Il digitale nel mondo pharma: l’Intelligenza Artificiale al servizio di pazienti e caregiver

L’intelligenza artificiale e le tecnologie conversazionali sono strumenti preziosi a supporto dell’innovazione. Li utilizziamo anche nel mondo pharma, per rendere il percorso di trasformazione digitale — complesso ma necessario — un’esperienza positiva per l’azienda, per il personale medico, i caregiver e soprattutto per tutti i pazienti e tutte le pazienti.

In H-FARM Innovation lavoriamo con moltissime aziende diverse che appartengono ai settori più svariati, al servizio di differenti tipologie di utenti. Ciò che le accomuna è l’esigenza di rinnovarsi e trasformarsi continuamente.

Da anni abbiamo ampliato la nostra collaborazione con alcune tra le principali aziende pharma ed healthcare presenti in Italia e sono sempre più frequenti i progetti e processi di trasformazione digitale che sviluppiamo con loro. Con trasformazione digitale, in questo caso, ci riferiamo al percorso che porta l’organizzazione ad abbracciare la tecnologia a 360°, spingendola anche fuori dal perimetro aziendale: ad esempio, la progettazione e lo sviluppo di soluzioni altamente digitali e tecnologiche al servizio di pazienti, caregiver e personale medico.

Come accompagniamo i clienti in questo processo?

L’esperienza raccolta negli anni in questo tipo di progetti, solitamente complessi e articolati, ci ha consentito di mettere a fuoco alcune fasi chiave che tracciano e definiscono i percorsi di trasformazione. Ecco le principali:

“Interessante, ma come funziona?” Non c’è da attendere oltre: ecco un esempio pratico. AIDA (Artificial Intelligence Diabetes Assistant) è un’assistente conversazionale scritta (chatbot) e vocale (Alexa Skill) dedicata al supporto di persone affette da diabete. Figlia dell’impegno di Novo Nordisk nell’ambito dell’innovazione tecnologica, è stata creata seguendo tutti gli step appena elencati.

Entriamo nel merito di ogni fase:

FASE 1: CONTESTO E TREND

Prima di arrivare alla progettazione di AIDA siamo partiti dalla comprensione del contesto: l’analisi del contesto permette di individuare e mappare i cambiamenti del mercato, avere un overview delle esigenze degli stakeholder coinvolti e identificare delle opportunità progettuali perseguibili.

Abbiamo quindi mappato i trend del mondo healthcare dai quali sono emersi interessanti opportunità progettuali, per esempio:

Il paziente è più autonomo ma male informato

Il paziente utilizza tecnologie digitali rapide, on demand, personalizzate per gestirsi in totale autonomia. Nonostante abbia innumerevoli modalità per informarsi però, ci sono troppi touchpoint che non vengono presidiati da clinici e case farmaceutiche, e le fake news dilagano.

Il personale clinico è in sovraccarico di lavoro

L’aumento dell’età media e l’abbassamento del tasso di mortalità per alcune patologie ha portato alla crescita del numero di pazienti che il singolo clinico deve seguire che, anche a causa della complicata burocrazia, non riesce a seguirli con adeguata qualità.

“For every hour with patients, doctors spend another two doing paperwork” (CB Insights).

Il virtuale non spaventa, anzi

L’intelligenza artificiale e la realtà virtuale stanno migliorando il mondo della medicina: dalla gestione della terapia alla convalescenza, è possibile svolgere determinati compiti in modo totalmente automatizzato ed è inoltre sempre più diffuso l’utilizzo di chatbot e voice technologies.

Accessibile è bello

La telemedicina crea soluzioni di assistenza remota accessibili a più persone. Offre a pazienti, anche nelle aree più remote del mondo, l’accesso a cure sanitarie di qualità e a diagnosi salvavita consentendo al personale medico di risparmiare tempo e costi di viaggio per le visite.

I dati sono importanti

Le aziende sono portate a dover analizzare e dare un senso a grandi quantità di dati per migliorare tecniche analitiche predittive e applicare soluzioni innovative per migliorare la qualità delle cure e dei risultati.

Quanta roba! sarà stata sufficiente per iniziare a progettare AIDA? No, è sempre fondamentale passare prima dalla fase 2, l’analisi dell’utente.

