Nilai Analitik Data di Industri Perawatan Kesehatan

Meskipun industri perawatan kesehatan sedikit tertinggal dari industri lain dalam mengadopsi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) – dan memang seharusnya demikian, mengingat masalah keamanan dan keselamatan yang sangat valid – para pemimpinnya telah mengalami perubahan pola pikir, mengakui nilai inovasi teknologi dan analitik data. 

Sejak pelaksanaannya, analitik data telah sepenuhnya mengubah perawatan kesehatan, memengaruhi cara organisasi melakukan pekerjaan mereka dan memberikan perawatan – dan mengubah cara peneliti, pendukung kebijakan, dan pasien beroperasi dalam sistem. Data ini telah meningkatkan pemberian layanan kesehatan dengan berbagai cara, menginformasikan pelaksanaan studi medis, meningkatkan pemahaman pasien tentang asuransi kesehatan dan biaya tes medis, dan membimbing dokter dalam rekomendasi pencegahan mereka.

Pemimpin perawatan kesehatan telah menemukan aplikasi lain yang berharga untuk data ini:

• Memahami poin nyeri pasien sepanjang perjalanan perawatan kesehatan mereka
• Mengidentifikasi kebutuhan pelatihan untuk agen call center
• Mengungkap wawasan dari pengalaman pelanggan (CX) dan inisiatif pemasaran

Untuk menghindari membanjirnya data di dunia yang diperkirakan akan dihasilkan dan disimpan lebih dari 200 zettabytes di cloud pada tahun 2025, organisasi perawatan kesehatan memerlukan strategi yang andal dan efisien untuk mengumpulkan, mengevaluasi, dan menganalisis data. Strategi ini harus membantu kepemimpinan mengumpulkan dan menggunakan wawasan untuk pengambilan keputusan yang tepat. 

Masukkan alat AI dan ML, yang akan terus melihat penggunaannya dalam analitik meningkat. Kepemimpinan organisasi perawatan kesehatan harus memanfaatkan teknologi ini untuk mengekstrak wawasan data yang berharga dan dapat ditindaklanjuti untuk memberikan CX yang lebih baik. Inilah alasannya.

1. Mendengarkan dalam skala besar membantu memecahkan masalah umum.

AI dan ML memberdayakan organisasi untuk mendengarkan dan memahami suara pelanggan secara lebih efektif, menemukan hambatan, dan menyelesaikan tantangan atau hambatan umum – seperti Efek Eddy – mengganggu CX dan interaksi pelanggan. 

Pembelajaran mesin bergantung pada dataset pelatihan dan pembelajaran – dan input yang tidak akurat menghasilkan hasil dan prediksi yang tidak akurat. Itu model ML paling efektif selalu akurat 70% hingga 90%.. Dan keakuratan itu bergantung pada data pelatihan yang relevan, representatif, tidak bias, dan komprehensif yang dihasilkan dari data yang tidak terstruktur.

Industri perawatan kesehatan menangkap data tidak terstruktur dari percakapan yang berfokus pada perawatan kesehatan seperti pelanggan menelepon dengan pertanyaan tentang prosedur atau tagihan asuransi. Meskipun tidak mungkin orang menganalisis setiap percakapan pasien (sering terjadi dalam ribuan) setiap hari, alat AI dan ML bisa menganalisis setiap percakapan. Dengan teknologi yang tepat, organisasi perawatan kesehatan dapat mengumpulkan dan menganalisis data percakapan dalam skala besar.

2. Kecerdasan percakapan menawarkan wawasan yang lebih dalam daripada data berbasis survei.

Survei seperti skor promotor bersih (NPS) dan kepuasan pelanggan (CSAT) telah menjadi standar emas selama beberapa dekade. Tapi mereka tidak bisa mendapatkan lebih rinci dan memeriksa akar penyebab masalah pelanggan – mereka juga tidak pernah dimaksudkan untuk melayani fungsi tersebut. 

Sebaliknya, kecerdasan percakapan menawarkan pandangan holistik pada CX karena kemampuannya memanfaatkan AI dan ML untuk menangkap data pelanggan dua arah yang tidak diminta. Alat ini menangkap 100% data tidak terstruktur yang dihasilkan dari percakapan pelanggan untuk menghasilkan wawasan yang lebih dalam di seluruh kontinum CX.

