স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে ডেটা বিশ্লেষণের মূল্য

যদিও স্বাস্থ্যসেবা শিল্প কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) গ্রহণে অন্যান্য শিল্পের থেকে কিছুটা পিছিয়ে রয়েছে - এবং ঠিক তাই, অত্যন্ত বৈধ নিরাপত্তা এবং সুরক্ষা উদ্বেগ বিবেচনা করে - এর নেতারা মানসিকতার পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে গেছে, স্বীকৃতি দিয়েছে প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের মূল্য এবং ডেটা বিশ্লেষণ। 

এটি বাস্তবায়নের পর থেকে, ডাটা অ্যানালিটিক্স স্বাস্থ্যসেবাকে সম্পূর্ণরূপে রূপান্তরিত করেছে, সংস্থাগুলি কীভাবে তাদের কাজ করে এবং যত্ন প্রদান করে তা প্রভাবিত করে – এবং গবেষকরা, নীতির উকিল এবং রোগীরা কীভাবে সিস্টেমের মধ্যে কাজ করে তা পরিবর্তন করে। এই তথ্যটি অগণিত উপায়ে স্বাস্থ্যসেবা সরবরাহের উন্নতি করেছে, চিকিৎসা অধ্যয়ন সম্পাদনের বিষয়ে অবহিত করেছে, স্বাস্থ্য বীমা এবং চিকিৎসা পরীক্ষার খরচ সম্পর্কে রোগীর বোঝার উন্নতি করেছে এবং চিকিত্সকদের তাদের প্রতিরোধমূলক সুপারিশগুলিতে গাইড করছে।

স্বাস্থ্যসেবা নেতারা এই ডেটার জন্য আরেকটি মূল্যবান অ্যাপ্লিকেশন খুঁজে পেয়েছেন:

• তাদের স্বাস্থ্যসেবা যাত্রা বরাবর রোগীর ব্যথা পয়েন্ট বোঝা
• কল সেন্টার এজেন্টদের জন্য প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয়তা চিহ্নিত করা
• গ্রাহক অভিজ্ঞতা (CX) এবং বিপণন উদ্যোগ থেকে অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন

উৎপন্ন এবং সঞ্চয় প্রত্যাশিত একটি বিশ্বের একটি looming তথ্য প্রলয় এড়াতে 200 সালের মধ্যে মেঘে 2025 জেটাবাইটের বেশি, স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির ডেটা সংগ্রহ, মূল্যায়ন এবং বিশ্লেষণের জন্য একটি নির্ভরযোগ্য, দক্ষ কৌশল প্রয়োজন। এই কৌশলটি নেতৃত্বকে একত্রিত করতে এবং জ্ঞাত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করতে সহায়তা করবে। 

AI এবং ML টুলগুলি লিখুন, যা বিশ্লেষণে তাদের ব্যবহার বাড়তে থাকবে। স্বাস্থ্যসেবা সাংগঠনিক নেতৃত্বকে একটি ভাল CX প্রদানের জন্য মূল্যবান, কর্মযোগ্য ডেটা অন্তর্দৃষ্টি বের করতে এই প্রযুক্তির ব্যবহার করা উচিত। কারণটা এখানে.

1. স্কেলে শোনা সাধারণ সমস্যা সমাধানে সাহায্য করে।

AI এবং ML সংস্থাগুলিকে গ্রাহকের কণ্ঠস্বর আরও কার্যকরভাবে শুনতে এবং বুঝতে, হোঁচট খাওয়ার সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে এবং সাধারণ চ্যালেঞ্জ বা বাধাগুলি সমাধান করার ক্ষমতা দেয় – যেমন এডি প্রভাব - CX এবং গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়াতে হস্তক্ষেপ করা। 

মেশিন লার্নিং নির্ভর করে প্রশিক্ষণ এবং শেখার ডেটাসেট - এবং ভুল ইনপুটগুলি ভুল ফলাফল এবং পূর্বাভাস তৈরি করে। দ্য সবচেয়ে কার্যকর এমএল মডেল 70% থেকে 90% সময় সঠিক. এবং সেই নির্ভুলতা প্রাসঙ্গিক, প্রতিনিধিত্বহীন, নিরপেক্ষ, অসংগঠিত ডেটা থেকে তৈরি ব্যাপক প্রশিক্ষণ ডেটার উপর নির্ভর করে।