FASE 2: ANALISI UTENTE

Compreso il contesto in cui AIDA (che non esisteva ancora) avrebbe vissuto, ci siamo focalizzati sulle persone le cui esigenze sono state il nostro punto di partenza: parlando di pharma, ci siamo rivolti a persone in cura, medici e dottoresse, associazioni pazienti. Abbiamo svolto alcuni focus group con l’obiettivo di comprendere i bisogni e il punto di vista delle categorie coinvolte, per esempio: i vissuti della patologia, la gestione del paziente, il rapporto con il digital e così via.

Gli insight emersi dalla fase di ricerca hanno arricchito e confermato quelli già rilevati durante l’analisi trend, per esempio:

• i/le pazienti hanno bisogno di informazioni, di risolvere dubbi, di avere conferme che possano dare loro tranquillità.
• il personale medico ha bisogno di assicurare un’assistenza continua, ma la burocrazia e il lavoro intenso spesso non permettono di avere tempo per poterlo fare bene.

L’output della fase di analisi contesto e utente è stato presentato al cliente come punto di partenza della sessione di co-design.

FASE 3: CO-DESIGN E SVILUPPO

Il nostro approccio è altamente collaborativo: progettiamo per, ma soprattutto con le persone. Co-design, workshop, hackathon sono alcuni dei format collaborativi che utilizziamo per sederci attorno a un tavolo con gli stakeholder coinvolti (interni ed esterni all’azienda). Queste attività ci permettono di dare il via alla vera e propria fase di progetto e sviluppo.

La sessione iniziale di co-design di AIDA ha permesso a diverse expertise di collaborare per dare una prima importantissima base di conoscenza al chatbot: 4 medici diabetologi, 1 psicologo, 4 persone di Novo Nordisk, 3 service designer e 2 linguiste di H-FARM Innovation (noi 😉).

Partendo dai trend e dai bisogni emersi, abbiamo guidato il team nel definire:

• il ruolo di AIDA: un’assistente virtuale per pazienti che trasmetta fiducia, empatia e autorevolezza, per diventare un punto di riferimento positivo, facile da utilizzare e sempre presente. Il nostro target erano pazienti con diabete tipo 1 o 2, con accesso alle nuove tecnologie ma non per forza eccessivamente digital, di un’età dai 40 in su;
• le aree tematiche su cui AIDA sarebbe stata esperta: diagnosi, stile di vita, prevenzione e complicanze, alimentazione;
• le risposte: buona parte delle attività ha richiesto a medici ed esperte di scrivere delle ipotetiche domande che le persone avrebbero potuto rivolgere al chatbot con le relative risposte.

La sessione ha generato più di 120 risposte, un’ottima base per poter procedere con lo sviluppo della tecnologia. In maniera trasversale a tutti i temi, è stato deciso di tenere in considerazione l’aspetto “emozionale” del e della paziente: le risposte prodotte sono quindi state tutte revisionate dallo psicologo che ha così potuto integrare un linguaggio il più possibile empatico nei confronti della situazione emotiva dell’utente.

“Lavorare tutti insieme, seduti attorno allo stesso tavolo, mettendo in atto un processo di co-creation profondo, ci ha permesso di generare nuove idee, concretizzare pensieri e creare le prime importanti componenti di quella che sarebbe diventata AIDA. Un’opportunità stimolante ed efficace che ci ha portato esattamente dove volevamo arrivare”

Fabrizio Pieraccini — Digital Marketing Manager presso Novo Nordisk

Perché funzioni, AIDA ha bisogno di 2 ingredienti principali: le 120 domande & risposte, e le tecniche di Intelligenza Artificiale (debitamente affinate rispetto al suo obiettivo) che la aiutino ad interpretare il linguaggio naturale. In particolare, AIDA si basa sia su modelli di Machine Learning che su algoritmi semantici proprietari. Ma al di là delle buzzword, il meccanismo è semplice: l’utente scrive il suo dubbio all’interno della chat (via web su aidachatbot.it, o su Telegram: @aida_chatbot). La frase viene passata attraverso una pipeline linguistica che la analizza e la “premastica”, preparandola agli step successivi. La frase così preparata passa al modulo di Natural Language Understanding (NLU) che cerca di carpirne il significato: che cosa sta cercando di chiedermi l’utente? Qual è la sua intenzione? Ma soprattutto, io ho la risposta alla sua domanda? Attraverso differenti step di comprensione, il sistema elabora la richiesta, la confronta con la sua conoscenza interna e restituisce la risposta che ritiene più opportuna rispetto alla richiesta fatta.