3. Memanfaatkan AI menambah nilai analitik data. 

Alat berbasis AI mengekstrak wawasan data yang berharga dan dapat ditindaklanjuti yang dapat digunakan oleh para pemimpin perawatan kesehatan untuk meningkatkan CX. AI dan ML memberdayakan organisasi perawatan kesehatan untuk mendengarkan suara pelanggan mereka secara lebih efektif dan memahami hambatan dan masalah yang menyebabkan frustrasi. 

Namun, banyak industri mengandalkan model yang dilatih menggunakan data non-industri tertentu, yang menyebabkan interpretasi yang tidak akurat karena nuansa maksud atau makna di balik kata-kata hilang. Keandalan ML bergantung pada cara model dilatih. AI yang dilatih oleh percakapan khusus perawatan kesehatan mampu:

• Mengekstraksi nilai paling signifikan dari percakapan perawatan kesehatan
• Memahami secara mendalam dan menyeluruh sifat peraturan industri perawatan kesehatan
• Membangun model ML untuk menghadirkan kecepatan dan nilai bagi organisasi perawatan kesehatan

4. Mengintegrasikan wawasan kualitatif dan kuantitatif memberikan peluang.

Penyerapan data memberdayakan organisasi untuk menceritakan kisah yang kuat. Bercerita yang didukung data menggabungkan data kualitatif dan kuantitatif untuk memperkaya konsep, memberikan makna, dan membantu orang terhubung. 

Data kuantitatif memberikan informasi konkret dalam bentuk angka. Data kualitatif meningkatkan data kuantitatif dengan mengundang eksplorasi ide dan membantu organisasi mengidentifikasi dan menanggapi masalah. Ketika digunakan bersama-sama, analisis ini menciptakan gambaran yang lebih komprehensif dan holistik dengan menghadirkan “apa” dan “mengapa” di satu tempat.

Dalam satu kasus penggunaan, sebuah perusahaan ilmu kehidupan ingin membakukan perpesanan call center dan meningkatkan CX-nya. Perusahaan mengadopsi dan menggunakan teknologi AI untuk menganalisis semua data percakapan sejak pelanggan memulai perjalanan mereka hingga komunikasi terakhir mereka. Analisis secara eksplisit berfokus pada pengalaman pelanggan dengan volume panggilan yang tinggi, membantu perusahaan mengidentifikasi di mana:

• Kurangnya konsistensi dalam pengiriman pesan agen mengakibatkan stres atau kebingungan pelanggan.
• Pelanggan menjadi bingung atau tersesat (Eddy Effect) dalam pengalaman mereka.
• Organisasi memiliki peluang untuk menawarkan dukungan tambahan kepada pelanggan.

Pendongeng (mereka yang menganalisis data) menggunakan analisis kualitatif dan kuantitatif untuk mengevaluasi data yang dikumpulkan dan mengidentifikasi tantangan pelanggan tertentu. Jenis data yang berbeda ini saling melengkapi dan memungkinkan organisasi untuk menceritakan kisah perjalanan pelanggan yang lebih kontekstual dan didukung data. 

Manusia Akan Selalu Memainkan Peran Penting dalam Analisis

Adalah keliru untuk berpikir AI akan mengambil alih dunia analitik, sepenuhnya menggantikan elemen manusia. Namun, apa yang dapat dilakukannya adalah mengelola volume data yang substansial secara lebih efektif dan efisien daripada manusia – dan membebaskan manusia untuk menangani tantangan lain yang membutuhkan pemikiran kritis. 

Organisasi perawatan kesehatan pernah kekurangan teknologi untuk secara efektif mengelola jumlah data kompleks dan tidak terstruktur yang hampir tak terbatas yang dihasilkan setiap hari. Tetapi evolusi kecerdasan percakapan telah memungkinkan untuk menghidupkan data, menceritakan kisah yang menarik, mengungkap wawasan yang lebih dalam, dan memandu pengambilan keputusan strategis dengan mendengarkan dalam skala besar.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/