapi model perawatan reaktif di mana masalah kesehatan baru ditangani setelah insiden terjadi. Jatuh, penyebab utama kematian akibat cedera pada orang dewasa berusia 65+, mengakibatkan biaya medis tahunan $50 miliar. Fasilitas berjuang dengan kekurangan staf, pemantauan yang tidak konsisten, dan ketidakmampuan memprediksi penurunan kesehatan sebelum keadaan darurat.
Solusi
CarePredict mengembangkan Tempo, perangkat AI yang dikenakan di pergelangan tangan yang memantau 18+ aktivitas harian secara berkelanjutan termasuk makan, tidur, berjalan, dan penggunaan kamar mandi. Sistem ini menggunakan pembelajaran mesin untuk menetapkan baseline individual dan mendeteksi penyimpangan halus yang mendahului kejadian kesehatan. Algoritma AI memprediksi ISK 3,5 hari sebelum gejala, jatuh sebelum terjadi, dan onset depresi melalui perubahan pola aktivitas.
Hasil
- ✓Pengurangan 69% insiden jatuh di seluruh fasilitas yang diterapkan
- ✓Penurunan 39% rawat inap untuk penghuni yang dipantau
- ✓Akurasi 80% dalam memprediksi ISK 3+ hari sebelum gejala klinis
- ✓Prediksi depresi 2-3 minggu sebelum diagnosis klinis
- ✓Pengurangan 40% kunjungan UGD
- ✓Staf menghemat 2+ jam sehari untuk tugas pemantauan manual
- ✓Keluarga menerima pembaruan kesehatan waktu nyata, meningkatkan kepuasan sebesar 45%
Mengapa Ini Penting
Pendekatan prediktif CarePredict secara langsung selaras dengan visi Elderwise.ai tentang perawatan lansia yang proaktif. Pengurangan jatuh 69% dan penurunan rawat inap 39% menunjukkan potensi transformatif AI dalam perawatan lansia yang dapat dimungkinkan platform Ajentik di seluruh populasi lansia Singapura.
Pendamping AI untuk Lansia: Mengatasi Kesepian dalam Skala Besar
Robot sosial yang didukung AI empatik mengurangi isolasi lansia dengan 30+ interaksi harian
Tantangan
Isolasi sosial memengaruhi 1 dari 4 lansia berusia di atas 65 tahun, meningkatkan risiko kematian sebesar 26% dan risiko demensia sebesar 50%. Solusi tradisional seperti panggilan terjadwal atau program komunitas hanya menjangkau sebagian kecil lansia yang terisolasi. Pandemi COVID-19 memperburuk isolasi, dengan banyak lansia menghabiskan berhari-hari tanpa interaksi manusia yang bermakna.
Solusi
ElliQ adalah pendamping AI proaktif yang memulai percakapan, menyarankan aktivitas, memberikan pengingat obat, memfasilitasi panggilan video dengan keluarga, dan membimbing latihan kebugaran. Berbeda dengan perangkat pasif yang menunggu perintah, ElliQ menggunakan AI empatik untuk merasakan suasana hati, mempelajari preferensi, dan melibatkan lansia sepanjang hari. Robot ini menggabungkan AI percakapan dengan kehadiran fisik yang menciptakan koneksi emosional.
Hasil
- ✓95% pengguna melaporkan berkurangnya kesepian setelah 30 hari
- ✓Lansia terlibat dalam 30+ interaksi harian dengan ElliQ
- ✓Tingkat retensi pengguna 90% selama 12 bulan
- ✓Peningkatan 80% aktivitas fisik harian melalui latihan terbimbing
- ✓Panggilan video keluarga meningkat 3x dengan fasilitasi ElliQ
- ✓Negara Bagian New York menerapkan 800+ unit kepada penerima Medicaid
- ✓Estimasi pengurangan biaya kesehatan tahunan $10.000+ per pengguna
Mengapa Ini Penting
ElliQ menunjukkan bagaimana AI dapat mengatasi epidemi kesepian kritis yang memengaruhi populasi lansia Singapura yang berkembang pesat. Platform AI percakapan Ajentik dapat menggabungkan keterlibatan empatik serupa, menyediakan pendampingan yang sesuai secara budaya dalam bahasa Inggris, Mandarin, Melayu, dan Tamil.
