Data-analyysin arvo terveydenhuoltoalalla

Vaikka terveydenhuoltoala on jäänyt hieman jäljessä muista toimialoista tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) käyttöönotossa – ja oikeutetusti, kun otetaan huomioon erittäin pätevät turvallisuusnäkökohdat – sen johtajat ovat kokeneet ajattelutapamuutoksen, joka tunnustaa teknisten innovaatioiden arvo ja data-analytiikka. 

Sen täytäntöönpanosta lähtien dataanalytiikka on muuttanut terveydenhuollon täysin, joka vaikuttaa siihen, miten organisaatiot tekevät työnsä ja tarjoavat hoitoa – ja muuttavat tapaa, jolla tutkijat, politiikan kannattajat ja potilaat toimivat järjestelmässä. Nämä tiedot ovat parantaneet terveydenhuollon toimittamista lukemattomilla tavoilla, tiedottaen lääketieteellisten tutkimusten suorittamisesta, parantaneet potilaiden ymmärrystä sairausvakuutuksista ja lääketieteellisistä kokeista sekä ohjaamalla lääkäreitä heidän ennaltaehkäisevien suosituksiensa antamisessa.

Terveydenhuollon johtajat ovat löytäneet toisen arvokkaan sovelluksen tälle tiedolle:

• Potilaan kipupisteiden ymmärtäminen heidän terveydenhuoltomatkansa varrella
• Tunnistaa puhelinkeskusten agenttien koulutustarpeet
• Paljastaa oivalluksia asiakaskokemuksista (CX) ja markkinointialoitteista

Välttääksemme uhkaavan datatulvan maailmassa, jonka odotetaan tuottavan ja tallentavan yli 200 zettatavua pilvessä vuoteen 2025 mennessä, terveydenhuollon organisaatiot tarvitsevat luotettavan ja tehokkaan strategian tietojen keräämiseen, arviointiin ja analysointiin. Tämän strategian pitäisi auttaa johtajuutta keräämään ja käyttämään oivalluksia tietoiseen päätöksentekoon. 

Anna tekoäly- ja ML-työkalut, joiden käyttö analytiikassa lisääntyy edelleen. Terveydenhuollon organisaation johtajuuden tulisi hyödyntää tätä tekniikkaa arvokkaan ja käyttökelpoisen tiedon saamiseksi paremman CX:n tuottamiseksi. Tässä on syy.

1. Suuressa mittakaavassa kuunteleminen auttaa ratkaisemaan yleisiä ongelmia.

Tekoäly ja ML antavat organisaatioille mahdollisuuden kuunnella ja ymmärtää asiakkaiden ääniä tehokkaammin, paikantaa kompastuskivet ja ratkaista yleisiä haasteita tai esteitä, kuten Eddy-efekti – CX:n ja asiakkaiden vuorovaikutuksen häiritseminen. 

Koneoppiminen perustuu koulutus- ja oppimistietojoukot – ja epätarkat syötteet luovat epätarkkoja tuloksia ja ennusteita. The tehokkaimmat ML-mallit ovat tarkkoja 70–90 % ajasta. Ja tämä tarkkuus perustuu asiaankuuluviin, edustaviin, puolueettomiin ja kattaviin harjoitustietoihin, jotka on luotu strukturoimattomasta tiedosta.

Terveydenhuoltoala valloittaa jäsentämätön tieto terveydenhuoltoon keskittyvistä keskusteluista, kuten asiakkaan soittamisesta toimenpiteeseen tai vakuutuslaskuun liittyvillä kysymyksillä. Vaikka ihmisten on mahdotonta analysoida jokaista potilaskeskustelua (usein tuhansia) joka päivä, tekoäly- ja ML-työkalut voida analysoida jokaista keskustelua. Oikealla tekniikalla terveydenhuollon organisaatiot voivat kerätä ja analysoida keskusteludataa laajassa mittakaavassa.

2. Keskusteluäly tarjoaa syvempiä oivalluksia kuin kyselyihin perustuva tieto.

Sellaiset tutkimukset kuin netpromotoripisteet (NPS) ja asiakastyytyväisyys (CSAT) ovat olleet kultainen standardi vuosikymmeniä. Mutta he eivät pysty perehtymään tarkemmin ja tutkimaan asiakkaiden huolenaiheiden perimmäisiä syitä – eikä niitä ole koskaan tarkoitettukaan palvelemaan tätä tehtävää. 

