Der Wert der Datenanalyse in der Gesundheitsbranche

Während die Gesundheitsbranche bei der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ein wenig hinter anderen Branchen zurückgeblieben ist – und das zu Recht angesichts sehr berechtigter Sicherheitsbedenken –, haben ihre Führungskräfte einen Denkwandel vollzogen und dies erkannt Wert technischer Innovationen und Datenanalyse. 

Seit seiner Einführung Die Datenanalyse hat das Gesundheitswesen völlig verändertSie beeinflussen die Art und Weise, wie Organisationen ihre Arbeit erledigen und Pflege leisten – und verändern die Art und Weise, wie Forscher, politische Befürworter und Patienten innerhalb des Systems agieren. Diese Daten haben die Gesundheitsversorgung auf vielfältige Weise verbessert, sie haben bei der Durchführung medizinischer Studien geholfen, das Verständnis der Patienten über Krankenversicherungs- und medizinische Testkosten verbessert und Ärzten Orientierung bei ihren präventiven Empfehlungen gegeben.

Führungskräfte im Gesundheitswesen haben eine weitere wertvolle Anwendung dieser Daten gefunden:

• Verständnis der Schmerzpunkte der Patienten auf ihrem Weg zur Gesundheitsversorgung
• Ermittlung des Schulungsbedarfs für Callcenter-Agenten
• Erkenntnisse aus Kundenerlebnissen (CX) und Marketinginitiativen gewinnen

Um eine drohende Datenflut in einer Welt zu vermeiden, in der alles generiert und gespeichert werden muss bis 200 über 2025 Zettabyte in der CloudGesundheitsorganisationen benötigen eine zuverlässige und effiziente Strategie zum Sammeln, Auswerten und Analysieren von Daten. Diese Strategie soll der Führung dabei helfen, Erkenntnisse zu sammeln und für eine fundierte Entscheidungsfindung zu nutzen. 

Hinzu kommen KI- und ML-Tools, deren Einsatz in der Analyse weiter zunehmen wird. Die Führung von Gesundheitsorganisationen sollte diese Technologie nutzen, um wertvolle, umsetzbare Datenerkenntnisse für die Bereitstellung einer besseren CX zu gewinnen. Hier ist der Grund.

1. Zuhören im richtigen Maßstab hilft bei der Lösung häufiger Probleme.

KI und ML ermöglichen es Unternehmen, Kundenstimmen besser zuzuhören und zu verstehen, Stolpersteine ​​zu lokalisieren und häufige Herausforderungen oder Hindernisse zu lösen – wie der Eddy-Effekt – Beeinträchtigung von CX und Kundeninteraktionen. 

Maschinelles Lernen basiert auf Trainings- und Lerndatensätze – und ungenaue Eingaben führen zu ungenauen Ergebnissen und Vorhersagen. Der Die effektivsten ML-Modelle sind in 70 % bis 90 % der Fälle genau. Und diese Genauigkeit beruht auf relevanten, repräsentativen, unvoreingenommenen und umfassenden Trainingsdaten, die aus unstrukturierten Daten generiert werden.

Die Gesundheitsbranche erfasst unstrukturierte Daten von Gesprächen, die sich auf das Gesundheitswesen konzentrieren, etwa wenn ein Kunde anruft und Fragen zu einem Eingriff oder einer Versicherungsrechnung hat. Während es für Menschen unmöglich ist, jeden Tag jedes Patientengespräch (das oft zu Tausenden stattfindet) zu analysieren, sind KI- und ML-Tools hilfreich kann Analysieren Sie jedes einzelne Gespräch. Mit der richtigen Technologie können Gesundheitsorganisationen Gesprächsdaten in großem Umfang sammeln und analysieren.

2. Conversational Intelligence bietet tiefere Einblicke als umfragebasierte Daten.

Umfragen wie Net Promoter Scores (NPS) und Kundenzufriedenheit (CSAT) gelten seit Jahrzehnten als Goldstandard. Aber sie sind nicht in der Lage, detaillierter vorzugehen und die Grundursachen von Kundenanliegen zu untersuchen – und sie waren auch nie dazu gedacht, diese Funktion zu erfüllen. 

