ヘルスケア業界におけるデータ分析の価値

ヘルスケア業界は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の導入において他の業界に少し遅れをとっていますが、セキュリティと安全性に関する非常に正当な懸念を考慮すると、当然のことですが、そのリーダーたちは考え方の転換を遂げ、次のことを認識しています。 技術革新の価値 およびデータ分析。 

導入以来、 データ分析は医療を完全に変革しました、組織の仕事の進め方やケアの提供方法に影響を与え、研究者、政策提唱者、患者がシステム内でどのように活動するかを変えます。 このデータは、医学研究の実施に情報を提供し、健康保険と医療検査の費用についての患者の理解を向上させ、医師が予防を推奨する際の指針となり、さまざまな方法で医療提供を改善してきました。

医療リーダーは、このデータの別の貴重な用途を発見しました。

• 医療の過程における患者の問題点を理解する
• コールセンター エージェントのトレーニングのニーズを特定する
• 顧客体験 (CX) とマーケティング戦略から洞察を得る

生成および保存が予想される世界で迫りくるデータの洪水を回避するには 200 年までにクラウドに 2025 ゼタバイト以上、医療組織は、データを収集、評価、分析するための信頼性の高い効率的な戦略を必要としています。 この戦略は、リーダーが洞察を収集し、情報に基づいた意思決定に活用するのに役立ちます。 

AI および ML ツールの登場は、分析における使用が今後も増加するでしょう。 医療組織のリーダーは、より優れた CX を提供するために、このテクノロジーを活用して貴重で実用的なデータの洞察を抽出する必要があります。 その理由は次のとおりです。

1. 大規模なリスニングは、一般的な問題の解決に役立ちます。

AI と ML により、組織は顧客の声をより効果的に聞いて理解し、つまずきの原因を特定し、一般的な課題や障壁を解決できるようになります。 渦巻き効果 – CX や顧客とのやり取りを妨げる。 

機械学習が依存するもの トレーニングおよび学習データセット – 不正確な入力は不正確な結果と予測を生成します。 の 最も効果的な ML モデルは 70% ～ 90% の確率で正確です。 そして、その精度は、非構造化データから生成された、関連性があり、代表的で、偏りのない、包括的なトレーニング データに依存しています。

ヘルスケア業界は 非構造化データ 顧客が手続きや保険請求書について質問する電話など、医療に焦点を当てた会話から。 患者の会話 (多くの場合、数千件) を毎日分析することは不可能ですが、AI と ML ツールは できる あらゆる会話を分析します。 適切なテクノロジーを使用すれば、医療機関は会話データを大規模に収集して分析できます。

2. 会話型インテリジェンスは、調査ベースのデータよりも深い洞察を提供します。

ネット プロモーター スコア (NPS) や顧客満足度 (CSAT) などの調査は、何十年にもわたってゴールド スタンダードでした。 しかし、彼らは顧客の懸念の根本原因をより詳細に調べて調査することができませんし、その機能を果たすことを意図したこともありませんでした。 

逆に、会話型インテリジェンスは、AI と ML を活用して未承諾の双方向の顧客データを取得できるため、CX を総合的に把握できます。 このツールは、顧客との会話から生成された非構造化データを 100% キャプチャし、CX の連続全体にわたってより深い洞察をもたらします。

3. AI を活用すると、データ分析に価値が加わります。 

AI 主導のツールは、医療リーダーが CX を向上させるために使用できる貴重で実用的なデータの洞察を抽出します。 AI と ML により、医療機関は顧客の声をより効果的に聞き、フラストレーションの原因となっている障壁や問題を理解できるようになります。 

しかし、多くの業界は、業界固有ではないデータを使用してトレーニングされたモデルに依存しており、言葉の背後にある意図や意味のニュアンスが失われ、不正確な解釈につながっています。 ML の信頼性は、モデルがどのようにトレーニングされるかによって決まります。 医療に特化した会話によって訓練された AI は次のことが可能です。

• 医療に関する会話から最も重要な価値を引き出す
• ヘルスケア業界の規制の性質を深く徹底的に理解する
• ML モデルを構築して医療機関にスピードと価値をもたらす

4. 定性的洞察と定量的洞察を統合することで機会が得られます。

データの活用により、組織は強力なストーリーを伝えることができるようになります。 データに裏付けられたストーリーテリングは、定性的データと定量的データを組み合わせて、概念を豊かにし、意味を与え、人々のつながりを助けます。 

定量データは、具体的な情報を数値で提供します。 定性的データは、アイデアの探求を促し、組織が問題を特定して対応できるようにすることで、定量的データを強化します。 これらの分析を組み合わせて使用​​すると、「何を」と「なぜ」を XNUMX か所で提示することで、より包括的で全体的な全体像を作成できます。

あるユースケースでは、ライフ サイエンス企業はコールセンターのメッセージングを標準化し、CX を向上させたいと考えていました。 同社は AI テクノロジーを採用し、顧客の旅行の開始から最終的なコミュニケーションまでのすべての会話データを分析しました。 この分析は、通話量が多い顧客エクスペリエンスに明確に焦点を当てており、企業が次のような状況を特定するのに役立ちました。

• エージェントのメッセージングに一貫性が欠けているため、顧客にストレスや混乱が生じていました。
• 顧客は自分の経験の中で混乱したり道に迷ったりしました (渦効果)。
• この組織には、顧客に追加のサポートを提供する機会がありました。

ストーリーテラー (データを分析する人) は、定性分析と定量分析を使用して、収集されたデータを評価し、特定の顧客の課題を特定しました。 これらの異なるデータ タイプが相互に補完し合うことで、組織はカスタマー ジャーニーについて、より状況に応じたデータに基づいたストーリーを伝えることができるようになりました。 

人間は分析において常に重要な役割を果たします

AI が分析の世界を引き継ぎ、人間の要素を完全に置き換えると考えるのは誤りです。 しかし、それができることは、人間よりも効果的かつ効率的に大量のデータを管理し、人間が批判的思考を必要とする他の課題に対処できるようにすることです。 

かつて医療機関には、毎日生成されるほぼ無制限の量の複雑で非構造化データを効果的に管理するテクノロジーが不足していました。 しかし、会話型インテリジェンスの進化により、大規模なリスニングによってデータに命を吹き込み、説得力のあるストーリーを伝え、より深い洞察を明らかにし、戦略的意思決定を導くことが可能になりました。

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