慢性复杂疾病和罕见疾病的患者就诊过程通常涉及多位 HCP、多门专科和多种治疗变化。这一过程可能持续数年。
这些动态使得生物制药品牌很难找到能够进行诊断并作为最复杂病例的主要治疗者的合适的 HCP。
为了制定 HCP 目标名单，品牌通常依靠分析处方行为来了解谁在开处方以及谁在提供治疗。但了解谁在治疗患者可能还不够。品牌还需要了解谁为该患者安排了治疗。
使用患者数据分析转诊模式对于 HCP 细分和定位非常有价值。它还可以帮助识别：
在特定疾病领域中，关键 HCP 和医生会收到大量转诊。转诊模式可帮助品牌关注诊断、治疗和转诊最多的人。
患者就诊过程的细分。转诊模式表明哪些患者被送往合适的专科医生处，以便快速得到诊断和有效治疗。
医生教育机会。转诊模式还突出了那些在可以 巴西赌博数据 转诊时却没有转诊的医护人员。这些医护人员可能会从有关识别症状和在治疗患者之前转诊给专科医生进行诊断的教育中受益。
使用 HCP 转诊数据来启动肿瘤学项目
一家顶级制药公司利用Veeva Compass Patient中的转诊数据来了解患者在整个医疗系统中的旅程，并为即将推出的肿瘤学产品和扩大的适应症制定统一的 HCP 目标列表。
通过绘制转诊网络，该公司能够了解并直观呈现 HCP 和 HCO 级别的转诊模式。转诊数据可告知哪些医生与患者旅程的每个部分相关，以及转诊如何从初级保健转移到专科医生，包括那些最有可能诊断最复杂病例的医生。
最终，这使得该公司能够制定出增强的目标列表和范围来支持其产品的发布。
使用患者数据分析转诊
转诊数据支持从规划到增长的各种用例，例如扩大 HCP 目标列表、确定医生教育的领域以及提供患者治疗过程中转诊途径的全面视图。
要了解有关转诊数据的更多信息，请加入Veeva Connect 上的 Veeva Compass 社区，您可以在那里找到Compass 患者转诊的演示。