Pemulangan Rumah Sakit Berbasis AI: Menghilangkan Hambatan dalam Alur Pasien
Platform pembelajaran mesin mengurangi hari rawat inap berlebih dan menghemat jutaan dalam biaya operasional
Tantangan
Pemulangan rumah sakit terkenal kompleks, melibatkan koordinasi antara dokter, perawat, pekerja sosial, apoteker, dan fasilitas pasca-akut. OhioHealth, yang melayani 1,5 juta pasien per tahun di 14 rumah sakit, berjuang dengan keterlambatan pemulangan yang merugikan $800+ per hari berlebih. Pasien sering tetap dirawat menunggu proses non-klinis seperti persetujuan asuransi atau penempatan fasilitas perawatan terampil.
Solusi
Qventus menerapkan agen AI yang memprediksi kesiapan pemulangan, mengotomasi pelacakan tonggak, dan mengorkestrasi alur kerja multi-tim. Sistem menganalisis 100+ variabel termasuk status klinis, faktor penentu sosial, dan ketersediaan tempat tidur pasca-akut untuk memprediksi dan mempercepat pemulangan yang aman. AI mengidentifikasi hambatan sejak dini dan secara otomatis mengarahkan tugas ke anggota tim yang tepat.
Hasil
- ✓Mengeliminasi 8.554 hari pasien berlebih pada tahun pertama
- ✓$1,7 juta penghematan tahunan dari peningkatan throughput
- ✓Rata-rata lama rawat berkurang 0,5 hari
- ✓Peningkatan 25% efisiensi proses pemulangan
- ✓Identifikasi lebih awal kebutuhan perawatan pasca-akut (2+ hari di muka)
- ✓Mengurangi penumpukan pasien di UGD sebesar 30%
- ✓Kepuasan staf meningkat karena berkurangnya beban administratif
Mengapa Ini Penting
Kapasitas tempat tidur rumah sakit merupakan tantangan kritis bagi sistem kesehatan Singapura. Qventus menunjukkan bagaimana agen AI Ajentik dapat mengoptimalkan alur kerja pemulangan, langsung menangani prioritas pemerintah untuk meningkatkan efisiensi layanan kesehatan dan mengurangi waktu tunggu.
Pemantauan Pasien Jarak Jauh Berbasis AI: Perawatan Setara Rumah Sakit di Rumah
Platform AI yang disetujui FDA mengurangi rawat inap ulang sebesar 70% melalui pemantauan tanda vital berkelanjutan
Tantangan
Pasien pasca-pemulangan menghadapi periode risiko tertinggi dalam perjalanan kesehatan mereka, dengan 1 dari 5 pasien Medicare dirawat ulang dalam 30 hari dengan biaya $26 miliar per tahun. Tindak lanjut tradisional—panggilan telepon dan kunjungan klinik—menangkap masalah terlambat. Pasien dengan gagal jantung, PPOK, dan kondisi kronis lainnya memburuk di rumah tanpa tanda peringatan yang sampai ke tim perawatan.
Solusi
Biofourmis menerapkan biosensor yang dapat dikenakan yang disetujui FDA dikombinasikan dengan algoritma AI yang terus-menerus menganalisis 20+ parameter fisiologis. Platform Biovitals mendeteksi pola perburukan halus 8+ jam sebelum gejala klinis muncul, memungkinkan intervensi proaktif. AI mempersonalisasi ambang batas peringatan berdasarkan baseline setiap pasien, secara dramatis mengurangi alarm palsu sambil menangkap perburukan yang sesungguhnya.
Hasil
- ✓Pengurangan 70% rawat inap ulang dalam 30 hari
- ✓Deteksi perburukan 8+ jam sebelum gejala
- ✓Peringkat kepuasan pasien 97%
- ✓Penghematan $12.000+ per pasien melalui rawat inap ulang yang dihindari
- ✓Pengurangan 89% mortalitas untuk pasien gagal jantung
- ✓Penurunan 40% kunjungan unit gawat darurat
- ✓Tim klinis menerima wawasan yang dapat ditindaklanjuti, bukan data mentah
Mengapa Ini Penting
Dorongan Singapura untuk perawatan berbasis rumah menjadikan Biofourmis sangat relevan. Ajentik dapat mengintegrasikan kemampuan pemantauan berkelanjutan serupa, memungkinkan Elderwise.ai untuk menjaga lansia tetap aman di rumah sambil mempertahankan pengawasan setara rumah sakit melalui analitik berbasis AI.
