O valor da análise de dados no setor de saúde

Embora o setor de saúde tenha ficado um pouco atrás de outros setores na adoção da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) – e com razão, considerando preocupações muito válidas de segurança e proteção – seus líderes passaram por uma mudança de mentalidade, reconhecendo a valor das inovações tecnológicas e análise de dados. 

Desde a sua implementação, a análise de dados transformou completamente os cuidados de saúde, influenciando a forma como as organizações realizam o seu trabalho e prestam cuidados – e mudando a forma como os investigadores, os defensores de políticas e os pacientes operam dentro do sistema. Estes dados melhoraram a prestação de cuidados de saúde de inúmeras formas, informando a execução de estudos médicos, melhorando a compreensão dos pacientes sobre os custos do seguro de saúde e dos exames médicos, e orientando os médicos nas suas recomendações preventivas.

Os líderes dos cuidados de saúde encontraram outra aplicação valiosa para estes dados:

• Compreender os pontos problemáticos do paciente ao longo de sua jornada de cuidados de saúde
• Identificando necessidades de treinamento para agentes de call center
• Descobrindo insights de experiências do cliente (CX) e iniciativas de marketing

Para evitar um dilúvio iminente de dados num mundo que deverá gerar e armazenar mais de 200 zetabytes na nuvem até 2025, as organizações de saúde precisam de uma estratégia confiável e eficiente para coletar, avaliar e analisar dados. Esta estratégia deve ajudar a liderança a recolher e utilizar conhecimentos para uma tomada de decisão informada. 

Insira as ferramentas de IA e ML, que continuarão a ver seu uso em análises aumentar. A liderança organizacional do setor de saúde deve aproveitar essa tecnologia para extrair insights de dados valiosos e acionáveis ​​para fornecer uma CX melhor. Aqui está o porquê.

1. Ouvir em grande escala ajuda a resolver problemas comuns.

A IA e o ML capacitam as organizações a ouvir e compreender as vozes dos clientes de forma mais eficaz, identificar obstáculos e resolver desafios ou barreiras comuns – como o efeito redemoinho – interferir no CX e nas interações com o cliente. 

O aprendizado de máquina depende de conjuntos de dados de treinamento e aprendizagem – e entradas imprecisas geram resultados e previsões imprecisas. O os modelos de ML mais eficazes são precisos de 70% a 90% das vezes. E essa precisão depende de dados de treinamento relevantes, representativos, imparciais e abrangentes, gerados a partir de dados não estruturados.

O setor de saúde capta dados não estruturados desde conversas focadas em cuidados de saúde, como um cliente ligando com perguntas sobre um procedimento ou uma fatura de seguro. Embora seja impossível para as pessoas analisarem cada conversa do paciente (muitas vezes acontecendo aos milhares) todos os dias, as ferramentas de IA e ML pode analise cada conversa. Com a tecnologia certa, as organizações de saúde podem coletar e analisar dados de conversação em grande escala.

2. A inteligência conversacional oferece insights mais profundos do que dados baseados em pesquisas.

Pesquisas como Net Promotor Scores (NPS) e satisfação do cliente (CSAT) têm sido o padrão ouro há décadas. Mas eles não conseguem ser mais detalhados e examinar as causas profundas das preocupações dos clientes – e nunca foram planejados para cumprir essa função. 

Por outro lado, a inteligência conversacional oferece uma visão holística da CX devido à sua capacidade de aproveitar IA e ML para capturar dados bidirecionais e não solicitados do cliente. Esta ferramenta captura 100% dos dados não estruturados gerados a partir de conversas com clientes para produzir insights mais profundos em toda a continuidade do CX.

3. Aproveitar a IA agrega valor à análise de dados. 

As ferramentas baseadas em IA extraem insights de dados valiosos e acionáveis ​​que os líderes da área de saúde podem usar para melhorar a CX. A IA e o ML capacitam as organizações de saúde a ouvirem de forma mais eficaz as vozes dos seus clientes e a compreenderem as barreiras e os problemas que causam frustração. 

No entanto, muitas indústrias têm confiado em modelos treinados utilizando dados não específicos da indústria, levando a interpretações imprecisas porque as nuances da intenção ou significado por trás das palavras são perdidas. A confiabilidade do ML depende de como os modelos são treinados. A IA treinada por conversas específicas sobre cuidados de saúde é capaz de:

• Extraindo o valor mais significativo das conversas sobre saúde
• Compreender profunda e completamente a natureza regulatória do setor de saúde
• Construindo modelos de ML para trazer velocidade e valor às organizações de saúde

4. A integração de insights qualitativos e quantitativos oferece oportunidades.

A imersão em dados capacita as organizações a contar uma história poderosa. A narrativa baseada em dados combina dados qualitativos e quantitativos para enriquecer conceitos, fornecer significado e ajudar as pessoas a se conectarem. 

Os dados quantitativos fornecem informações concretas em forma numérica. Os dados qualitativos aprimoram os dados quantitativos, convidando à exploração de ideias e ajudando as organizações a identificar e responder aos problemas. Quando utilizadas em conjunto, estas análises criam uma imagem mais abrangente e holística, apresentando o “quê” e o “porquê” num só lugar.

Em um caso de uso, uma empresa de ciências biológicas queria padronizar as mensagens do call center e melhorar sua CX. A empresa adotou e utilizou tecnologia de IA para analisar todos os dados de conversação, desde o início da jornada dos clientes até a comunicação final. A análise focou explicitamente nas experiências dos clientes com altos volumes de chamadas, ajudando a empresa a identificar onde:

• A falta de consistência nas mensagens dos agentes resultou em estresse ou confusão do cliente.
• Os clientes ficaram confusos ou perdidos (o efeito redemoinho) em sua experiência.
• A organização teve oportunidades de oferecer suporte adicional aos clientes.

Os contadores de histórias (aqueles que analisam os dados) utilizaram análises qualitativas e quantitativas para avaliar os dados coletados e identificar desafios específicos dos clientes. Esses tipos de dados díspares se complementavam e permitiam que a organização contasse uma história mais contextual e baseada em dados da jornada do cliente. 

Os humanos sempre desempenharão um papel importante na análise

É uma falácia pensar que a IA dominará o mundo da análise, substituindo completamente o elemento humano. O que pode fazer, no entanto, é gerir volumes substanciais de dados de forma mais eficaz e eficiente do que as pessoas – e libertar os humanos para lidar com outros desafios que exigem pensamento crítico. 

Antigamente, as organizações de saúde não tinham tecnologia para gerir eficazmente as quantidades quase ilimitadas de dados complexos e não estruturados produzidos todos os dias. Mas a evolução da inteligência conversacional tornou possível dar vida aos dados, contar histórias convincentes, descobrir insights mais profundos e orientar a tomada de decisões estratégicas ouvindo em grande escala.

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