 |
Москвичей, довольных работой ЕМИАС, стало в два раза больше
Суть метода в том, что всех пользователей разделяют на категории — «промоутеры», «нейтралы» и «критики». «Промоутеры» обязательно порекомендуют канал записи, «нейтралы», возможно, дадут рекомендации, а «критики» этого делать не станут. Индекс NPS — доля «промоутеров» за вычетом «критиков».
Индекс лояльности увеличился вдвое — с 29 (в 2013 году) до 56 процентов (в 2016-м). Результата удалось достичь благодаря совершенствованию функционала и удобству работы.
Сегодня москвичи могут записаться на приём в поликлинику несколькими способами. Кроме сайта ЕМИАС, это можно сделать через регистратуру, мобильные приложения, портал госуслуг, инфомат, портал «Медихост», а также по телефону. Наибольшей популярностью у горожан пользуются инфомат, регистратура и портал госуслуг.
Как развивается ЕМИАС
ЕМИАС внедрили в столице в 2011 году. Среди её достоинств — отсутствие очередей, возможность дистанционной записи на приём к врачу, получения электронных рецептов и больничных листов и многое другое. Здесь также можно перенести визит на другое время. Кроме того, на портале госуслуг есть возможность подать заявление на прикрепление к поликлинике и уже через три дня получить доступ к дистанционной записи на сайте ЕМИАС.
В прошлом году в системе появились новые сервисы, один из которых — электронная медицинская карта. С февраля 2015-го в 150 поликлиниках уже создано более 1,1 миллиона электронных карт.
Сейчас система, в которой зарегистрировались около 75 процентов москвичей, работает в 660 детских и взрослых поликлиниках, диспансерах и диагностических центрах города.
Планируется, что в дальнейшем в системе будет развиваться и сервис «Дежурный врач» — помощь пациентам непосредственно в день обращения. Кроме того, бригады скорой помощи оснастят планшетами, подключёнными к ЕМИАС. Благодаря этому сотрудники скорой смогут легко и быстро получить доступ к электронным картам москвичей и уже в пути узнать обо всех заболеваниях пациентов.
Контактное лицо: Елена Мунтяну
Компания: Пресс-служба ЕМИАС
Добавлен: 12:56, 27.10.2016
Количество просмотров: 740
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия594 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия586 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия664 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия789 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |