의료 산업에서 데이터 분석의 가치

의료 산업은 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 채택하는 데 다른 산업보다 약간 뒤떨어져 있지만 매우 타당한 보안 및 안전 문제를 고려할 때 당연합니다. 기술 혁신의 가치 그리고 데이터 분석. 

시행 이후, 데이터 분석은 건강 관리를 완전히 변화시켰습니다., 조직이 업무를 수행하고 치료를 제공하는 방식에 영향을 미치고 연구원, 정책 옹호자 및 환자가 시스템 내에서 작동하는 방식을 변경합니다. 이 데이터는 의학 연구 실행에 대한 정보를 제공하고, 건강 보험 및 의료 검사 비용에 대한 환자의 이해를 개선하고, 의사에게 예방 권장 사항을 안내하는 등 무수히 많은 방식으로 의료 서비스를 개선했습니다.

의료계 리더들은 이 데이터에 대한 또 다른 유용한 애플리케이션을 발견했습니다.

• 의료 서비스 여정에 따른 환자의 고충 이해
• 콜 센터 상담원을 위한 교육 요구 파악
• 고객 경험(CX) 및 마케팅 이니셔티브에서 인사이트 발굴

생성 및 저장이 예상되는 세계에서 어렴풋한 데이터 홍수를 피하기 위해 200년까지 클라우드에서 2025제타바이트 이상, 의료 조직은 데이터를 수집, 평가 및 분석하기 위한 신뢰할 수 있고 효율적인 전략이 필요합니다. 이 전략은 경영진이 정보에 입각한 의사 결정을 위해 통찰력을 수집하고 사용하는 데 도움이 되어야 합니다. 

AI 및 ML 도구를 입력하면 분석에서 사용이 계속 증가할 것입니다. 의료 조직의 리더십은 이 기술을 활용하여 더 나은 CX를 제공하기 위한 가치 있고 실행 가능한 데이터 통찰력을 추출해야 합니다. 이유는 다음과 같습니다.

1. 규모에 맞게 경청하면 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

AI와 ML은 조직이 고객의 목소리를 보다 효과적으로 듣고 이해하고, 걸림돌을 정확히 찾아내고, 다음과 같은 일반적인 문제나 장벽을 해결할 수 있도록 지원합니다. 에디 효과 – CX 및 고객 상호 작용을 방해합니다. 

기계 학습에 의존 교육 및 학습 데이터 세트 – 부정확한 입력은 부정확한 결과와 예측을 생성합니다. 그만큼 가장 효과적인 ML 모델은 시간의 70%~90%가 정확합니다.. 그리고 그 정확성은 구조화되지 않은 데이터에서 생성된 관련성 있고 대표적이며 편견이 없고 포괄적인 훈련 데이터에 의존합니다.

의료 산업 캡처 비정형 데이터 절차나 보험 청구서에 대해 질문하는 고객과 같은 건강 관리 중심의 대화에서. 사람들이 매일 각 환자의 대화(종종 수천 명에서 발생)를 분석하는 것은 불가능하지만 AI 및 ML 도구는   모든 단일 대화를 분석합니다. 올바른 기술을 통해 의료 기관은 대화 데이터를 대규모로 수집하고 분석할 수 있습니다.

2. 대화형 인텔리전스는 설문조사 기반 데이터보다 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

NPS(Net Promotor Score) 및 CSAT(Customer Satisfaction)와 같은 설문조사는 수십 년 동안 금본위제였습니다. 그러나 그들은 더 세분화할 수 없고 고객 문제의 근본 원인을 조사할 수 없으며 그러한 기능을 수행하도록 의도된 적도 없습니다. 

반대로 대화형 인텔리전스는 AI와 ML을 활용하여 원치 않는 양방향 고객 데이터를 캡처할 수 있기 때문에 CX에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. 이 도구는 고객 대화에서 생성된 비정형 데이터를 100% 캡처하여 CX의 전체 연속체에 걸쳐 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

3. AI를 활용하면 데이터 분석에 가치가 더해집니다. 

AI 기반 도구는 의료 리더가 CX를 개선하는 데 사용할 수 있는 가치 있고 실행 가능한 데이터 통찰력을 추출합니다. AI 및 ML은 의료 기관이 고객의 목소리를 보다 효과적으로 듣고 좌절을 유발하는 장벽과 문제를 이해할 수 있도록 지원합니다. 