স্বাস্থ্যসেবা শিল্প ক্যাপচার করে কাঠামোগত ডেটা স্বাস্থ্য-পরিচর্যা-কেন্দ্রিক কথোপকথন থেকে যেমন একজন গ্রাহক একটি পদ্ধতি বা বীমা বিল সম্পর্কে প্রশ্ন সহ কল ​​করছেন। যদিও মানুষের পক্ষে প্রতিদিন প্রতিটি রোগীর কথোপকথন (প্রায়ই হাজার হাজারে ঘটছে) বিশ্লেষণ করা অসম্ভব, AI এবং ML টুলস পারেন প্রতিটি কথোপকথন বিশ্লেষণ করুন। সঠিক প্রযুক্তির সাহায্যে, স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলি স্কেলে কথোপকথন ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করতে পারে।

2. কথোপকথনমূলক বুদ্ধিমত্তা সমীক্ষা-ভিত্তিক ডেটার চেয়ে গভীর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

নেট প্রমোটর স্কোর (NPS) এবং গ্রাহক সন্তুষ্টি (CSAT) এর মতো সমীক্ষা কয়েক দশক ধরে স্বর্ণের মান। কিন্তু তারা আরও দানাদার পেতে এবং গ্রাহকের উদ্বেগের মূল কারণগুলি পরীক্ষা করতে অক্ষম - বা তারা কখনও সেই ফাংশনটি পরিবেশন করার উদ্দেশ্যে ছিল না। 

বিপরীতভাবে, কথোপকথনমূলক বুদ্ধিমত্তা CX-এ একটি সামগ্রিক চেহারা প্রদান করে কারণ অযাচিত, দ্বিমুখী গ্রাহক ডেটা ক্যাপচার করতে AI এবং ML-এর সুবিধা নেওয়ার ক্ষমতা। এই টুলটি CX-এর পুরো ধারাবাহিকতা জুড়ে গভীর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে গ্রাহকের কথোপকথন থেকে উৎপন্ন 100% অসংগঠিত ডেটা ক্যাপচার করে।

3. এআই লিভারেজিং ডেটা বিশ্লেষণে মূল্য যোগ করে। 

AI-চালিত সরঞ্জামগুলি মূল্যবান, কর্মযোগ্য ডেটা অন্তর্দৃষ্টি বের করে যা স্বাস্থ্যসেবা নেতারা CX উন্নত করতে ব্যবহার করতে পারেন। AI এবং ML স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিকে তাদের গ্রাহকদের কণ্ঠস্বর আরও কার্যকরভাবে শোনার জন্য এবং হতাশা সৃষ্টিকারী বাধা এবং সমস্যাগুলি বুঝতে সক্ষম করে। 

যাইহোক, অনেক শিল্প অ-শিল্প-নির্দিষ্ট ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত মডেলের উপর নির্ভর করে, যা ভুল ব্যাখ্যার দিকে পরিচালিত করে কারণ শব্দের পিছনে উদ্দেশ্য বা অর্থের সূক্ষ্মতা হারিয়ে যায়। ML নির্ভরযোগ্যতা নির্ভর করে কিভাবে মডেল প্রশিক্ষিত হয় তার উপর। স্বাস্থ্য-পরিচর্যা-নির্দিষ্ট কথোপকথন দ্বারা প্রশিক্ষিত AI এতে সক্ষম:

• স্বাস্থ্যসেবা কথোপকথন থেকে সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য মান বের করা
• স্বাস্থ্যসেবা শিল্পের নিয়ন্ত্রক প্রকৃতি গভীরভাবে এবং পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বোঝা
• স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলিতে গতি এবং মূল্য আনতে এমএল মডেল তৈরি করা

