De waarde van data-analyse in de gezondheidszorg

Terwijl de gezondheidszorg een beetje achterloopt bij andere sectoren wat betreft het toepassen van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) – en terecht, gezien de zeer terechte beveiligings- en veiligheidsproblemen – hebben de leiders een mentaliteitsverandering ondergaan, waarbij ze erkennen dat waarde van technologische innovaties en data-analyse. 

Sinds de implementatie ervan, data-analyse heeft de gezondheidszorg volledig getransformeerd, beïnvloeden hoe organisaties hun werk doen en zorg verlenen - en veranderen hoe onderzoekers, beleidsadvocaten en patiënten binnen het systeem werken. Deze gegevens hebben de gezondheidszorg op talloze manieren verbeterd, de uitvoering van medische onderzoeken geïnformeerd, de patiënt meer inzicht gegeven in de kosten van ziektekostenverzekeringen en medische tests, en artsen begeleid bij hun preventieve aanbevelingen.

Leiders in de gezondheidszorg hebben een andere waardevolle toepassing voor deze gegevens gevonden:

• Inzicht in de pijnpunten van patiënten tijdens hun zorgtraject
• Identificeren van opleidingsbehoeften voor callcentermedewerkers
• Inzichten uit klantervaringen (CX) en marketinginitiatieven blootleggen

Om een ​​dreigende datastroom te voorkomen in een wereld die naar verwachting zal genereren en opslaan meer dan 200 zettabytes in de cloud tegen 2025hebben zorgorganisaties een betrouwbare, efficiënte strategie nodig voor het verzamelen, evalueren en analyseren van gegevens. Deze strategie moet het leiderschap helpen om inzichten te verzamelen en te gebruiken voor weloverwogen besluitvorming. 

Voer AI- en ML-tools in, waarvan het gebruik in analyses zal blijven toenemen. Leidinggevenden in de gezondheidszorg moeten deze technologie gebruiken om waardevolle, bruikbare data-inzichten te extraheren voor het leveren van een betere CX. Dit is waarom.

1. Luisteren op schaal helpt veelvoorkomende problemen op te lossen.

AI en ML stellen organisaties in staat om beter naar de stemmen van klanten te luisteren en deze beter te begrijpen, struikelblokken op te sporen en gemeenschappelijke uitdagingen of belemmeringen op te lossen, zoals het Eddy-effect – interfereren met CX en klantinteracties. 

Machine learning is afhankelijk van trainings- en leerdatasets – en onnauwkeurige invoer genereert onnauwkeurige resultaten en voorspellingen. De de meest effectieve ML-modellen zijn 70% tot 90% van de tijd nauwkeurig. En die nauwkeurigheid is afhankelijk van relevante, representatieve, onbevooroordeelde, uitgebreide trainingsgegevens die zijn gegenereerd op basis van ongestructureerde gegevens.

De zorgsector vangt aan ongestructureerde gegevens van zorggerichte gesprekken zoals een klant die belt met vragen over een ingreep of een rekening van een verzekering. Hoewel het voor mensen onmogelijk is om elk patiëntgesprek (vaak duizenden) elke dag te analyseren, kunnen AI- en ML-tools wel analyseer elk gesprek. Met de juiste technologie kunnen zorginstellingen op grote schaal conversatiedata verzamelen en analyseren.

2. Gespreksinformatie biedt diepere inzichten dan op enquêtes gebaseerde gegevens.

Enquêtes zoals net promotor scores (NPS) en klanttevredenheid (CSAT) zijn al tientallen jaren de gouden standaard. Maar ze zijn niet in staat om gedetailleerder te worden en de onderliggende oorzaken van de zorgen van klanten te onderzoeken - en ze waren ook nooit bedoeld om die functie te vervullen. 