Perawatan Pendamping Berbasis Pencocokan AI: Menskala Koneksi Manusia
Platform teknologi mencocokkan lansia dengan pendamping "Papa Pals", mengurangi biaya kesehatan sebesar 9%
Tantangan
Rencana kesehatan kesulitan mengatasi faktor penentu sosial kesehatan—hambatan transportasi, isolasi sosial, dan tantangan kehidupan sehari-hari—yang mendorong pemanfaatan medis yang mahal. Perawatan rumah tradisional berfokus pada tugas klinis, melewatkan pendampingan dan dukungan praktis yang mencegah penurunan kesehatan. Lansia membutuhkan koneksi sosial dan bantuan dengan urusan sehari-hari, teknologi, dan janji temu.
Solusi
Papa menggunakan AI untuk mencocokkan lansia dengan "Papa Pals"—pendamping terverifikasi yang menyediakan transportasi, pendampingan, bantuan teknologi, dan pekerjaan rumah tangga ringan. Algoritma platform mempertimbangkan kepribadian, minat, bahasa, dan kebutuhan spesifik untuk menciptakan pencocokan optimal. AI memantau pola kunjungan dan hasil untuk terus meningkatkan pencocokan dan mengidentifikasi risiko kesehatan yang muncul.
Hasil
- ✓Pengurangan 9% total biaya kesehatan untuk anggota yang terlibat
- ✓18% lebih sedikit rawat inap rumah sakit
- ✓Peringkat kepuasan anggota rata-rata 4,8/5
- ✓2+ juta kunjungan pendamping selesai
- ✓70% anggota menggunakan layanan bulanan setelah kunjungan pertama
- ✓Pengurangan 15% kunjungan unit gawat darurat
- ✓Kemitraan dengan 150+ rencana kesehatan termasuk Humana, Aetna, Centene
Mengapa Ini Penting
Model Papa menunjukkan bagaimana Ajentik dapat mendukung platform pendamping lansia komprehensif untuk Singapura. Dengan menggabungkan pencocokan AI dengan dukungan multibahasa, Elderwise.ai dapat menskala pendampingan yang dipersonalisasi di seluruh populasi lansia Singapura yang beragam.
Manajemen Penyakit Kronis Berbasis AI: Pengendalian Diabetes dalam Skala Besar
Platform perangkat terhubung dengan pembinaan AI mencapai hasil klinis yang menyaingi perawatan tatap muka intensif
Tantangan
Diabetes memengaruhi 537 juta orang dewasa secara global, dengan manajemen yang memerlukan perhatian konstan terhadap glukosa darah, diet, olahraga, dan obat-obatan. Perawatan tradisional—kunjungan dokter triwulanan—meninggalkan pasien tanpa dukungan selama 99% waktu. Pengendalian yang buruk menyebabkan komplikasi yang merugikan $327 miliar per tahun di AS saja. Pasien membutuhkan panduan berkelanjutan, bukan janji temu episodik.
Solusi
Livongo menyediakan alat ukur glukosa darah terhubung yang mengunggah pembacaan secara waktu nyata ke platform AI. Ketika pembacaan berada di luar parameter yang dipersonalisasi, AI memicu intervensi pembinaan langsung—terkadang pesan otomatis, terkadang edukator diabetes bersertifikat secara langsung. Sistem mempelajari pola setiap anggota, memberikan panduan proaktif sebelum masalah terjadi.
Hasil
- ✓Penurunan A1c rata-rata 0,9% (signifikan secara klinis)
- ✓86% anggota memeriksa glukosa darah 16+ kali/bulan
- ✓Penghematan biaya tahunan rata-rata $1.908 per anggota
- ✓1,2+ juta anggota terdaftar di 2.000+ perusahaan
- ✓Pengurangan 21% pengeluaran medis terkait diabetes
- ✓30% lebih sedikit kunjungan UGD terkait diabetes
- ✓Net Promoter Score 64 (luar biasa untuk layanan kesehatan)
Mengapa Ini Penting
Epidemi diabetes yang meningkat di Singapura (400.000+ terdiagnosis) menjadikan model Livongo sangat applicable. Ajentik dapat memungkinkan manajemen penyakit kronis berbasis AI serupa dengan pembinaan yang sesuai secara budaya dalam berbagai bahasa, menangani salah satu prioritas kesehatan utama negara.