4. গুণগত এবং পরিমাণগত অন্তর্দৃষ্টি একত্রিত করার সুযোগ প্রদান করে।

ডেটা নিমজ্জন সংস্থাগুলিকে শক্তিশালী গল্প বলার ক্ষমতা দেয়৷ ডেটা-সমর্থিত গল্প বলার ধারণাগুলিকে সমৃদ্ধ করতে, অর্থ প্রদান করতে এবং লোকেদের সংযোগ করতে সহায়তা করতে গুণগত এবং পরিমাণগত ডেটাকে একত্রিত করে। 

পরিমাণগত তথ্য সংখ্যা আকারে সুনির্দিষ্ট তথ্য প্রদান করে। গুণগত ডেটা ধারণাগুলির অন্বেষণকে আমন্ত্রণ জানিয়ে এবং সংস্থাগুলিকে সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে সহায়তা করে পরিমাণগত ডেটা বাড়ায়। যখন একসাথে ব্যবহার করা হয়, এই বিশ্লেষণগুলি "কি" এবং "কেন" এক জায়গায় উপস্থাপন করে একটি আরও ব্যাপক, সামগ্রিক চিত্র তৈরি করে।

একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে, একটি জীবন বিজ্ঞান কোম্পানি কল সেন্টার মেসেজিংকে মানসম্মত করতে এবং তার CX উন্নত করতে চেয়েছিল। গ্রাহকরা যখন তাদের চূড়ান্ত যোগাযোগের মাধ্যমে তাদের যাত্রা শুরু করেছিল তখন থেকে সমস্ত কথোপকথন ডেটা বিশ্লেষণ করতে কোম্পানিটি AI প্রযুক্তি গ্রহণ করেছে এবং ব্যবহার করেছে। বিশ্লেষণটি উচ্চ কল ভলিউম সহ গ্রাহকের অভিজ্ঞতার উপর স্পষ্টভাবে ফোকাস করে, কোম্পানীকে কোথায় সনাক্ত করতে সহায়তা করে:

• এজেন্ট মেসেজিংয়ে ধারাবাহিকতার অভাব গ্রাহকের চাপ বা বিভ্রান্তির কারণ।
• গ্রাহকরা তাদের অভিজ্ঞতার মধ্যে বিভ্রান্ত বা হারিয়ে গেছে (এডি ইফেক্ট)।
• সংস্থার গ্রাহকদের অতিরিক্ত সহায়তা দেওয়ার সুযোগ ছিল।

গল্পকাররা (যারা ডেটা বিশ্লেষণ করে) সংগৃহীত ডেটা মূল্যায়ন করতে এবং নির্দিষ্ট গ্রাহক চ্যালেঞ্জগুলি সনাক্ত করতে গুণগত এবং পরিমাণগত বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। এই বৈচিত্র্যপূর্ণ ডেটা প্রকারগুলি একে অপরের পরিপূরক এবং সংস্থাটিকে গ্রাহক যাত্রার আরও প্রাসঙ্গিক, ডেটা-ব্যাকড গল্প বলতে সক্ষম করেছে। 

মানুষ সবসময় বিশ্লেষণে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে

এটা ভাবা একটি ভুল ধারণা যে AI বিশ্লেষণের জগত দখল করবে, সম্পূর্ণরূপে মানব উপাদান প্রতিস্থাপন করবে। যাইহোক, এটি যা করতে পারে তা হ'ল মানুষের চেয়ে বেশি কার্যকরভাবে এবং দক্ষতার সাথে উল্লেখযোগ্য ডেটা ভলিউম পরিচালনা করা - এবং সমালোচনামূলক চিন্তার প্রয়োজনে অন্যান্য চ্যালেঞ্জগুলি পরিচালনা করতে মানুষকে মুক্ত করা। 

স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির একসময় প্রযুক্তির অভাব ছিল যা প্রতিদিন উত্পাদিত প্রায় সীমাহীন জটিল, অসংগঠিত ডেটা কার্যকরভাবে পরিচালনা করার জন্য। কিন্তু কথোপকথনমূলক বুদ্ধিমত্তার বিবর্তন ডেটাকে জীবন্ত করে তোলা, আকর্ষক গল্প বলা, গভীর অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করা এবং স্কেল শুনে কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে গাইড করা সম্ভব করেছে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
• PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/