«Искусственный интеллект способен повысить комплаентность пациентов при курсовых терапиях»

Причины отказа

«Исследовательско-аналитическая компания «IQVIA — Россия» недавно подготовила отчет LRX для своих клиентов — отечественных и международных фармпроизводителей. В нем можно наблюдать большой разброс в комплаентности пациентов к рекомендованной лекарственной терапии в амбулаторном звене. По данным компании, только 60% полностью придерживаются предписанной терапии и рекомендаций врача по приему курсовых препаратов. Но стоит отметить, что чем серьезнее заболевание, тем выше комплаентность, и в случаях смертельно опасных состояний организма приверженность к рекомендованной лекарственной терапии достигает 90%.

Вот как прокомментировала результаты исследования генеральный директор IQVIA в России Анастасия Круглова: «Мы собираем и анализируем данные по комплаентности россиян к лекарственной терапии многие годы. Можно отметить, что комплаентность остается на низком уровне в относительно «легких» нозологиях и состояниях, но при этом мы видим практически 90-процентное следование предписанной терапии в «серьезных» нозологиях и при тяжелых состояниях. В целом это соответствует мировым трендам, хотя в России оба показателя заметно ниже, чем в других развитых в вопросах лекарственного обеспечения странах».

Приведенные в исследовании цифры наталкивают на размышления о причинах добровольного или вынужденного отказа пациентов от курсов лекарственной терапии, несмотря на рекомендации врачей и угрожающее развитие заболевания.

Для эксперта, знакомого со спецификой лекарственного обеспечения в нашей стране, особых секретов нет. Все мы прекрасно помним, что системы возмещения стоимости рецептурных препаратов в амбулаторном звене не было ни в СССР, ни в Российской Империи, ни в современной России. Комплаентность к лекарственной терапии в целом была всегда низка, и это обусловлено тремя основными факторами.

Во-первых, общее недоверие к «химическим» лекарствам, низкая технологическая культура и надежность производства ГЛС как «тяжелое наследие советских времен», а теперь еще и относительно высокая доля затрат на лекарства в кошельках потребителей.

Во-вторых, проблемы с физической доступностью лекарств именно того бренда (торговой марки), которому доверяет как врач, так и пациент.

В-третьих, низкая фармацевтическая и лекарственная грамотность и информированность среди пациентов-покупателей в среднем по стране. Все это не способствует высоким показателям комплаентности к рекомендованной лекарственной терапии.

А вот пример комментария врача о сложившейся практике в рамках специального опроса: «Комплаентность зависит от многих факторов: сознательности самого пациента, стиле общения врача и способности, а иногда возможности объяснять и убеждать, а также от сложности и длительности лечения. В нашей стране очень распространена патерналистская модель взаимоотношений врача и пациента, что снижает приверженность лечению, так как не требует сознательного и системного подхода от пациента. Такая модель требует постоянной «внешней мотивации» пациента, что плохо отражается на самодисциплине и эффективности лечения. Эта тенденция постепенно меняется, и пациенты приобретают все больше субъектности в процессе лечения, такой «взрослый» подход хорош для всех: и для врачебного сообщества, и для системы здравоохранения в целом, и, конечно, для самого пациента».

Иллюзия и реальность

Многие из перечисленных факторов, снижающих вероятность позитивного результата грамотного применения лекарственных средств, связаны с культурологическими и макроэкономическими составляющими, а потому находятся за пределами контроля фармотрасли и фармацевтического маркетинга. Однако синхронизация усилий медицинских представителей по информированию врачей с усилиями коммерческих служб по поставкам, касающиеся вопросов наличия соответствующих лекарственных препаратов в аптеках, вполне находятся в зоне контроля фармпрофессионалов.

Плюс новые технологии, которые сейчас пишут за нас тексты, звонят клиентам, назначают встречи, а также помогают находить новые молекулы, получать субстанции и производить лекарства.

Давайте без привязки к какому-либо бренду попробуем представить себе идеальную для профессионалов фармрынка ситуацию. Какую картину мы увидим?

Вероятно, в этом идеальном мире производитель точно представляет потребность в своем препарате, знает, в каких городах, районах и в конкретных аптеках он нужен, в каком количестве в разрезе SKU. Медпредставителю известно, какому врачу и в какой больнице представить возможности своей компании, а врач знает, как проследить, чтобы пациент принимал назначенные препараты, не забыл их купить сразу после визита и вовремя приобретать на протяжении всего курса.

