“Повышение лояльности пациентов через мобильные технологии в медицине”

Использование мобильных технологий в медицине способствует повышению лояльности пациентов путём улучшения коммуникации, доступа к медицинским данным и персонализированной поддержки.

Роль мобильных приложений в продвижении клиник: функционал и преимущества

Статистика использования

Мобильные приложения становятся все более неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Согласно исследованию от “Statista”, число загрузок медицинских приложений в 2020 году превысило 170 миллионов, что является внушительным показателем роста.

Одним из ключевых преимуществ мобильных приложений для клиник является удобство доступа к информации о здоровье и возможность получения консультаций в любое время и в любом месте, что особенно ценно для пациентов с ограниченной подвижностью или занятыми графиками.

Отзывы пользователей подтверждают, что удобство и своевременность обслуживания через мобильные приложения становятся решающими факторами при выборе клиники для обращения. “Получил консультацию в приложении – сэкономил кучу времени и нервов”, – отметил один из пользователей.

Примеры успешных приложений

Примером успешного медицинского приложения может служить “Доктор Рядом”, которое объединяет пациентов и врачей, предоставляя возможность записи на прием, обмена медицинскими документами и получения консультаций в реальном времени. Согласно отзывам пользователей, это приложение обеспечивает высокий уровень сервиса и надежности.

Другим примером является мобильное приложение “Здоровье Онлайн”, обеспечивающее широкий спектр медицинских услуг через передовые технологии. Статистика показывает, что более 80% пациентов, пользующихся этим приложением, высоко оценивают его удобство и эффективность.

Интерес к использованию мобильных приложений в сфере медицины продолжает расти, и успешные примеры подтверждают их значимость и эффективность в современном мире.

Продукт по продвижению клиники

“Продукт по продвижению клиники” от Flycode представляет собой уникальное решение, которое основывается на 50 000 готовых страниц по тематике заболеваний, симптомов и услуг. Благодаря быстрой индексации и высокому рейтингу в поиске, этот продукт обеспечивает значительное увеличение числа конверсий клиентов в звонки в клинику.

Важным преимуществом продукта от Flycode является его автономность и легкая интеграция в клиническую структуру. Это решение не требует постоянной поддержки и администрирования, что значительно экономит ресурсы и обеспечивает стабильное присутствие в поисковых системах.

В отличие от методов продвижения, таких как Директ и SEO, “Продукт по продвижению клиники” обладает рядом явных преимуществ, включая отсутствие необходимости в постоянном бюджете, постоянной модерации, а также разовую покупку и постоянное присутствие в поиске. Он также не требует изменений на сайте и доработок, покрывая все ключевые запросы в поиске на медицинские услуги.

Более подробную информацию о продукте “Продукт по продвижению клиники” вы можете найти на странице https://flycode.ru/med-promo/. Также мы предлагаем бесплатную консультацию по продвижению клиник по телефону +7 (499) 112-34-72 или в Telegram @flycodetelegram.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…