그러나 많은 산업이 비산업 전용 데이터를 사용하여 훈련된 모델에 의존하여 단어 뒤에 숨겨진 의도 또는 의미의 뉘앙스가 손실되기 때문에 부정확한 해석으로 이어집니다. ML 신뢰도는 모델 학습 방식에 따라 달라집니다. 의료 관련 대화로 훈련된 AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 건강 관리 대화에서 가장 중요한 가치 추출
• 의료 산업의 규제 특성을 깊이 있고 철저하게 이해
• 의료 기관에 속도와 가치를 제공하는 ML 모델 구축

4. 정성적 및 정량적 통찰력을 통합하면 기회가 제공됩니다.

데이터 몰입을 통해 조직은 강력한 스토리를 전달할 수 있습니다. 데이터 기반 스토리텔링은 질적 및 양적 데이터를 결합하여 개념을 풍부하게 하고 의미를 제공하며 사람들이 연결되도록 돕습니다. 

양적 데이터는 구체적인 정보를 숫자 형식으로 제공합니다. 정성적 데이터는 아이디어 탐색을 유도하고 조직이 문제를 식별하고 대응하도록 지원하여 정량적 데이터를 향상시킵니다. 이러한 분석을 함께 사용하면 "무엇"과 "이유"를 한 곳에서 제시함으로써 보다 포괄적이고 전체론적인 그림을 만들 수 있습니다.

한 사용 사례에서 생명 과학 회사는 콜 센터 메시징을 표준화하고 CX를 개선하기를 원했습니다. 이 회사는 AI 기술을 채택하여 고객이 여정을 시작한 시점부터 최종 커뮤니케이션에 이르는 모든 대화 데이터를 분석했습니다. 통화량이 많은 고객 경험에 명시적으로 초점을 맞춘 분석을 통해 회사는 다음을 식별할 수 있습니다.

• 상담원 메시징의 일관성 부족으로 인해 고객이 스트레스를 받거나 혼란을 겪었습니다.
• 고객은 자신의 경험에서 혼란스럽거나 길을 잃습니다(에디 효과).
• 조직은 고객에게 추가 지원을 제공할 기회를 가졌습니다.

스토리텔러(데이터를 분석하는 사람들)는 정성적 및 정량적 분석을 사용하여 수집된 데이터를 평가하고 특정 고객 문제를 식별했습니다. 이러한 서로 다른 데이터 유형은 서로를 보완하고 조직이 고객 여정에 대해 보다 상황에 맞는 데이터 기반 스토리를 전달할 수 있도록 했습니다. 

인간은 항상 분석에서 중요한 역할을 할 것입니다.

AI가 분석의 세계를 장악하고 인간 요소를 완전히 대체할 것이라고 생각하는 것은 오류입니다. 그러나 그것이 할 수 있는 것은 사람보다 더 효과적이고 효율적으로 상당한 양의 데이터를 관리하고 비판적 사고가 필요한 다른 문제를 처리할 수 있도록 사람을 자유롭게 하는 것입니다. 

한때 의료 기관은 매일 생산되는 복잡하고 구조화되지 않은 데이터의 거의 무한한 양을 효과적으로 관리할 수 있는 기술이 부족했습니다. 그러나 대화형 인텔리전스의 진화로 인해 데이터에 생명을 불어넣고, 설득력 있는 이야기를 전달하고, 더 깊은 인사이트를 발견하고, 규모에 맞는 경청을 통해 전략적 의사 결정을 안내할 수 있게 되었습니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoAiStream. Web3 데이터 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 미래 만들기 w Adryenn Ashley. 여기에서 액세스하십시오.
• PREIPO®로 PRE-IPO 회사의 주식을 사고 팔 수 있습니다. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/