Преглед

Дигиталната ера започна да влияе на сложното аптечно пространство в Индия. Въпреки това, за разлика от традиционната индустрия за електронна търговия, онлайн пространството за електронна аптека е изправено пред много законови разпоредби, които правят операциите и услугите в индустрията много по-сложни.

Законът за лекарствата и козметиката от 1940 г. и Правилата за лекарствата и козметиката от 1945 г. имат ясни насоки, които налагат продажбата на някои лекарства могат да се приемат само по предписание на регистриран лекар и под наблюдението на регистриран фармацевт. Между тези разпоредби възниква необходимостта от дигитализиране на рецептите поради множество причини (препоръчване на лекарства, формиране на електронни здравни досиета и т.н.).

Например Medlife International е онлайн аптека в Индия. В момента те наемат квалифицирани фармацевти, които прихващат изображения на рецепти, обаждат се на клиенти, проверяват лекарствата с причината, дигитализират въпросните лекарства и тестове и препращат поръчката към склада за по-нататъшна обработка.

Предизвикателства

Целият този процес по същество забавя преминаването на поръчката в цикъла на доставка. Освен това обучени фармацевти, които са наети с приблизително около 25 000 INRна месец, отделят приблизително около 15 минути за всяко обаждане, от които около 10 минути се изразходват за проверка, потвърждаване и дигитализиране на лекарствата. Ако приемем, че около 1,5 lakh рецепти трябва да бъдат дигитализирани всеки месец, най-малко 70 lakh INRсе харчат всеки месец от компанията за електронна фармацевтика, за да може да се придържа към горния процес. Все пак, въпреки най-добрите опити на фармацевтите, потребителят трябва да изчака поне 30 минути преди поръчката да бъде потвърдена ивръзката за плащане да е достъпна. Това е в контраст с настоящото поведение, с което ние, като купувачи на платформи за електронна търговия, сме свикнали.

Бизнес целта на този проект е да:

  1. Намалете до минимум времето за обработка на поръчка и предаването й към фазата на доставка.
  2. Намалете разходите, свързани с процеса на дигитализация по отношение на фармацевтите и правните процедури за проверка и дигитализация.
  3. Увеличаване на броя на поръчките, които могат да бъдат обработени от фармацевта като функция на единица време.

Решение

В гореспоменатия цикъл на процеса има два основни фактора, които допринасят за разходите, включени в процеса на проверка на рецептата. Първият фактор е времето, изразходвано за дигитализиране на една рецепта, което може ефективно да бъде намалено в значителна степен. Второто е участието на фармацевт като дигитайзер, което идва с преки разходи за организацията под формата на заплатата на фармацевта.

Доводи за значително намаляване както на времето, така и на разходите за цифровизация на рецептите могат да бъдат направени, ако лекарствата в поръчката могат да бъдат цифровизирани и проверени от самите клиенти, преди да вкарат поръчката в цикъла за доставка. За да направим това, трябва да намалим усилията, които клиентът трябва да положи за дигитализирането на имената на лекарствата от рецептата.

В идеален сценарий, ако може да се създаде фалшива цифрова поръчка от качена рецепта на продукта, която може да бъде изпратена в цикъла за доставка след одобрение от клиента, необходимостта от фармацевт е ефективно заобиколена. Финансовото въздействие на този хипотетичен резултат ще бъде обсъдено в следващия раздел.

Дори в случай, че клиентът не е в състояние да провери дигитализираните лекарства спрямо лекарствата, първоначално предписани в рецептата, тази възможност за четене и анализиране на лекарства от рецепта и създаване на цифрова макетна поръчка ефективно намалява задачите и времето на дигитализатора наполовина.

Следователно основното изискване става формулирането на рамка в дигиталния продукт, която позволява възможност за генериране на пълни цифрови записи на лекарства от изображение на ръкописна рецепта.

Прогнозирани бизнес резултати

В резултат на гореспоменатия експеримент предполагам следните ползи за бизнеса и потребителите:

  1. Значително намаление на годишните разходи в областта на цифровизацията
  2. Намаляване на разходите на инфраструктурния фронт.
  3. Намаляване на времето за обработка на поръчки с 50%, което се равнява на по-голям брой поръчки, които се обработват като функция на единица време.
  4. Този модел позволява на бизнеса да добави път към плащането към поръчката и по този начин да събира плащането за поръчката предварително, за разлика от текущата система, която не е в съответствие с менталния модел на електронната търговия на клиента. Предполага се, че това на свой ред осигурява по-добри нива на изпълнение на плащанията.
  5. Намаляване на времето, необходимо за изпращане на поръчка до склада за фазата на изпращане.
  6. Прехвърляйки отговорността за дигитализацията на клиента и позиционирайки я като предпоставка за извършване на поръчка, бизнесът облекчава цялата отговорност за възможните негативни сценарии, които се случват в тази фаза. Предвижда се това да увеличи NPS на продукта и следователно рейтингите в Google Play.
  7. Потребителско пътуване, което е в съответствие с менталния модел на операциите на потребителя, като по този начин подобрява потребителското изживяване. Това е качествена полза, която в дългосрочен план ще повиши степента на задържане и възприятието на марката.

