La soluzione si rivolge ai pazienti per coadiuvarli nella gestione della malattia e nel monitoraggio del proprio stato di salute, aumentando l’aderenza alla terapia.

AIGKit permette ai pazienti di annotare le proprie condizioni di salute e le attività quotidiane, creare esercizi personalizzati e contattare, in caso di emergenza, dei numeri telefonici per ricevere assistenza immediata.

I dati raccolti via app abilitano i clinici a un controllo da remoto dei progressi dei pazienti e forniscono una serie di informazioni sulla patologia utili alla comunità scientifica.

Le farmacie sono sempre più governate da logiche tipiche del Retail. Per affrontare queste nuove esigenze nasce StoreApp, la declinazione pensata per il Pharma della soluzione Sababa di Vidiemme, che permette una collaborazione real time tra field e sede ed una gestione più mirata e strategica del punto vendita.

Scattare foto ai materiali di visibilità propri e della concorrenza, prendere nota di promozioni, prezzi, giacenze e assortimenti, controllare alcune attività che sono state concordate a livello centrale con gruppi o cooperative di farmacie sono solo alcune delle funzionalità della soluzione.

La soluzione permette ai Pharma Rep di avere a disposizione schede digitali per effettuare sedute di Role Play in aula, un Chatbot che simula i profili di diversi clinici con cui continuare ad allenarsi anche in mobilità e un tool di self assessment post visita per segnalare eventuali difficoltà riscontrate durante la visita.

Tutti i feedback sono disponibili sia al singolo Rep che alla Sede e permettono l’erogazione di materiale formativo personalizzato sui risultati ottenuti.

Grazie all’elaborazione di un algoritmo predittivo in grado di estrarre le informazioni ricercate su una serie di Big Data a disposizione, le Case Farmaceutiche possono prendere decisioni strategiche in termini di Action Plan su pazienti o clinici.

I dati analizzati possono essere reperiti dal CRM aziendale o dalla raccolta di variabili Real Life legati all’suo di wearable, a seconda dell’esigenza da monitorare. Ad esempio, analizzando dati associati ai pazienti è possibile predire la probabilità di rischio di abbandono di una terapia, agendo tempestivamente.