Il valore dell'analisi dei dati nel settore sanitario

Il valore dell'analisi dei dati nel settore sanitario

Timestamp: 10 maggio 2023 3:25
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Mentre il settore sanitario è rimasto un po’ indietro rispetto ad altri settori nell’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML) – e giustamente, considerando le preoccupazioni molto valide in materia di sicurezza e protezione – i suoi leader hanno subito un cambiamento di mentalità, riconoscendo le valore delle innovazioni tecnologiche e analisi dei dati. 

Dalla sua implementazione, l’analisi dei dati ha completamente trasformato l’assistenza sanitaria, influenzando il modo in cui le organizzazioni svolgono il proprio lavoro e forniscono assistenza – e cambiando il modo in cui ricercatori, sostenitori delle politiche e pazienti operano all’interno del sistema. Questi dati hanno migliorato l’erogazione dell’assistenza sanitaria in una miriade di modi, informando l’esecuzione di studi medici, migliorando la comprensione da parte dei pazienti dell’assicurazione sanitaria e dei costi dei test medici e guidando i medici nelle loro raccomandazioni preventive.

I leader del settore sanitario hanno trovato un’altra preziosa applicazione per questi dati:

  • Comprendere i punti critici del paziente lungo il suo percorso sanitario
  • Identificazione delle esigenze di formazione degli agenti dei call center
  • Scoprire approfondimenti dalle esperienze dei clienti (CX) e dalle iniziative di marketing

Per evitare un incombente diluvio di dati in un mondo in cui ci si aspetta che siano generati e archiviati oltre 200 zettabyte nel cloud entro il 2025, le organizzazioni sanitarie necessitano di una strategia affidabile ed efficiente per raccogliere, valutare e analizzare i dati. Questa strategia dovrebbe aiutare la leadership a raccogliere e utilizzare approfondimenti per un processo decisionale informato. 

Entrano in gioco gli strumenti di intelligenza artificiale e machine learning, che continueranno a vedere aumentare il loro utilizzo nell’analisi. La leadership delle organizzazioni sanitarie dovrebbe sfruttare questa tecnologia per estrarre informazioni preziose e utilizzabili sui dati per fornire una CX migliore. Ecco perché.

1. Ascoltare su larga scala aiuta a risolvere problemi comuni.

L'intelligenza artificiale e il machine learning consentono alle organizzazioni di ascoltare e comprendere le voci dei clienti in modo più efficace, individuare ostacoli e risolvere sfide o barriere comuni, come l'effetto vortice – interferire con la CX e le interazioni con i clienti. 

L'apprendimento automatico si basa su set di dati di formazione e apprendimento – e input imprecisi generano risultati e previsioni imprecisi. IL i modelli ML più efficaci sono accurati dal 70% al 90% delle volte. E tale accuratezza si basa su dati di formazione pertinenti, rappresentativi, imparziali e completi generati da dati non strutturati.

L'industria sanitaria cattura dati non strutturati da conversazioni incentrate sull'assistenza sanitaria, come un cliente che chiama per domande su una procedura o su una fattura assicurativa. Sebbene sia impossibile per le persone analizzare ogni giorno le conversazioni di ogni paziente (spesso si verificano a migliaia), gli strumenti di intelligenza artificiale e machine learning può analizzare ogni singola conversazione. Con la giusta tecnologia, le organizzazioni sanitarie possono raccogliere e analizzare i dati di conversazione su vasta scala.

2. L'intelligenza conversazionale offre approfondimenti più profondi rispetto ai dati basati sui sondaggi.

Sondaggi come il punteggio netto del promotore (NPS) e la soddisfazione del cliente (CSAT) rappresentano lo standard di riferimento da decenni. Ma non sono in grado di diventare più granulari ed esaminare le cause profonde delle preoccupazioni dei clienti, né sono mai stati destinati a svolgere tale funzione. 