Предложеният модел спестява поне 5 Crore INR на година.

Експериментирайте

Предложеното решение за намаляване на изразходваното време с 50 % се състои от следните стъпки:

  1. След като бъде качена ръкописна рецепта,
  • Автоматизирайте дигитализацията на ръкописна рецепта
  • Потвърдете рецептата — дата на изтичане, истински лекар
  • Автоматично заместване на изчерпани лекарства
  • Позволете на потребителя да провери дигитализираната рецепта

2. Автоматично създаване на поръчка, ако рецептата е била валидна.

3. В противен случай уведомете потребителя за невалидната рецепта и следвайте съществуващия механизъм.

За провеждането на този експеримент е от решаващо значение създаването на ресурс от знания (речник) с имена на лекарства, възможни дози. Изисква се и списък с валидни лекари. Екип от фармацевти ще анотира наличните имена на лекарства и дозировки, за да създаде речника. Всички предписания, които трябва да бъдат променени от фармацевта поради проблем с грешно етикетирани данни, ще бъдат добавени към комплекта за обучение.

След като ресурсите за знания са готови, моделът ще бъде обучен да се учи от всички данни.

Следните технологии ще бъдат лостове за прилагане на предложения модел:

  1. Разпознаване на ръкописни Сзнаци за преобразуване на ръкописния текст в четлив цифров текст.
  2. Изсименуваниестичък за отбелязване на дата на издаване, име на лекар, лекарства и дозировки.
  3. API за съвпадение на низове за анализ на базата данни с ресурси на знания въз основа на регулярните изрази на етикетираните данни, получени в предишната стъпка. Това ще подобри и идентифицира имената и дозите на лекарствата.
  4. Замяна след търсене в наличния инвентар.
  5. API за валидиранеза валидиране на рецепти и отхвърляне на остарели или подправени рецепти.

Продуктова пътна карта

Предлага се следната пътна карта за изпълнение на експеримента:

  1. Първоначално само няколко (да речем 3) специализирани фармацевти ще използват този продукт и ще подобряват речника. След като точността на крайния модел премине 50%, той ще бъде разпространен до 10% от фармацевтите (v0.1). Показателите за успех ще бъдат проследени за тези потребители.
  2. След като точността на крайния модел премине 80%, той ще бъде разпространен до 20% от фармацевтите (v0.2)
  3. Данните за обучението ще се увеличават на всеки два месеца преди пълното пускане на продукта. Времето за създаване на поръчка от качването на рецептата никога не трябва да се увеличава.
  4. Нето дигитализираните рецепти, които е трябвало да бъдат модифицирани от фармацевта, трябва да намаляват всеки път, когато моделът се обучава отново.
  5. не. на изпълнените поръчки в пиковия час достигна почти 1,5x, можем да разгърнем продукта изцяло на фармацевтите (v1.0). До този момент дигитализираната рецепта нямаше да се показва на потребителя.
  6. След като версия 1.0 бъде тествана в продължение на най-малко 2 месеца и точността на окончателния модел стане 95%, можем да пуснем V2 на потребителя.

Метрика

  1. Не. на дигитализирани рецепти, в които имената на лекарствата/дозата трябваше да бъдат идентифицирани ръчно от фармацевта. Това отразява колко точен е моделът в контекста на бизнес стойността. По-висока стойност би означавала, че фармацевтът трябва да отдели повече време за индивидуална рецепта, което води до по-ниска продукция.
  2. Време за покупка от качването на рецептата. По-ниска стойност може да доведе до по-ниски нива на изоставяне на пазарската количка. По-високата стойност е неблагоприятна; всички възможни търкания трябва да бъдат премахнати от процеса на плащане.
  3. Не. на завършени поръчки в пиковия час(завършено се отнася за процеса след качване на рецепта в потвърждението на поръчката, което се изпраща на клиента). Нашият модел трябва да може да помогне на фармацевта да изпълни всяка рецепта с 50% по-бърза скорост. Това трябва да се отрази значително през пиковия час. Ако моделът стане неточен, тогава фармацевтът ще трябва да се намеси, което ще забави този процес. Следователно през това време ще бъдат изпълнени по-малко поръчки.

Резюме

Тази статия е за необходимостта от дигитализиране на ръкописни рецепти и свързаните с това бизнес резултати. Обяснени са и технологиите, използвани в експеримента. Предложена е продуктова пътна карта и са обяснени ключови показатели. Въпреки това не можах да използвам фармацевти, за да помогна за създаването на съответния речник. Поради липса на данни за обучение не можах да проведа експеримента. Според последния „доклад“ на EY, индустрията на E-Pharma се очаква да нарасне многократно през следващите няколко години. Следователно необходимостта от автоматизиране на процеса на цифровизация става задължителна, за да бъде в крак с увеличаването на потреблението на тази услуга.