Az adatelemzés értéke az egészségügyi ágazatban

Míg az egészségügyi ipar némileg lemaradt más iparágak mögött a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) elterjedésében – és ez joggal, a nagyon érvényes biztonsági és biztonsági aggodalmakra tekintettel –, vezetői szemléletváltáson mentek keresztül, felismerve, hogy technológiai innovációk értéke és adatelemzés. 

Megvalósítása óta, az adatelemzés teljesen átalakította az egészségügyet, amely befolyásolja a szervezetek munkáját és ellátását – és megváltoztatja a kutatók, a szakpolitikai támogatók és a betegek működését a rendszeren belül. Ezek az adatok számtalan módon javították az egészségügyi ellátást, tájékoztattak az orvosi vizsgálatok elvégzéséről, javították a betegek megértését az egészségbiztosítási és orvosi vizsgálati költségekről, és iránymutatást nyújtottak az orvosoknak a megelőző ajánlásaikban.

Az egészségügyi vezetők egy másik értékes alkalmazást találtak ezeknek az adatoknak:

• A betegek fájdalompontjainak megértése az egészségügyi ellátás során
• A call center-ügynökök képzési igényeinek meghatározása
• Az ügyfelek tapasztalataiból (CX) és marketing kezdeményezésekből származó betekintések feltárása

Hogy elkerüljük a fenyegető adatözönt egy olyan világban, amely várhatóan generál és tárol 200-re több mint 2025 zettabájt a felhőben, az egészségügyi szervezeteknek megbízható, hatékony stratégiára van szükségük az adatok gyűjtésére, értékelésére és elemzésére. Ennek a stratégiának segítenie kell a vezetést abban, hogy betekintést gyűjtsön és felhasználjon a tájékozott döntéshozatalhoz. 

Lépjen be a mesterséges intelligencia és az ML eszközökbe, amelyek használata az elemzésben továbbra is növekedni fog. Az egészségügyi szervezeti vezetésnek ki kell használnia ezt a technológiát, hogy értékes, hasznosítható adatokhoz jusson egy jobb CX létrehozásához. Íme, miért.

1. A nagyarányú hallgatás segít a gyakori problémák megoldásában.

Az AI és az ML lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy hatékonyabban hallgassák és értsék meg az ügyfelek hangját, azonosítsák a buktatókat, és megoldják a gyakori kihívásokat vagy akadályokat – mint pl. az Eddy Effect – a CX és az ügyfelek interakcióinak zavarása. 

A gépi tanulás támaszkodik képzési és tanulási adatkészletek – és a pontatlan bemenetek pontatlan eredményeket és előrejelzéseket generálnak. A A leghatékonyabb ML modellek az esetek 70-90%-ában pontosak. És ez a pontosság a strukturálatlan adatokból előállított releváns, reprezentatív, elfogulatlan, átfogó képzési adatokon alapul.

Az egészségügy megragadja strukturálatlan adatok az egészségügyre összpontosító beszélgetésekből, mint például egy ügyfél, aki egy eljárással vagy egy biztosítási számlával kapcsolatos kérdéseivel telefonál. Bár lehetetlen, hogy az emberek naponta elemezzenek minden egyes páciens beszélgetést (amely gyakran több ezerre tehető), az AI és az ML eszközök tud elemezzen minden egyes beszélgetést. A megfelelő technológiával az egészségügyi szervezetek széles körben gyűjthetik és elemezhetik a társalgási adatokat.

2. A társalgási intelligencia mélyebb betekintést nyújt, mint a felmérésen alapuló adatok.

Az olyan felmérések, mint a nettó promóciós pontszámok (NPS) és a vásárlói elégedettség (CSAT) évtizedek óta az aranystandardok. De képtelenek részletesebben kidolgozni és megvizsgálni az ügyfelek aggodalmainak kiváltó okait – és soha nem is szándékozták ezt a funkciót kiszolgálni. 

Ezzel szemben a társalgási intelligencia holisztikus pillantást nyújt a CX-re, mivel képes kihasználni az AI-t és az ML-t a kéretlen, kétirányú ügyféladatok rögzítésére. Ez az eszköz az ügyfelek beszélgetéseiből generált strukturálatlan adatok 100%-át rögzíti, hogy mélyebb betekintést nyújtson a CX teljes kontinuumára.

