El valor del análisis de datos en la industria del cuidado de la salud

Si bien la industria del cuidado de la salud se ha rezagado un poco con respecto a otras industrias en la adopción de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), y con razón, considerando preocupaciones de seguridad muy válidas, sus líderes han experimentado un cambio de mentalidad, reconociendo el valor de las innovaciones tecnologicas y análisis de datos. 

Desde su implementación, el análisis de datos ha transformado por completo la atención médica, influyendo en cómo las organizaciones hacen su trabajo y brindan atención, y cambiando la forma en que los investigadores, los defensores de políticas y los pacientes operan dentro del sistema. Estos datos han mejorado la prestación de atención médica de innumerables maneras, informando la ejecución de estudios médicos, mejorando la comprensión del paciente sobre los costos de los seguros médicos y las pruebas médicas, y guiando a los médicos en sus recomendaciones preventivas.

Los líderes de atención médica han encontrado otra aplicación valiosa para estos datos:

• Comprender los puntos de dolor del paciente a lo largo de su viaje de atención médica
• Identificación de las necesidades de formación de los agentes del centro de llamadas
• Descubrir información de las experiencias del cliente (CX) e iniciativas de marketing

Para evitar una avalancha de datos inminente en un mundo que se espera que genere y almacene más de 200 zettabytes en la nube para 2025, las organizaciones de atención médica necesitan una estrategia confiable y eficiente para recopilar, evaluar y analizar datos. Esta estrategia debería ayudar a los líderes a recopilar y utilizar conocimientos para tomar decisiones informadas. 

Ingrese a las herramientas de IA y ML, que seguirán viendo aumentar su uso en análisis. El liderazgo de la organización de atención médica debe aprovechar esta tecnología para extraer información de datos valiosa y procesable para brindar una mejor CX. Este es el por qué.

1. Escuchar a escala ayuda a resolver problemas comunes.

AI y ML permiten a las organizaciones escuchar y comprender las voces de los clientes de manera más efectiva, identificar obstáculos y resolver desafíos o barreras comunes, como el efecto remolino – interferir con la CX y las interacciones con los clientes. 

El aprendizaje automático se basa en conjuntos de datos de entrenamiento y aprendizaje – y las entradas inexactas generan resultados y predicciones inexactos. El los modelos de aprendizaje automático más efectivos son precisos entre el 70 % y el 90 % de las veces. Y esa precisión se basa en datos de capacitación relevantes, representativos, imparciales y completos generados a partir de datos no estructurados.

La industria del cuidado de la salud captura datos no estructurados de conversaciones centradas en el cuidado de la salud, como un cliente que llama con preguntas sobre un procedimiento o una factura de seguro. Si bien es imposible que las personas analicen la conversación de cada paciente (que a menudo sucede en miles) todos los días, las herramientas de IA y ML podemos analizar cada conversación. Con la tecnología adecuada, las organizaciones de atención médica pueden recopilar y analizar datos conversacionales a escala.

2. La inteligencia conversacional ofrece información más profunda que los datos basados ​​en encuestas.

Las encuestas como los puntajes netos de los promotores (NPS) y la satisfacción del cliente (CSAT) han sido el estándar de oro durante décadas. Pero no pueden ser más granulares y examinar las causas fundamentales de las inquietudes de los clientes, y nunca tuvieron la intención de cumplir esa función. 

Por el contrario, la inteligencia conversacional ofrece una visión holística de CX debido a su capacidad para aprovechar AI y ML para capturar datos de clientes bidireccionales no solicitados. Esta herramienta captura el 100 % de los datos no estructurados generados a partir de las conversaciones con los clientes para generar conocimientos más profundos en todo el proceso continuo de CX.

3. Aprovechar la IA agrega valor al análisis de datos. 

Las herramientas impulsadas por IA extraen información de datos valiosa y procesable que los líderes de atención médica pueden usar para mejorar CX. AI y ML permiten a las organizaciones de atención médica escuchar de manera más efectiva las voces de sus clientes y comprender las barreras y los problemas que causan frustración. 

Sin embargo, muchas industrias se han basado en modelos entrenados con datos no específicos de la industria, lo que lleva a interpretaciones inexactas porque se pierden los matices de la intención o el significado detrás de las palabras. La confiabilidad de ML depende de cómo se entrenan los modelos. La IA entrenada por conversaciones específicas de atención médica es capaz de:

• Extraer el valor más significativo de las conversaciones sobre el cuidado de la salud
• Comprender profunda y completamente la naturaleza regulatoria de la industria del cuidado de la salud.
• Creación de modelos ML para brindar velocidad y valor a las organizaciones de atención médica

4. La integración de conocimientos cualitativos y cuantitativos brinda oportunidades.

La inmersión de datos empodera a las organizaciones para contar una historia poderosa. La narración respaldada por datos combina datos cualitativos y cuantitativos para enriquecer conceptos, proporcionar significado y ayudar a las personas a conectarse. 

Los datos cuantitativos proporcionan información concreta en forma de número. Los datos cualitativos mejoran los datos cuantitativos al invitar a la exploración de ideas y ayudar a las organizaciones a identificar y responder a los problemas. Cuando se usan juntos, estos análisis crean una imagen más integral y holística al presentar el "qué" y el "por qué" en un solo lugar.

En un caso de uso, una empresa de ciencias de la vida quería estandarizar la mensajería del centro de llamadas y mejorar su CX. La empresa adoptó y utilizó la tecnología de IA para analizar todos los datos conversacionales desde que los clientes comenzaron su viaje hasta su comunicación final. El análisis se centró explícitamente en las experiencias de los clientes con grandes volúmenes de llamadas, lo que ayudó a la empresa a identificar dónde:

• La falta de coherencia en los mensajes de los agentes generaba estrés o confusión en los clientes.
• Los clientes se confundieron o se perdieron (el Efecto Eddy) dentro de su experiencia.
• La organización tuvo la oportunidad de ofrecer apoyo adicional a los clientes.

Los narradores (aquellos que analizan los datos) utilizaron análisis cualitativos y cuantitativos para evaluar los datos recopilados e identificar desafíos específicos de los clientes. Estos tipos de datos dispares se complementaron entre sí y permitieron a la organización contar una historia del viaje del cliente más contextual y respaldada por datos. 

Los seres humanos siempre jugarán un papel importante en el análisis

Es una falacia pensar que la IA se hará cargo del mundo de la analítica, reemplazando por completo al elemento humano. Sin embargo, lo que puede hacer es administrar volúmenes de datos sustanciales de manera más efectiva y eficiente que las personas, y liberar a los humanos para manejar otros desafíos que requieren un pensamiento crítico. 

Las organizaciones de atención médica alguna vez carecieron de la tecnología para administrar de manera efectiva las cantidades casi ilimitadas de datos complejos y no estructurados que se producen todos los días. Pero la evolución de la inteligencia conversacional ha hecho posible dar vida a los datos, contar historias convincentes, descubrir conocimientos más profundos y guiar la toma de decisiones estratégicas escuchando a escala.

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