Sitä vastoin keskusteluäly tarjoaa kokonaisvaltaisen näkemyksen CX:stä, koska se pystyy hyödyntämään tekoälyä ja ML:ää pyytämättä, kaksisuuntaisen asiakasdatan keräämiseen. Tämä työkalu kaappaa 100 % asiakaskeskusteluista luodusta jäsentämättömästä tiedosta, mikä antaa syvempiä näkemyksiä koko CX:n jatkumosta.

3. Tekoälyn hyödyntäminen tuo lisäarvoa data-analytiikkaan. 

Tekoälypohjaiset työkalut poimivat arvokkaita, käyttökelpoisia tietoja, joita terveydenhuollon johtajat voivat käyttää CX:n parantamiseen. Tekoäly ja ML antavat terveydenhuollon organisaatioille mahdollisuuden kuunnella tehokkaammin asiakkaidensa ääntä ja ymmärtää turhauttavia esteitä ja ongelmia. 

Monet toimialat ovat kuitenkin luottaneet malleihin, jotka on koulutettu käyttämällä ei-toimialakohtaista dataa, mikä on johtanut epätarkkoihin tulkintoihin, koska sanojen taustalla olevat tarkoituksen tai merkityksen vivahteet katoavat. ML:n luotettavuus riippuu siitä, kuinka mallit on koulutettu. Terveydenhuoltoon liittyvien keskustelujen avulla koulutettu tekoäly pystyy:

• Merkittävimmän arvon poimiminen terveydenhuollon keskusteluista
• Ymmärrät syvästi ja perusteellisesti terveydenhuoltoalan sääntelyn
• ML-mallien rakentaminen tuomaan nopeutta ja lisäarvoa terveydenhuoltoorganisaatioille

4. Laadullisten ja määrällisten oivallusten yhdistäminen tarjoaa mahdollisuuden.

Tietojen upottaminen antaa organisaatioille mahdollisuuden kertoa vahva tarina. Tietoihin perustuva tarinankerronta yhdistää laadullisen ja määrällisen tiedon käsitteiden rikastamiseksi, merkityksen tarjoamiseksi ja ihmisten yhteydenpitoon. 

Kvantitatiiviset tiedot tarjoavat konkreettista tietoa numeromuodossa. Laadullinen data parantaa kvantitatiivista dataa kutsumalla tutkimaan ideoita ja auttamalla organisaatioita tunnistamaan ongelmia ja reagoimaan niihin. Yhdessä käytettynä nämä analyysit luovat kokonaisvaltaisemman kokonaiskuvan esittämällä "mitä" ja "miksi" yhdessä paikassa.

Yhdessä käyttötapauksessa biotieteiden yritys halusi standardoida puhelinkeskuksen viestit ja parantaa CX:ään. Yritys otti tekoälyteknologian käyttöön ja käytti sitä analysoidakseen kaiken keskusteludatan siitä hetkestä lähtien, kun asiakkaat aloittivat matkansa lopulliseen viestintään. Analyysi keskittyi nimenomaan asiakaskokemuksiin suurilla puhelumäärillä, mikä auttoi yritystä tunnistamaan, missä:

• Asiantuntijaviestinnän epäjohdonmukaisuus johti asiakkaiden stressiin tai hämmennykseen.
• Asiakkaat hämmentyivät tai eksyivät (Peddy Effect) kokemuksensa sisällä.
• Organisaatiolla oli mahdollisuus tarjota lisätukea asiakkaille.

Tarinankertojat (ne analysoivat dataa) käyttivät laadullisia ja kvantitatiivisia analyyseja kerätyn tiedon arvioimiseen ja erityisten asiakkaiden haasteiden tunnistamiseen. Nämä erilaiset tietotyypit täydensivät toisiaan ja antoivat organisaatiolle mahdollisuuden kertoa asiayhteyteen perustuvan, tietopohjaisemman tarinan asiakaspolusta. 

Ihmisillä on aina tärkeä rooli Analyticsissa

On virhe ajatella, että tekoäly valtaa analytiikan maailman ja korvaa kokonaan ihmiselementin. Se voi kuitenkin hallita suuria tietomääriä tehokkaammin ja tehokkaammin kuin ihmiset – ja vapauttaa ihmiset käsittelemään muita kriittistä ajattelua vaativia haasteita. 

Terveydenhuoltoorganisaatioilta puuttui aikoinaan tekniikka, joka pystyi hallitsemaan tehokkaasti lähes rajattomia määriä monimutkaista, jäsentämätöntä dataa, joka tuotetaan päivittäin. Mutta keskusteluälyn kehitys on mahdollistanut tietojen herättämisen henkiin, vakuuttavien tarinoiden kertomisen, syvempien oivallusten paljastamisen ja strategisen päätöksenteon ohjaamisen kuuntelemalla laajasti.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
• Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/