3. Az AI kihasználása értéket ad az adatelemzésnek. 

A mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök értékes, hasznosítható adatokból nyerhetnek ki adatokat, amelyeket az egészségügyi vezetők felhasználhatnak a CX fejlesztésére. Az AI és az ML lehetővé teszi az egészségügyi szervezetek számára, hogy hatékonyabban hallgassanak ügyfeleik hangjára, és megértsék a frusztrációt okozó akadályokat és problémákat. 

Sok iparág azonban nem iparág-specifikus adatok felhasználásával kiképzett modellekre támaszkodott, ami pontatlan értelmezésekhez vezetett, mert elvesznek a szavak mögött rejlő szándék vagy jelentés árnyalatai. Az ML megbízhatósága a modellek képzésétől függ. Az egészségügyi specifikus beszélgetések által kiképzett mesterséges intelligencia a következőkre képes:

• A legjelentősebb érték kinyerése az egészségügyi beszélgetésekből
• Az egészségügyi ágazat szabályozási természetének mély és alapos megértése
• ML modellek építése, hogy gyorsaságot és értéket hozzon az egészségügyi szervezetek számára

4. A minőségi és mennyiségi belátások integrálása lehetőséget ad.

Az adatmerítés lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy erőteljes történetet meséljenek el. Az adatokkal alátámasztott történetmesélés minőségi és mennyiségi adatokat egyesít, hogy gazdagítsa a fogalmakat, értelmet adjon, és segítse az embereket a kapcsolatteremtésben. 

A mennyiségi adatok számszerű formában nyújtanak konkrét információkat. A kvalitatív adatok javítják a mennyiségi adatokat azáltal, hogy ösztönzik az ötletek feltárását, és segítik a szervezeteket a problémák azonosításában és megválaszolásában. Együtt használva ezek az elemzések átfogóbb, holisztikusabb képet alkotnak a „mit” és a „miért” egy helyen történő bemutatásával.

Az egyik felhasználási esetben egy élettudományi vállalat szabványosítani akarta a call center üzenetküldést és javítani kívánt a CX-én. A vállalat mesterséges intelligencia technológiát alkalmazott és használta az összes beszélgetési adat elemzésére attól a pillanattól kezdve, amikor az ügyfelek megkezdték az utazást a végső kommunikációig. Az elemzés kifejezetten a nagy hívásmennyiségű ügyfélélményre összpontosított, segítve a vállalatot annak meghatározásában, hogy hol:

• Az ügynöki üzenetek következetességének hiánya az ügyfelek stresszéhez vagy zavartságához vezetett.
• Az ügyfelek összezavarodtak vagy elvesztek (az Eddy Effect) a tapasztalataik során.
• A szervezetnek lehetősége volt további támogatást nyújtani az ügyfeleknek.

A történetmesélők (az adatokat elemzők) kvalitatív és kvantitatív elemzéseket alkalmaztak az összegyűjtött adatok értékelésére és az ügyfelek konkrét kihívásainak azonosítására. Ezek az eltérő adattípusok kiegészítették egymást, és lehetővé tették a szervezet számára, hogy kontextuálisabb, adatokkal alátámasztott történetet meséljen el az ügyfél útjáról. 

Az emberek mindig fontos szerepet fognak játszani az elemzésben

Tévedés azt hinni, hogy a mesterséges intelligencia átveszi az analitika világát, teljesen felváltva az emberi elemet. Amit azonban meg tud tenni, az az, hogy jelentős adatmennyiséget hatékonyabban és hatékonyabban kezel, mint az emberek – és felszabadítja az embereket más, kritikus gondolkodást igénylő kihívások kezelésére. 

Az egészségügyi szervezetek egykor nem rendelkeztek azzal a technológiával, hogy hatékonyan kezeljék a nap mint nap előállított, szinte korlátlan mennyiségű összetett, strukturálatlan adatot. A társalgási intelligencia fejlődése azonban lehetővé tette az adatok életre keltését, lenyűgöző történetek elmondását, mélyebb meglátások feltárását és a stratégiai döntéshozatal irányítását a nagy kiterjedésű hallgatás révén.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
• Részvények vásárlása és eladása PRE-IPO társaságokban a PREIPO® segítségével. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/