Umgekehrt bietet Conversational Intelligence einen ganzheitlichen Blick auf CX, da es KI und ML nutzen kann, um unerwünschte, bidirektionale Kundendaten zu erfassen. Dieses Tool erfasst 100 % der unstrukturierten Daten, die aus Kundengesprächen generiert werden, um tiefere Einblicke in das gesamte CX-Kontinuum zu gewinnen.

3. Der Einsatz von KI steigert den Wert der Datenanalyse. 

KI-gesteuerte Tools extrahieren wertvolle, umsetzbare Datenerkenntnisse, die Führungskräfte im Gesundheitswesen zur Verbesserung der CX nutzen können. KI und ML ermöglichen es Gesundheitsorganisationen, effektiver auf die Stimmen ihrer Kunden zu hören und die Hindernisse und Probleme zu verstehen, die zu Frustration führen. 

Viele Branchen haben sich jedoch auf Modelle verlassen, die mit nicht branchenspezifischen Daten trainiert wurden, was zu ungenauen Interpretationen führte, weil die Nuancen der Absicht oder Bedeutung hinter Wörtern verloren gingen. Die ML-Zuverlässigkeit hängt davon ab, wie Modelle trainiert werden. Durch gesundheitsspezifische Gespräche trainierte KI ist in der Lage:

• Den größten Nutzen aus Gesundheitsgesprächen ziehen
• Tiefes und gründliches Verständnis der regulatorischen Natur der Gesundheitsbranche
• Erstellen Sie ML-Modelle, um Gesundheitsorganisationen Geschwindigkeit und Mehrwert zu bieten

4. Die Integration qualitativer und quantitativer Erkenntnisse bietet Chancen.

Durch das Eintauchen in Daten können Unternehmen eine aussagekräftige Geschichte erzählen. Datengestütztes Storytelling kombiniert qualitative und quantitative Daten, um Konzepte zu bereichern, Bedeutung zu verleihen und Menschen dabei zu helfen, Kontakte zu knüpfen. 

Quantitative Daten liefern konkrete Informationen in Zahlenform. Qualitative Daten verbessern quantitative Daten, indem sie zur Erkundung von Ideen einladen und Organisationen dabei helfen, Probleme zu erkennen und darauf zu reagieren. Zusammengenommen ergeben diese Analysen ein umfassenderes, ganzheitliches Bild, indem sie das „Was“ und das „Warum“ an einem Ort darstellen.

In einem Anwendungsfall wollte ein Life-Science-Unternehmen das Callcenter-Messaging standardisieren und seine CX verbessern. Das Unternehmen hat KI-Technologie eingeführt und eingesetzt, um alle Gesprächsdaten vom Beginn der Kundenreise bis zur endgültigen Kommunikation zu analysieren. Die Analyse konzentrierte sich explizit auf Kundenerlebnisse mit hohem Anrufvolumen und half dem Unternehmen dabei, herauszufinden, wo:

• Ein Mangel an Konsistenz in den Nachrichten der Agenten führte zu Stress oder Verwirrung beim Kunden.
• Kunden waren in ihrem Erlebnis verwirrt oder verloren (der Eddy-Effekt).
• Die Organisation hatte die Möglichkeit, den Kunden zusätzliche Unterstützung anzubieten.

Storyteller (diejenigen, die die Daten analysieren) nutzten qualitative und quantitative Analysen, um die gesammelten Daten auszuwerten und spezifische Kundenherausforderungen zu identifizieren. Diese unterschiedlichen Datentypen ergänzten einander und ermöglichten es dem Unternehmen, eine kontextbezogenere, datengestütztere Geschichte der Customer Journey zu erzählen. 

Der Mensch wird in der Analytik immer eine wichtige Rolle spielen

Es ist ein Trugschluss zu glauben, dass KI die Welt der Analytik übernehmen und den menschlichen Faktor vollständig ersetzen wird. Was es jedoch kann, ist, erhebliche Datenmengen effektiver und effizienter als Menschen zu verwalten – und Menschen für die Bewältigung anderer Herausforderungen zu entlasten, die kritisches Denken erfordern. 

Gesundheitsorganisationen fehlten einst die Technologie, um die nahezu unbegrenzten Mengen komplexer, unstrukturierter Daten, die täglich anfallen, effektiv zu verwalten. Aber die Entwicklung der Konversationsintelligenz hat es möglich gemacht, Daten zum Leben zu erwecken, fesselnde Geschichten zu erzählen, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und strategische Entscheidungen durch Zuhören in großem Maßstab zu steuern.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/