Al contrario, l’intelligenza conversazionale offre uno sguardo olistico alla CX grazie alla sua capacità di sfruttare l’intelligenza artificiale e il machine learning per acquisire dati bidirezionali e non richiesti sui clienti. Questo strumento cattura il 100% dei dati non strutturati generati dalle conversazioni dei clienti per fornire informazioni più approfondite sull'intero continuum della CX.

3. Sfruttare l’intelligenza artificiale aggiunge valore all’analisi dei dati. 

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale estraggono informazioni preziose e fruibili sui dati che i leader del settore sanitario possono utilizzare per migliorare la CX. L'intelligenza artificiale e il machine learning consentono alle organizzazioni sanitarie di ascoltare in modo più efficace la voce dei propri clienti e di comprendere le barriere e i problemi che causano frustrazione. 

Tuttavia, molti settori si sono affidati a modelli addestrati utilizzando dati non specifici del settore, portando a interpretazioni imprecise perché si perdono le sfumature dell’intento o del significato dietro le parole. L'affidabilità del machine learning dipende dal modo in cui vengono addestrati i modelli. L’intelligenza artificiale addestrata da conversazioni specifiche nel settore sanitario è in grado di:

  • Estrarre il valore più significativo dalle conversazioni sanitarie
  • Comprendere in modo approfondito e approfondito la natura normativa del settore sanitario
  • Costruire modelli ML per apportare velocità e valore alle organizzazioni sanitarie

4. L’integrazione di approfondimenti qualitativi e quantitativi offre opportunità.

L’immersione nei dati consente alle organizzazioni di raccontare una storia potente. Lo storytelling supportato dai dati combina dati qualitativi e quantitativi per arricchire concetti, fornire significato e aiutare le persone a connettersi. 

I dati quantitativi forniscono informazioni concrete sotto forma di numeri. I dati qualitativi migliorano i dati quantitativi invitando all’esplorazione di idee e aiutando le organizzazioni a identificare e rispondere ai problemi. Se utilizzate insieme, queste analisi creano un quadro più completo e olistico presentando il “cosa” e il “perché” in un unico posto.

In un caso d'uso, un'azienda di scienze della vita desiderava standardizzare la messaggistica del call center e migliorare la propria CX. L'azienda ha adottato e utilizzato la tecnologia AI per analizzare tutti i dati di conversazione da quando i clienti hanno iniziato il loro viaggio fino alla comunicazione finale. L'analisi si è concentrata esplicitamente sulle esperienze dei clienti con volumi di chiamate elevati, aiutando l'azienda a identificare dove:

  • La mancanza di coerenza nella messaggistica degli agenti provocava stress o confusione nei clienti.
  • I clienti si sono confusi o si sono persi (l'effetto Eddy) nella loro esperienza.
  • L'organizzazione ha avuto l'opportunità di offrire ulteriore supporto ai clienti.

Gli storyteller (quelli che analizzano i dati) hanno utilizzato analisi qualitative e quantitative per valutare i dati raccolti e identificare le sfide specifiche dei clienti. Questi tipi di dati disparati si completavano a vicenda e consentivano all'organizzazione di raccontare una storia del percorso del cliente più contestuale e supportata dai dati. 

Gli esseri umani giocheranno sempre un ruolo importante nell’analisi

È un errore pensare che l’intelligenza artificiale prenderà il sopravvento sul mondo dell’analisi, sostituendo completamente l’elemento umano. Ciò che può fare, tuttavia, è gestire notevoli volumi di dati in modo più efficace ed efficiente rispetto alle persone e consentire loro di gestire altre sfide che richiedono pensiero critico. 

Un tempo le organizzazioni sanitarie non disponevano della tecnologia per gestire in modo efficace le quantità quasi illimitate di dati complessi e non strutturati prodotti ogni giorno. Ma l’evoluzione dell’intelligenza conversazionale ha reso possibile dare vita ai dati, raccontare storie avvincenti, scoprire insight più profondi e guidare il processo decisionale strategico ascoltando su larga scala.

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