قيمة تحليلات البيانات في صناعة الرعاية الصحية

قيمة تحليلات البيانات في صناعة الرعاية الصحية

الطابع الزمني: 10 مايو 2023 3:25 صباحًا
عقدة المصدر: 2641418

في حين أن صناعة الرعاية الصحية قد تخلفت قليلاً عن الصناعات الأخرى في اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) - وهذا صحيح، مع الأخذ في الاعتبار المخاوف الأمنية والسلامة الصحيحة للغاية - فقد خضع قادتها لتحول في العقلية، مع إدراك أهمية قيمة الابتكارات التكنولوجية وتحليلات البيانات. 

منذ تنفيذه، لقد أحدثت تحليلات البيانات تحولًا جذريًا في الرعاية الصحيةوالتأثير على كيفية أداء المنظمات لوظائفها وتقديم الرعاية - وتغيير كيفية عمل الباحثين ودعاة السياسات والمرضى داخل النظام. وقد أدت هذه البيانات إلى تحسين تقديم الرعاية الصحية بطرق لا تعد ولا تحصى، وإرشاد تنفيذ الدراسات الطبية، وتحسين فهم المرضى للتأمين الصحي وتكاليف الاختبارات الطبية، وتوجيه الأطباء في توصياتهم الوقائية.

لقد وجد قادة الرعاية الصحية تطبيقًا قيمًا آخر لهذه البيانات:

  • فهم نقاط الألم لدى المريض خلال رحلة الرعاية الصحية
  • تحديد الاحتياجات التدريبية لموظفي مراكز الاتصال
  • الكشف عن الرؤى من تجارب العملاء (CX) والمبادرات التسويقية

لتجنب طوفان البيانات الذي يلوح في الأفق في عالم من المتوقع أن يولد ويخزن أكثر من 200 زيتابايت في السحابة بحلول عام 2025تحتاج مؤسسات الرعاية الصحية إلى استراتيجية موثوقة وفعالة لجمع البيانات وتقييمها وتحليلها. يجب أن تساعد هذه الإستراتيجية القيادة على جمع الأفكار واستخدامها لاتخاذ قرارات مستنيرة. 

أدخل أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، والتي ستستمر في رؤية زيادة استخدامها في التحليلات. يجب على القيادة التنظيمية للرعاية الصحية الاستفادة من هذه التكنولوجيا لاستخراج رؤى بيانات قيمة وقابلة للتنفيذ لتقديم تجربة عملاء أفضل. إليكم السبب.

1. يساعد الاستماع على نطاق واسع في حل المشكلات الشائعة.

يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تمكين المؤسسات من الاستماع إلى أصوات العملاء وفهمها بشكل أكثر فعالية، وتحديد العوائق وحل التحديات أو العوائق الشائعة - مثل تأثير إيدي – التدخل في تجربة العملاء وتفاعلات العملاء. 

يعتمد التعلم الآلي على مجموعات بيانات التدريب والتعلم - والمدخلات غير الدقيقة تؤدي إلى نتائج وتوقعات غير دقيقة. ال تكون نماذج تعلم الآلة الأكثر فعالية دقيقة بنسبة 70% إلى 90% من الوقت. وتعتمد هذه الدقة على بيانات التدريب ذات الصلة والتمثيلية وغير المتحيزة والشاملة الناتجة عن البيانات غير المنظمة.

صناعة الرعاية الصحية تلتقط غير منظم البيانات من المحادثات التي تركز على الرعاية الصحية مثل اتصال العميل بأسئلة حول إجراء ما أو فاتورة التأمين. على الرغم من أنه من المستحيل على الأشخاص تحليل كل محادثة للمريض (التي تحدث غالبًا بالآلاف) يوميًا، إلا أن أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يمكن تحليل كل محادثة على حدة. باستخدام التكنولوجيا المناسبة، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية جمع وتحليل بيانات المحادثة على نطاق واسع.

2. يقدم الذكاء التحادثي رؤى أعمق من البيانات القائمة على الاستطلاع.

لقد كانت الدراسات الاستقصائية مثل صافي نتائج المروج (NPS) ورضا العملاء (CSAT) هي المعيار الذهبي لعقود من الزمن. لكنهم غير قادرين على الحصول على مزيد من التفاصيل ودراسة الأسباب الجذرية لمخاوف العملاء - ولم يكن المقصود منهم على الإطلاق خدمة هذه الوظيفة. 

