Clark会长帮丨为什么患者不愿意配合随访？

Q：如何根据患者标签挖掘临床数据？

A：（零氪市场总监田大蓉）：我们获取患者原始数据后，首先要对数据进行处理，将初始的杂质数据转化成结构化的标签，这是挖掘临床数据的第一步。

其次，我们要设立一个明确的临床目标，主要解决患者哪方面的问题，通过关键字在数据库中进行搜索与匹配，从而挖掘出临床数据。

Q：如何去除原始数据中的杂质？

A（零氪市场总监田大蓉）：目前获取原始数据一般有拍摄原始病历、查看电子病历两种方式，其中拍摄原始病历还是获取数据的主要途径。

当我们获得一手病例后，病历上的处方描述带有处方医生的个人习惯，我们需要将这些个性化的处方病历转化成专业化、可识别的机器语言录入到电脑中。

同时，人工智能会在数据积淀的基础上反复学习，反复验证，从而提高系统对数据的整合和分析能力。

Q：如何说服老板接受大数据、人工智能等创新推广模式？

A（零氪市场总监田大蓉）：这个问题，我目前认为最有效的方法有两种：

1、找专家背书

先打通专家那一关，专家的背书会让你的创新方案更有说服力。

2、跨部门合力

个人往往势单力薄，要知道合理借助内部资源。从其他部门的利益点出发，只要能够为别人的工作带来便利，他们自然会愿意和你一起说服老板。

Q：患者在DTP药房取好药后，如何做好后续跟进，提高患者依从性和院外购药的引导？

A（零氪市场总监田大蓉）：一般DTP药房都搭建了患者管理平台，会对患者进行诊疗后的用药跟进和调研，但是真实情况下，能够随访到的患者很少。

为什么患者不愿意配合随访呢？

也许，让患者清楚的认识到随访可以帮助他们提高诊疗质量才是解决这个问题的关键。

Q：请问DRGs和大数据业务的结合点在哪里？

A（零氪市场总监田大蓉）：DRGs打破传统的医保支付方式，作为按病种付费的支付方式， 病人的年龄、性别、住院天数、临床诊断、病症、手术、疾病严重程度，合并症与并发症及转归都需要考虑在内，标准的制定更需要长期的临床数据作支持。

此时，大数据平台恰好派上用场，帮助DRGs补足临床数据的空白。

Q：人工智能适合哪一类产品？适用于产品那一阶段？

A（零氪市场总监田大蓉）：无论什么产品，什么阶段，人工智能都能切入其中，基于大数据提供市场策略支持。

但是各领域又有所不同，慢病领域数据简单，特药肿瘤药领域数据量大且复杂。

Q：我作为一名销售代表，常听到线上线下协同的声音，个人觉得数字化营销并没有切实帮助到代表们的工作，请问老师是如何看待这两者间的联系的？

A（零氪市场总监田大蓉）：数字化营销是未来的大趋势，“4+7”后，各大药企降药价，缩成本已成定局，裁员消息屡见不鲜。

另一方面，从我国以人为本的国情出发，代表的存在是必然，只不过，现阶段及未来，简单的传递、传播医学信息已无法满足药企的需求，药代在这轮洗牌中，留下的必然是全能人才或者精专人才。

可以预见的是，人海战术将从整个营销体系中消失，取而代之是一个代表、一个manger，在数值化营销的协作下，负责一个区域的指标。