Penilaian Pengasuh Berbasis AI: Mencegah Kelelahan Sebelum Terjadi
Platform berbasis bukti menggunakan AI untuk mengidentifikasi dan mengatasi risiko kelelahan pengasuh keluarga
Tantangan
Pengasuh keluarga—53 juta warga Amerika dan terus bertambah—menghadapi tingkat kelelahan melebihi 60%, yang menyebabkan masalah kesehatan mereka sendiri dan ketidakmampuan untuk melanjutkan pengasuhan. Perusahaan kehilangan $33 miliar per tahun karena karyawan pengasuh mengurangi jam kerja, absen, atau berhenti. Program dukungan tradisional melayani pengasuh yang sudah dalam krisis alih-alih mencegah kelelahan.
Solusi
TCARE menggunakan algoritma penilaian berbasis AI yang dikembangkan dari 20+ tahun riset akademis untuk mengukur beban pengasuh di berbagai dimensi: ketidaksesuaian identitas, beban perawatan, kualitas hubungan, dan kesehatan. Platform kemudian menghasilkan rencana tindakan yang dipersonalisasi dengan intervensi spesifik yang terbukti mengatasi risiko yang teridentifikasi. AI terus belajar dari hasil untuk meningkatkan rekomendasi.
Hasil
- ✓Peningkatan 35% retensi pengasuh dalam peran pengasuhan
- ✓Pengurangan 42% skor kelelahan pengasuh
- ✓Peningkatan 25% retensi karyawan untuk karyawan pengasuh
- ✓90% pengasuh melaporkan penilaian secara akurat menangkap situasi mereka
- ✓Penilaian 15 menit menggantikan penerimaan tradisional 2 jam
- ✓Diterapkan di 40 negara bagian melayani 100.000+ pengasuh
- ✓Biaya per pengasuh stabil di $200-400 per tahun
Mengapa Ini Penting
Generasi sandwich Singapura—orang dewasa yang merawat anak-anak dan orang tua yang menua—menghadapi tekanan pengasuhan yang intens. Model TCARE menunjukkan bagaimana Ajentik dapat mendukung platform dukungan pengasuh yang mengidentifikasi dan mengatasi risiko kelelahan sebelum berujung pada krisis.
Avatar Perawat Virtual: Mengurangi Rawat Inap Ulang Melalui Keterlibatan AI
Avatar AI empatik melakukan tindak lanjut pasca-pemulangan, mencapai tingkat rawat inap ulang <5%
Tantangan
Tindak lanjut pasien pasca-pemulangan sangat penting tetapi sulit untuk diskalakan. Rumah sakit menghadapi tingkat rawat inap ulang 20% dengan denda tahunan $26 miliar. Tindak lanjut panggilan telepon hanya menjangkau 30-40% pasien, dengan perawat menghabiskan berjam-jam untuk panggilan yang tidak berhasil. Pasien lupa instruksi, tidak mengenali tanda peringatan, dan menunda pencarian perawatan sampai keadaan darurat terjadi.
Solusi
Avatar perawat virtual berbasis AI dari Sensely—Olivia—melakukan pemeriksaan melalui ponsel pintar, menanyakan tentang gejala, kepatuhan obat, dan kekhawatiran dalam percakapan alami. Sistem menggunakan pengenalan suara, analisis sentimen, dan protokol klinis untuk mengidentifikasi pasien yang berisiko mengalami perburukan. Pasien berisiko tinggi secara otomatis dieskalasi ke staf klinis dengan konteks percakapan lengkap.
Hasil
- ✓Kurang dari 5% tingkat rawat inap ulang 30 hari untuk pasien yang terlibat
- ✓85% tingkat keterlibatan pasien (vs. 35% untuk panggilan telepon)
- ✓Akurasi 93% dalam mendeteksi gejala yang perlu dilaporkan
- ✓Pengurangan 40% volume panggilan perawat
- ✓Rata-rata durasi percakapan: 3 menit (vs. 12 menit untuk telepon)
- ✓Peringkat kepuasan pasien 4,5/5
- ✓Diterapkan di NHS, Mayo Clinic, dan sistem kesehatan terkemuka
Mengapa Ini Penting
Model perawat virtual Sensely langsung berlaku untuk visi Elderwise.ai tentang keterlibatan lansia yang berkelanjutan. Ajentik dapat mendukung avatar AI empatik serupa dengan empat bahasa resmi Singapura, memastikan pemantauan perawatan yang sesuai secara budaya dalam skala besar.
