藥店+AI，重構賣藥服務

▍來源：賽柏藍藥店 作者：母一茗

當下，AI發展勢頭迅猛，衍生出的O2O醫藥模式，讓患者的購藥體驗再上一個臺階，在未來，筆者認為借助AI，未來的購藥體驗會被完全改寫。

在未來，憑借AI的強大功能，可以建造起不少龐大的資源庫。

比如藥品知識庫，依托AI，后臺數據不再是像我們現在這樣，只能看到單一的藥品數據，而是拓展到病例數據、臨床指南、醫療圖譜、用藥知識、大眾健康常識等領域，對于顧客來說，這能為他們提供一個強大的醫療信息查詢平臺，滿足更細分的需求。

AI也可以構建更豐富完整的個人檔案，比如和醫院數據共享，搜集采集病史、過敏史、家族史、用藥記錄、檢驗報告、手術史、過往病歷等資料，形成更完整的電子病例，這對慢病顧客來說非常有用；同時顧客也可以自行上傳病例，方便藥師遠程訪問。

屆時，AI可以導入手機各大APP數據，比如外賣、電商、健康、娛樂、地圖、行程等軟件，根據用戶的喜好、點擊、瀏覽時長、瀏覽足跡、購買訂單、搜索詞等，以此構建更豐富的顧客畫像，挖掘出顧客的剛需和隱形需求，更好、更精準提供購藥服務，比如從一個火鍋店的訂單預判可能需要胃藥的隱藏需求，從頻繁的出差、宴請行程，預判漱口水、腸胃藥的隱藏需求。

再舉個例子，根據顧客在外賣平臺、健康平臺上的訂單、飲食記錄，如對于喜好高油高糖的顧客，提前預警糖尿病風險；在元宵、新年等節日，提醒顧客在食用湯圓、糯米等食物時避免堵塞喉管；根據地圖常去路線，提前提示附近藥店促銷活動。

除了資源庫，AI在將來也會提供更精細化、更便捷的服務。

首先是問診，當前問診過程中，顧客存在描述含糊、表達不清等痛點，AI問診會更簡單智能，比如直接語音、視頻溝通，同時自動生成正式準確的問診記錄，避免誤診。

根據關鍵詞適配病例庫，AI可以找出相似病例、癥狀，預判和輔助顧客描述，同時對顧客忽略的細節作補充，在這個基礎上生成電子問診單，而藥師則作為人工輔助隨后進行追問，這樣的溝通方式，能極大提高雙方效率。

比如，對于不少腸炎和胃痛分不清的顧客，可以生成3d圖像輔助定位癥狀部位；對于疾病原理，也可以通過圖文、3d或動畫形式讓顧客快速理解，避免藥師表達繁瑣，節省時間和精力。

其次是用藥，在現階段，顧客購買藥品時，往往需要自行查看說明書、藥品保質期，但密密麻麻的小字讓這個過程變得困難，借助AI可以一鍵掃碼查看，說明書里的不良反應等關鍵內容也可以標紅放大，還可以智能搜索，顧客通過語音搜索，用朗讀等方式，轉化成他們能理解的信息。此外也可以監測顧客用藥情況，預測不良反應等，緩解顧客對副作用的恐懼。

AI也可以根據顧客年齡、生活習慣和用藥史來推薦產品，比如給老年顧客推薦顆粒類產品；針對“愛較真”的顧客，細化配伍禁忌；針對服用周期適配不同規格產品、不同功效的產品，避免藥物浪費和高價，畢竟目前不少中成藥類的聯合用藥，確實存在功效重復的問題。

針對慢性病顧客，AI也可以預判顧客的藥物儲備和復購需求，提前提醒復購。

針對顧客用藥依從性低的問題，AI可以生成患者健康視圖，每吃一次藥，就推送鼓勵話語或者恢復圖像，給患者增加信心，也可以通過語音鼓勵按時用藥。

最后來說說日常服務，比如回訪，目前藥店回訪主要靠人工打電話，而AI在回訪、跟蹤患者進程方面，可以提供更連續性、更精準細致的服務，還可以搭配血氧儀、血壓計、手表等智能穿戴設備進行跟蹤管理，遠程監控數據，同步分析和給出健康建議。

對于顧客的會員卡消費，AI也可以根據藥店促銷品類、價格、頻率生成曲線圖，同步顧客需求，適配、預判出性價比最高的購買方式和品類。

這一切并不是空談，隨著AI的迅猛發展，由強大資源庫和精細化服務構筑起的全新購藥體驗，相信會離我們愈來愈近。

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