مزوِّد خدمات الرعاية الصحية يحوِّل بياناته وسير عمله بمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي
تُعَد مزوِّد خدمات مرموقًا لمرافق الرعاية الصحية وعُرفت دائمًا بالتزامها بخدمة العملاء وكفاءة العمليات. ومع ذلك، واجهت الشركة تحديات كبيرة بسبب الطبيعة المجزأة لبياناتها على مستوى الشركة، وسير العمل غير الفعَّال، ونقص الرؤى في الوقت الفعلي.
مع وجود مستودع وثائق كبير وبيانات امتثال معقدة وعالية الحجم، قضى فريق الإدارة ساعات لا حصر لها في البحث عن معلومات حاسمة في أنظمة ومستودعات متفرقة لا يمكن الوصول إليها بطريقة منسقة. وقد أدى تعقيد سير العمل إلى صعوبة كبيرة في استخراج رؤى ذات معنى، ما أثَّر بشكل مباشر في قدرة الشركة على تقديم خدماتها بكفاءة والالتزام بمعايير الرعاية الصحية. وأدَّت هذه العمليات إلى بطء صناعة القرار ومخاطر الامتثال المحتملة.
لقد حان وقت التغيير.
لمواجهة هذه التحديات، لجأ مزوِّد خدمات الرعاية الصحية إلى C-Metric، شريك أعمال فضي لدى IBM، لتطبيق حل المساعد الافتراضي المدعوم بالذكاء الاصطناعي الخاص بهم، Aivio.
تم تصميم Aivio باستخدام IBM® watsonx Assistant، ويوفر قدرات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمكين تفاعل سلس واستجابات ذات صلة بالسياق. يمكن للإدارة التشغيلية والمديرين التنفيذيين التفاعل بسهولة مع المساعد الافتراضي لاسترجاع بيانات محددة -حتى في مستودعات الوثائق الكبيرة- ما يُلغي الحاجة إلى البحث اليدوي. يتكامل الحل مع الأنظمة الحالية من خلال واجهات برمجة التطبيقات الآمنة والوصول القائم على الأدوار. تساعد هذه الطريقة على ضمان خصوصية البيانات في الصناعات التي تتطلب الامتثال لقانون إخضاع التأمين الصحي لقابلية النقل والمساءلة واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وأطر عمل الرقابة على الأنظمة والمؤسسات 2 (SOC2). بالإضافة إلى ذلك، يعمل محلل Aivio لبرنامج Microsoft Excel على تبسيط تحليل مجموعات البيانات الكبيرة، مع تحديد العناصر التي تتطلب اتخاذ إجراءات للفِرق المسؤولة.
توفِّر قابلية التوسع والاستعداد السحابي في Aivio إمكانية النشر المرن على IBM Cloud، وAmazon Web Services (AWS)، وMicrosoft Azure، أو في البيئات المحلية. بالإضافة إلى استخدام watsonx Assistant، يعتمد العميل على IBM watsonx.ai، استوديو ذكاء اصطناعي من مستوى المؤسسات، الذي يستخدم نماذج الأساس IBM Granite لتوليد استجابات تفصيلية ومتوافقة مع السياق. يشمل الحل أيضًا منصة فهم المستندات IBM Watson Discovery، التي تطبِّق تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لتحسين الفهم والملاءمة. وتوفر هذه التقنيات معًا الأساس لقدرات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتفاعل الحواري، والأمان من فئة المؤسسات في Aivio.
بشكل عام، أثبت Aivio كفاءته كحل ناجح لتحول مقدِّم خدمات الرعاية الصحية الرقمي، ما يهيئه للتوسع طويل الأمد، والامتثال التنظيمي، وزيادة الربحية.
شهد مقدِّم خدمات الرعاية الصحية تحوُّلًا جذريًا في عملياته. لقد ساهم Aivio في تبسيط عملية استرجاع البيانات بشكل كبير، حيث أتاح للموظفين الوصول إلى المعلومات الحيوية في وقت أقل بكثير مقارنةً بالسابق. وقد أدى دمج المساعد الافتراضي أيضًا إلى انخفاض ملحوظ في أخطاء البيانات بنسبة 99%، وذلك من خلال أتمتة التحقق من صحة البيانات ومعالجتها. وساعَد هذا التكامل على ضمان دقة التقارير والتحليلات، وبالتالي تحسين جودة رعاية المرضى.
علاوةً على ذلك، حققت الشركة عائدًا استثماريًا كبيرًا، بما في ذلك تقليل التكاليف التشغيلية بنسبة 40%، وتسريع الوصول إلى البيانات بنسبة 85%، وتوفير 150 ألف دولار أمريكي سنويًا، وإيرادات إضافية تزيد عن 250 ألف دولار أمريكي سنويًا.
في المستقبل، يخطط مقدِّم خدمات الرعاية الصحية للاستفادة بشكل أكبر من قدرات Aivio لدفع الابتكار وتحسين رعاية المرضى. تستكشف الشركة دمج Aivio مع المزيد من مصادر بيانات ومهام سير العمل؛ بهدف تحقيق قيمة أكبر من حلها المدعوم بالذكاء الاصطناعي. مع وجود C-Metric وIBM كشركاء موثوق بهم، أصبح مقدِّم خدمات الرعاية الصحية مستعدًا لمواصلة رحلة التحول الرقمي، مستفيدًا من قوة الذكاء الاصطناعي لإعادة تعريف تقديم الرعاية الصحية.
تأسست C-Metric، شريك أعمال فضي لدى IBM، في عام 1995 ولها مكاتب في الولايات المتحدة والهند. على مدار الـ 29 عامًا الماضية، نجحت C-Metric في تقديم حلول الأتمتة التكنولوجية والخدمات المكتبية الخلفية لعدة صناعات.
قانوني
حقوق النشر © محفوظة لصالح شركة IBM Corporation لعام 2025. تُعَد IBM وشعار IBM وGranite وIBM Cloud وIBM Watson وIBM watsonx وwatsonx.ai وwatsonx Assistant علامات تجارية أو علامات تجارية مسجَّلة لشركة IBM Corp.، في الولايات المتحدة و/أو دول أخرى.
Microsoft هي علامة تجارية لشركة Microsoft Corporation في الولايات المتحدة أو دول أخرى أو في كليهما.
الأمثلة المقدَّمة للتوضيح فقط. ولكن تختلف النتائج الفعلية بناءً على تكوينات العميل وظروفه، وبالتالي لا يمكن توفير النتائج المتوقعة بشكل عام.