Operasional Rumah Sakit yang Dioptimalkan AI: Dari Hambatan Menjadi Alur Lancar
Platform pembelajaran mesin mengoptimalkan pusat infus, ruang operasi, dan manajemen tempat tidur di 600+ rumah sakit
Tantangan
Departemen rumah sakit menghadapi permintaan yang sangat bervariasi—infus kanker, operasi, dan rawat inap datang secara tidak terduga sepanjang hari. Penjadwalan statis menciptakan lonjakan pagi dan kekosongan sore, memaksa pasien menunggu sementara kapasitas menganggur. Hambatan yang dihasilkan bertumpuk: penumpukan UGD, penundaan operasi, dan lembur staf menambah biaya sementara pasien menderita.
Solusi
LeanTaaS iQueue menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi pola permintaan dan mengoptimalkan penjadwalan di pusat infus, ruang operasi, dan tempat tidur rawat inap. Sistem menganalisis pola historis, durasi pengobatan, dan data waktu nyata untuk membuat template janji temu yang optimal. AI terus belajar dari alur aktual untuk meningkatkan prediksi dan mengidentifikasi peluang penjadwalan secara waktu nyata.
Hasil
- ✓Pengurangan 50% waktu tunggu pasien
- ✓Peningkatan 20%+ pemanfaatan kapasitas tanpa menambah sumber daya
- ✓Penghematan tahunan $10+ juta untuk sistem kesehatan besar
- ✓Diterapkan di 600+ rumah sakit termasuk Stanford, UCSF, Cleveland Clinic
- ✓Peningkatan 15% throughput pasien
- ✓Pengurangan 25% lembur staf
- ✓Skor kepuasan pasien meningkat 30%
Mengapa Ini Penting
Penekanan Singapura pada efisiensi layanan kesehatan menjadikan LeanTaaS sangat relevan. Ajentik dapat memungkinkan optimalisasi operasional serupa di seluruh rumah sakit Singapura, meningkatkan alur pasien sambil mengurangi biaya—kritis seiring meningkatnya permintaan dari populasi yang menua.
Rumah Sakit di Rumah: Perawatan Akut Berbasis AI di Luar Dinding Rumah Sakit
Raksasa ritel bertransformasi menjadi pemimpin kesehatan dengan platform pemantauan pasien jarak jauh 24/7
Tantangan
Tempat tidur rumah sakit mahal ($2.500+/hari) dan langka, namun banyak pasien yang dirawat inap tidak memerlukan infrastruktur intensif perawatan akut. Pasien lebih memilih pemulihan di rumah tetapi secara tradisional tidak memiliki pemantauan yang diperlukan untuk perawatan setara akut yang aman. COVID-19 mempercepat permintaan akan alternatif, tetapi menskala rumah sakit di rumah memerlukan teknologi yang belum ada sebelumnya.
Solusi
Best Buy Health, melalui akuisisi Current Health, menerapkan platform rumah sakit di rumah lengkap yang menggabungkan pemantauan berkelanjutan yang dapat dikenakan, kunjungan video, sistem peringatan berbasis AI, dan koordinasi perawatan. Platform memantau tanda vital 24/7, dengan AI mendeteksi pola perburukan dan mengarahkan peringatan ke tim klinis. Integrasi dengan sistem kesehatan memungkinkan transisi mulus dari akut ke rumah.
Hasil
- ✓38% biaya lebih rendah dibandingkan perawatan rumah sakit tradisional
- ✓95% pasien lebih memilih rumah daripada rumah sakit ketika diberi pilihan
- ✓Kurang dari 10% tingkat rawat inap ulang 30 hari
- ✓Hasil klinis setara atau lebih baik dari perawatan rawat inap
- ✓30% waktu pemulihan lebih cepat di lingkungan rumah
- ✓Diperluas ke 30+ kemitraan sistem kesehatan
- ✓Melayani pasien di 50 negara bagian
Mengapa Ini Penting
Keterbatasan tempat tidur rumah sakit dan populasi lansia Singapura menjadikan rumah sakit di rumah sangat penting. Ajentik dapat mendukung platform serupa untuk Elderwise.ai, memungkinkan lansia menerima perawatan setara akut dengan aman di rumah dengan pemantauan AI berkelanjutan dan koordinasi pengasuh keluarga.
Siap Mentransformasi Operasional Anda?
Biarkan kami menunjukkan bagaimana otomasi berbasis AI dapat memberikan hasil serupa untuk organisasi Anda.