Le persone non scrivono solo; anzi, sempre più frequentemente parlano con i device tecnologici. Per questa ragione AIDA è stata sviluppata anche per Alexa, dove domanda all’utente eventuali allergie e preferenze alimentari per poi consigliare ricette sane e gustose, adatte a chi soffre di diabete.

Anche se AIDA è sempre una, si adatta al canale in cui è erogata: infatti, gli utenti non scrivono nello stesso modo in cui parlano, e non chiederanno gli stessi contenuti nei due endpoint. AIDA chatbot e AIDA skill riflettono saggiamente queste differenze nel tipo di interazione che hanno con i loro interlocutori ed interlocutrici.

FASE 4: COMUNICAZIONE

Dopo aver creato il prodotto o la tecnologia migliore al mondo, è altrettanto importante darle un’identità che meglio esprime quello che abbiamo intenzione di comunicare. Dare un volto e una voce a un prodotto o servizio non è un’operazione banale, gli elementi da considerare e i messaggi da esprimere sono tanti: chi è il nostro servizio? Come si presenta? A quale immaginario deve essere associato? In che modo può esprimere determinati valori? Come può entrare in relazione con il target?

La sfida legata alla progettazione dell’identità di AIDA è stata quella di non creare fraintendimenti attraverso il suo aspetto: non deve essere confusa per un customer service o un medico, né trasmettere il messaggio errato che dietro le sue risposte si nascondano una o più persone reali. Molti servizi offrono chatbot di customer service, spesso privi di personalità e relegati ai margini della pagina web. AIDA doveva trasmettere innovazione, fiducia, empatia, autorevolezza ed essere in prima linea.

Dopo svariate prove, tagli di capelli e aggiustamenti su colori ed espressioni del volto, siamo arrivati alla proposta definitiva: un’immagine e un’identità chiara, contemporanea, in linea con le tendenze di comunicazione diffuse nel mondo dell’illustrazione e dei social media.

“In un anno cruciale come il 2020 abbiamo dato vita ad AIDA, il primo chatbot italiano dedicato al diabete. Ci abbiamo creduto e vogliamo che diventi sempre più un punto di riferimento per le persone affette da diabete, per i loro caregiver e anche per medici e specialiste che possono così avere un supporto altamente tecnologico nella loro attività di educazione terapeutica.” Stefania Rinaldi — Senior Marketing Director presso Novo Nordisk

In conclusione: quali sono le potenzialità dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie conversazionali?

Interfacce conversazionali 24/7

Le interfacce conversazionali possono aiutare l’utente a soddisfare un’esigenza concreta in maniera immediata, attraverso lo strumento che sa usare da sempre: il linguaggio. Le tecnologie di Conversational AI rappresentano un canale distintivo in grado di fornire rapidamente risposte rilevanti in formato dialogico, disponibile al proprio pubblico sempre e dovunque.

L’importanza del linguaggio naturale

Ad esempio, un sistema di analisi linguistica delle cartelle cliniche permetterebbe di evidenziare fenomeni su larga scala che altrimenti rimarrebbero sotto la soglia di attenzione. L’abbiamo visto tutti e tutte con la recente pandemia: all’inizio, le persone venivano ospedalizzate sotto la diagnosi di “grave polmonite”, “infezione respiratoria”, poiché non si era ancora diffusa la conoscenza del Covid-19. Tramite l’analisi di questi cluster semantici, sarebbe emerso rapidamente come un numero crescente di persone fosse in realtà in cura per patologie simili.

Il progetto inizia quando finisce

In fase post-progettuale inizia il vero ascolto delle persone che interagiranno con il nostro sistema. Occorre prestare attenzione ai feedback di clienti e utenti, recepire nuove necessità che possono emergere ed integrarle nell’architettura. Il rilascio non è che in realtà il primo step della fase in cui un prodotto migliora in maniera incrementale.

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