على العكس من ذلك، يقدم الذكاء التحادثي نظرة شاملة على تجربة العملاء نظرًا لقدرته على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لالتقاط بيانات العملاء غير المرغوب فيها وثنائية الاتجاه. تلتقط هذه الأداة 100% من البيانات غير المنظمة الناتجة عن محادثات العملاء للحصول على رؤى أعمق عبر كامل سلسلة تجربة العملاء.

3. الاستفادة من الذكاء الاصطناعي تضيف قيمة إلى تحليلات البيانات. 

تستخرج الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي رؤى بيانات قيمة وقابلة للتنفيذ يمكن لقادة الرعاية الصحية استخدامها لتحسين تجربة العملاء. يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تمكين مؤسسات الرعاية الصحية من الاستماع بشكل أكثر فعالية إلى أصوات عملائها وفهم العوائق والقضايا التي تسبب الإحباط. 

ومع ذلك، اعتمدت العديد من الصناعات على نماذج تم تدريبها باستخدام بيانات غير خاصة بالصناعة، مما أدى إلى تفسيرات غير دقيقة بسبب فقدان الفروق الدقيقة في القصد أو المعنى وراء الكلمات. تعتمد موثوقية تعلم الآلة على كيفية تدريب النماذج. إن الذكاء الاصطناعي الذي يتم تدريبه من خلال المحادثات الخاصة بالرعاية الصحية قادر على:

  • استخلاص القيمة الأكثر أهمية من محادثات الرعاية الصحية
  • فهم عميق وشامل للطبيعة التنظيمية لصناعة الرعاية الصحية
  • بناء نماذج تعلم الآلة لتحقيق السرعة والقيمة لمؤسسات الرعاية الصحية

4. دمج الرؤى النوعية والكمية يوفر الفرصة.

يُمكّن غمر البيانات المؤسسات من رواية قصة قوية. يجمع سرد القصص المدعوم بالبيانات بين البيانات النوعية والكمية لإثراء المفاهيم وتوفير المعنى ومساعدة الأشخاص على التواصل. 

توفر البيانات الكمية معلومات محددة في شكل أرقام. تعمل البيانات النوعية على تعزيز البيانات الكمية من خلال الدعوة إلى استكشاف الأفكار ومساعدة المؤسسات على تحديد المشكلات والاستجابة لها. عند استخدامها معًا، تخلق هذه التحليلات صورة أكثر شمولاً وشمولية من خلال تقديم "ماذا" و"لماذا" في مكان واحد.

في إحدى حالات الاستخدام، أرادت إحدى شركات علوم الحياة توحيد مراسلات مركز الاتصال وتحسين تجربة العملاء لديها. اعتمدت الشركة واستخدمت تقنية الذكاء الاصطناعي لتحليل جميع بيانات المحادثة منذ أن بدأ العملاء رحلتهم وحتى اتصالهم النهائي. ركز التحليل بشكل واضح على تجارب العملاء ذات حجم المكالمات المرتفع، مما ساعد الشركة على تحديد المجالات التالية:

  • أدى عدم الاتساق في رسائل الوكلاء إلى توتر العملاء أو ارتباكهم.
  • أصبح العملاء مرتبكين أو ضائعين (تأثير إيدي) في تجربتهم.
  • أتيحت للمنظمة فرص لتقديم دعم إضافي للعملاء.

استخدم رواة القصص (أولئك الذين يقومون بتحليل البيانات) التحليلات النوعية والكمية لتقييم البيانات المجمعة وتحديد التحديات المحددة للعملاء. تكمل أنواع البيانات المتباينة هذه بعضها البعض وتسمح للمؤسسة بسرد قصة أكثر سياقًا ومدعومة بالبيانات عن رحلة العميل. 

سيلعب البشر دائمًا دورًا مهمًا في التحليلات

من المغالطة الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي سيسيطر على عالم التحليلات، ليحل محل العنصر البشري تمامًا. ومع ذلك، فإن ما يمكنها فعله هو إدارة كميات كبيرة من البيانات بشكل أكثر فعالية وكفاءة من البشر ــ وتحرير البشر للتعامل مع التحديات الأخرى التي تتطلب التفكير النقدي. 

كانت مؤسسات الرعاية الصحية تفتقر في السابق إلى التكنولوجيا اللازمة لإدارة الكميات غير المحدودة تقريبًا من البيانات المعقدة وغير المنظمة التي يتم إنتاجها يوميًا بشكل فعال. لكن تطور الذكاء التحادثي جعل من الممكن إحياء البيانات، وسرد قصص مقنعة، والكشف عن رؤى أعمق، وتوجيه عملية صنع القرار الاستراتيجي من خلال الاستماع على نطاق واسع.

الطابع الزمني:

اكثر من البيانات