La valeur de l'analyse des données dans le secteur des soins de santé

Alors que l'industrie des soins de santé a pris un peu de retard sur d'autres industries dans l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) - et à juste titre, compte tenu des préoccupations de sécurité très valables - ses dirigeants ont subi un changement d'état d'esprit, reconnaissant le valeur des innovations technologiques et l'analyse des données. 

Depuis sa mise en place, l'analyse des données a complètement transformé les soins de santé, influençant la façon dont les organisations font leur travail et fournissent des soins – et changeant la façon dont les chercheurs, les défenseurs des politiques et les patients opèrent au sein du système. Ces données ont amélioré la prestation des soins de santé de multiples façons, informant l'exécution des études médicales, améliorant la compréhension des patients de l'assurance maladie et des coûts des tests médicaux, et guidant les médecins dans leurs recommandations préventives.

Les responsables de la santé ont trouvé une autre application précieuse pour ces données :

• Comprendre les points douloureux des patients tout au long de leur parcours de soins de santé
• Identification des besoins de formation des agents des centres d'appels
• Découvrir des informations sur les expériences client (CX) et les initiatives marketing

Pour éviter un déluge de données imminent dans un monde censé générer et stocker plus de 200 zettaoctets dans le cloud d'ici 2025, les organisations de soins de santé ont besoin d'une stratégie fiable et efficace pour collecter, évaluer et analyser les données. Cette stratégie devrait aider les dirigeants à recueillir et à utiliser des informations pour une prise de décision éclairée. 

Entrez les outils d'IA et de ML, qui continueront de voir leur utilisation dans l'analyse augmenter. La direction des organisations de soins de santé devrait tirer parti de cette technologie pour extraire des informations précieuses et exploitables sur les données afin d'offrir une meilleure CX. Voici pourquoi.

1. L'écoute à grande échelle aide à résoudre les problèmes courants.

L'IA et le ML permettent aux organisations d'écouter et de comprendre plus efficacement les voix des clients, d'identifier les obstacles et de résoudre les défis ou les obstacles courants, comme l'effet de Foucault – interférer avec CX et les interactions avec les clients. 

L'apprentissage automatique s'appuie sur ensembles de données de formation et d'apprentissage – et des entrées inexactes génèrent des résultats et des prévisions inexacts. Le les modèles de ML les plus efficaces sont précis 70 % à 90 % du temps. Et cette précision repose sur des données de formation pertinentes, représentatives, impartiales et complètes générées à partir de données non structurées.

L'industrie des soins de santé capte données non structurées des conversations axées sur les soins de santé, comme un client appelant avec des questions sur une procédure ou une facture d'assurance. Bien qu'il soit impossible pour les gens d'analyser chaque conversation avec un patient (se produisant souvent par milliers) chaque jour, les outils d'IA et de ML vous analyser chaque conversation. Avec la bonne technologie, les organisations de soins de santé peuvent collecter et analyser des données conversationnelles à grande échelle.

2. L'intelligence conversationnelle offre des informations plus approfondies que les données basées sur des enquêtes.

Les enquêtes telles que les scores nets du promoteur (NPS) et la satisfaction client (CSAT) sont la référence depuis des décennies. Mais ils sont incapables d'être plus précis et d'examiner les causes profondes des préoccupations des clients – et ils n'ont jamais été destinés à remplir cette fonction. 

À l'inverse, l'intelligence conversationnelle offre une vision globale de CX en raison de sa capacité à tirer parti de l'IA et du ML pour capturer des données client bidirectionnelles non sollicitées. Cet outil capture 100 % des données non structurées générées à partir des conversations des clients pour fournir des informations plus approfondies sur l'ensemble du continuum de CX.

3. Tirer parti de l'IA ajoute de la valeur à l'analyse des données. 

Les outils basés sur l'IA extraient des informations précieuses et exploitables que les responsables de la santé peuvent utiliser pour améliorer l'expérience client. L'IA et le ML permettent aux organisations de soins de santé d'écouter plus efficacement la voix de leurs clients et de comprendre les obstacles et les problèmes à l'origine de la frustration. 

Cependant, de nombreuses industries se sont appuyées sur des modèles formés à l'aide de données non spécifiques à l'industrie, ce qui conduit à des interprétations inexactes car les nuances de l'intention ou du sens derrière les mots sont perdues. La fiabilité du ML dépend de la manière dont les modèles sont entraînés. L'IA entraînée par des conversations spécifiques aux soins de santé est capable de :

• Extraire la valeur la plus significative des conversations sur les soins de santé
• Compréhension profonde et approfondie de la nature réglementaire de l'industrie des soins de santé
• Créer des modèles de ML pour apporter rapidité et valeur aux organisations de soins de santé

4. L'intégration d'informations qualitatives et quantitatives offre des opportunités.

L'immersion des données permet aux organisations de raconter une histoire puissante. La narration basée sur des données combine des données qualitatives et quantitatives pour enrichir les concepts, donner du sens et aider les gens à se connecter. 

Les données quantitatives fournissent des informations concrètes sous forme numérique. Les données qualitatives améliorent les données quantitatives en invitant à l'exploration d'idées et en aidant les organisations à identifier et à répondre aux problèmes. Lorsqu'elles sont utilisées ensemble, ces analyses créent une image plus complète et holistique en présentant le « quoi » et le « pourquoi » en un seul endroit.

Dans un cas d'utilisation, une entreprise des sciences de la vie souhaitait standardiser la messagerie du centre d'appels et améliorer son CX. L'entreprise a adopté et utilisé la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser toutes les données conversationnelles depuis le début de leur voyage jusqu'à leur communication finale. L'analyse s'est concentrée explicitement sur les expériences des clients avec des volumes d'appels élevés, aidant l'entreprise à identifier où :

• Un manque de cohérence dans la messagerie des agents a entraîné du stress ou de la confusion chez les clients.
• Les clients sont devenus confus ou perdus (l'effet Eddy) dans leur expérience.
• L'organisation a eu la possibilité d'offrir un soutien supplémentaire aux clients.

Les conteurs (ceux qui analysent les données) ont utilisé des analyses qualitatives et quantitatives pour évaluer les données collectées et identifier les défis spécifiques des clients. Ces types de données disparates se complétaient et permettaient à l'organisation de raconter une histoire plus contextuelle et étayée par des données du parcours client. 

Les humains joueront toujours un rôle important dans l'analyse

C'est une erreur de penser que l'IA prendra le contrôle du monde de l'analyse, remplaçant complètement l'élément humain. Ce qu'il peut faire, cependant, c'est gérer des volumes de données substantiels plus efficacement et plus efficacement que les personnes - et libérer les humains pour gérer d'autres défis nécessitant une réflexion critique. 

Les organisations de soins de santé manquaient autrefois de technologie pour gérer efficacement les quantités presque illimitées de données complexes et non structurées produites chaque jour. Mais l'évolution de l'intelligence conversationnelle a permis de donner vie aux données, de raconter des histoires captivantes, de découvrir des informations plus approfondies et d'orienter la prise de décision stratégique en écoutant à grande échelle.

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