Omgekeerd biedt conversatie-intelligentie een holistische kijk op CX vanwege het vermogen om AI en ML te gebruiken om ongevraagde, bidirectionele klantgegevens vast te leggen. Deze tool legt 100% van de ongestructureerde gegevens vast die zijn gegenereerd uit klantgesprekken om diepere inzichten te verkrijgen in het hele continuüm van CX.

3. Het gebruik van AI voegt waarde toe aan data-analyse. 

AI-gestuurde tools halen waardevolle, bruikbare data-inzichten uit die leiders in de gezondheidszorg kunnen gebruiken om CX te verbeteren. AI en ML stellen zorginstellingen in staat effectiever te luisteren naar de stemmen van hun klanten en inzicht te krijgen in de belemmeringen en problemen die frustratie veroorzaken. 

Veel bedrijfstakken vertrouwen echter op modellen die zijn getraind met niet-branchespecifieke gegevens, wat leidt tot onnauwkeurige interpretaties omdat de nuances van de intentie of betekenis achter woorden verloren gaan. ML-betrouwbaarheid hangt af van hoe modellen worden getraind. AI getraind door zorgspecifieke gesprekken is in staat om:

• De belangrijkste waarde halen uit gesprekken in de gezondheidszorg
• Diep en grondig inzicht in de regelgevende aard van de gezondheidszorg
• ML-modellen bouwen om zorgorganisaties snelheid en waarde te bieden

4. Het integreren van kwalitatieve en kwantitatieve inzichten biedt kansen.

Data-immersie stelt organisaties in staat om een ​​krachtig verhaal te vertellen. Data-backed storytelling combineert kwalitatieve en kwantitatieve data om concepten te verrijken, betekenis te geven en mensen te helpen met elkaar in contact te komen. 

Kwantitatieve gegevens geven concrete informatie in getalvorm. Kwalitatieve gegevens verbeteren kwantitatieve gegevens door het verkennen van ideeën uit te nodigen en organisaties te helpen problemen te identificeren en erop te reageren. Wanneer ze samen worden gebruikt, creëren deze analyses een meer omvattend, holistisch beeld door het "wat" en het "waarom" op één plek te presenteren.

In één use-case wilde een life sciences-bedrijf callcenterberichten standaardiseren en zijn CX verbeteren. Het bedrijf adopteerde en gebruikte AI-technologie om alle conversatiegegevens te analyseren vanaf het moment dat klanten hun reis begonnen tot aan hun laatste communicatie. De analyse was expliciet gericht op klantervaringen met hoge belvolumes, waardoor het bedrijf kon vaststellen waar:

• Een gebrek aan consistentie in de berichtgeving van agenten leidde tot stress of verwarring bij de klant.
• Klanten raakten verward of verloren (het Eddy-effect) in hun ervaring.
• De organisatie had mogelijkheden om klanten extra ondersteuning te bieden.

Verhalenvertellers (degenen die de gegevens analyseren) gebruikten kwalitatieve en kwantitatieve analyses om de verzamelde gegevens te evalueren en specifieke klantuitdagingen te identificeren. Deze ongelijksoortige gegevenstypen vulden elkaar aan en stelden de organisatie in staat om een ​​meer contextueel, op gegevens gebaseerd verhaal van het klanttraject te vertellen. 

Mensen zullen altijd een belangrijke rol spelen in Analytics

Het is een misvatting om te denken dat AI de wereld van analyses zal overnemen en het menselijke element volledig zal vervangen. Wat het wel kan, is om aanzienlijke datavolumes effectiever en efficiënter te beheren dan mensen – en mensen vrij te maken voor andere uitdagingen die kritisch denken vereisen. 

Zorgorganisaties hadden ooit niet de technologie om de bijna onbeperkte hoeveelheden complexe, ongestructureerde gegevens die elke dag worden geproduceerd effectief te beheren. Maar de evolutie van gespreksintelligentie heeft het mogelijk gemaakt om gegevens tot leven te brengen, boeiende verhalen te vertellen, diepere inzichten te ontdekken en strategische besluitvorming te begeleiden door op schaal te luisteren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/