В реальном же мире медицинский представитель использует базу врачей, ходит или старается ходить к каждому из них, ориентируясь на инстинктивную или историческую оценку потенциала. Производитель вынужден расширять штат медицинских представителей или выжимать имеющихся до последней капли.

В аптеках уровень товарного запаса оценивается исходя не из геопотенциала, а из исторических продаж, что часто приводит к дефектуре в моменте, или неликвидным остаткам.

Инструмент оптимизации

С помощью современных технологий искусственного интеллекта (ИИ) фарма и здравоохранение могут приблизиться к эффективности общих усилий.

Некоторые IT-решения уже сейчас позволяют видеть потенциал всех ЛПУ, который рассчитывается исходя из геоданных, соединенных с помощью ИИ с данными телекома, данными аналитических агентств, фискальными данными, любыми другими релевантными для конкретного бренда базами и источниками. Геоданные помогают, в частности, определить, насколько ценовая категория бренда будет востребована среди пациентов. Построенная предиктивная модель учитывает колоссальное количество факторов, которые не могут быть учтены производителем самостоятельно.

Фармпроизводитель видит потенциал всех аптек с точки зрения своего бренда и может с точностью до 95% определить неснижаемый уровень товарного запаса для каждой аптеки. Благодаря данным производитель также видит таргетированную картину мира: каких врачей и как часто надо посещать, на какие аптеки нацелить свое внимание.

Врач получает от медпредставителя только нужную и важную для него информацию, пациент в свою очередь получает от врача надежную информацию о наличии того или иного МНН недалеко от ЛПУ или места проживания пациента. Это очень важно, ведь, по данным аналитических компаний, мы видим стремительное падение показателей комплаентности в случаях, когда лекарство не покупается в ближайшие 1—3 дня после получения назначения от врача, или в случае сильного разброса цен в разных аптеках и общего несоответствия стоимостного уровня лекарства в сравнении с воспринимаемой серьезностью состояния пациента и его ценовым ожиданиям, зачастую формирующихся врачом.

«Геоэкспертиза, обогащенная данными самих компаний — участников рынка о концентрации ЛПУ, врачей определеной категории, плотности жителей и количестве пациентов действительно может сильно помочь, — подтвердил генеральный директор аналитической компании Marketing Logic Дмитрий Галкин. — Мы также рекомендуем учитывать транспортную инфраструктуру, дорожные графы, интенсивность трафика, расстояние от ЛПУ до ближайшей аптеки, где есть препарат, а также учитывать аптеки рядом с домом пациента, наличие в них предписанных врачом лекарственных препаратов. Пока «партнерская» модель взаимодействия не вытеснила полностью «патерналистскую» во взаимоотношениях пациента и врача, мы вынуждены учитывать эту реальность и помогать пациенту сохранить приверженность лечению, напоминать о покупке и приеме препаратов, что и делаем в своих проектах. Конечно, эти инструменты сохранят свою эффективность, когда пациент более сознательно подходит к своему здоровью и лечению, тогда «внешняя мотивация» становится просто дополнительной помощью, удобным сервисом. Главное, очевидно: большие данные и их обработка с помощью нейросетей, технологий искусственного интеллекта уже помогают повышать эффективность лечения и влияют на комплаентность».

Сейчас на фармрынке появляются все более новые и совершенные инструменты оптимизации и синхронизации этих усилий. С уверенностью можно сказать, что ИИ значимо дополняет экспертизу сотрудников.

Предиктивное профилирование пациента для врача также является хорошим подспорьем для медицинского представителя компании. Врач, как никто другой, сможет по достоинству оценить точные подсказки не только по наличию того или иного лекарства в ближайших аптеках, но и советы по аргументации и уровню рекомендаций для профиля-пациента, направленные на общее повышение уровня комплаентности к лекарственной терапии, выписанной врачом, а значит, к улучшению показателей здоровья и выздоровления населения в той или иной локации, находящейся в зоне ответственности врача или руководителя медицинской организации.

В качестве реального кейса, но с уважением к NDA (соглашение о конфиденциальности) мы в следующих материалах расскажем об одной из перспективных разработок в этой области, недавно внедренной в нашу фармреальность: IT-решении компании Marketing Logic, которое позволяет синхронизировать усилия представителей фармкомпаний и врачей и обеспечивает туннелирование пациентов-покупателей в наиболее оптимальные коридоры принятия решения и совершение покупки не только первой упаковки лекарства, но и всего курса рекомендованной лекарственной терапии».

Материал партнера: Marketing Logic