Ценность аналитики данных в отрасли здравоохранения

В то время как отрасль здравоохранения немного отстала от других отраслей в плане внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) — и это правильно, учитывая очень серьезные проблемы безопасности и безопасности — ее лидеры претерпели изменение мышления, признав ценность технологических инноваций и аналитика данных. 

С момента его реализации, аналитика данных полностью изменила здравоохранение, влияя на то, как организации выполняют свою работу и оказывают помощь, а также изменяя то, как исследователи, защитники политики и пациенты работают в системе. Эти данные во многом улучшили оказание медицинской помощи, информируя о проведении медицинских исследований, улучшая понимание пациентами стоимости медицинского страхования и медицинских анализов и помогая врачам в их профилактических рекомендациях.

Руководители здравоохранения нашли еще одно ценное применение этим данным:

• Понимание болевых точек пациента на пути к лечению
• Выявление потребностей в обучении операторов колл-центра
• Извлечение информации из клиентского опыта (CX) и маркетинговых инициатив

Чтобы избежать надвигающегося потока данных в мире, который, как ожидается, будет генерировать и хранить более 200 зеттабайт в облаке к 2025 г., организациям здравоохранения нужна надежная и эффективная стратегия сбора, оценки и анализа данных. Эта стратегия должна помочь руководству собирать и использовать информацию для принятия обоснованных решений. 

Введите инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, использование которых в аналитике будет продолжать расти. Руководители организаций здравоохранения должны использовать эту технологию для извлечения ценных и действенных данных для улучшения клиентского опыта. Вот почему.

1. Прослушивание в масштабе помогает решать распространенные проблемы.

AI и ML позволяют организациям более эффективно слушать и понимать голоса клиентов, выявлять камни преткновения и устранять общие проблемы или препятствия, например эффект вихря – вмешательство в CX и взаимодействие с клиентами. 

Машинное обучение опирается на наборы данных для обучения и обучения – а неточные входные данные приводят к неточным результатам и прогнозам.  самые эффективные модели машинного обучения точны в 70-90% случаев. И эта точность зависит от релевантных, репрезентативных, непредвзятых, всеобъемлющих обучающих данных, полученных из неструктурированных данных.

Индустрия здравоохранения захватывает неструктурированные данные из разговоров, посвященных здравоохранению, например, когда клиент звонит с вопросами о процедуре или счете за страховку. Хотя люди не могут анализировать каждый разговор с пациентом (часто тысячи) каждый день, инструменты AI и ML может анализировать каждый разговор. С помощью правильной технологии организации здравоохранения могут собирать и анализировать разговорные данные в любом масштабе.

2. Разговорный интеллект предлагает более глубокое понимание, чем данные, основанные на опросах.

Такие опросы, как индекс потребительской лояльности (NPS) и уровень удовлетворенности клиентов (CSAT), десятилетиями были золотым стандартом. Но они не могут получить более подробную информацию и изучить основные причины беспокойства клиентов — и они никогда не предназначались для выполнения этой функции. 

И наоборот, диалоговая аналитика предлагает целостный взгляд на CX благодаря своей способности использовать AI и ML для сбора незапрошенных двунаправленных данных о клиентах. Этот инструмент собирает 100 % неструктурированных данных, полученных в результате разговоров с клиентами, чтобы получить более глубокое представление по всему континууму CX.

3. Использование ИИ повышает ценность анализа данных. 

Инструменты на основе ИИ извлекают ценные и полезные данные, которые руководители здравоохранения могут использовать для улучшения клиентского опыта. AI и ML позволяют организациям здравоохранения более эффективно прислушиваться к мнению своих клиентов и понимать препятствия и проблемы, вызывающие разочарование. 

Однако многие отрасли полагались на модели, обученные с использованием данных, не относящихся к отрасли, что приводило к неточным интерпретациям, поскольку нюансы намерения или значения слов теряются. Надежность машинного обучения зависит от того, как модели обучаются. ИИ, обученный разговорам о здоровье, способен:

• Извлечение наиболее важной ценности из разговоров о здоровье
• Глубокое и доскональное понимание регулирующей природы отрасли здравоохранения
• Построение моделей машинного обучения, чтобы обеспечить скорость и ценность для организаций здравоохранения

4. Объединение качественной и количественной информации дает возможность.

Погружение в данные позволяет организациям рассказать впечатляющую историю. Рассказывание историй на основе данных сочетает качественные и количественные данные, чтобы обогащать концепции, придавать смысл и помогать людям общаться. 

Количественные данные предоставляют конкретную информацию в числовой форме. Качественные данные улучшают количественные данные, предлагая исследовать идеи и помогая организациям выявлять проблемы и реагировать на них. При совместном использовании эти анализы создают более полную и целостную картину, представляя «что» и «почему» в одном месте.

В одном случае компания медико-биологической отрасли хотела стандартизировать обмен сообщениями в колл-центре и улучшить клиентский опыт. Компания внедрила и использовала технологию искусственного интеллекта для анализа всех разговорных данных, начиная с того момента, когда клиенты начинали свой последний путь общения. Анализ был сосредоточен непосредственно на опыте клиентов с большим объемом звонков, что помогло компании определить, где:

• Отсутствие последовательности в обмене сообщениями агентов приводило к стрессу или замешательству клиентов.
• Клиенты сбивались с толку или терялись (эффект вихря) в своем опыте.
• У организации были возможности предложить дополнительную поддержку клиентам.

Рассказчики (те, кто анализирует данные) использовали качественный и количественный анализ для оценки собранных данных и выявления конкретных проблем клиентов. Эти разрозненные типы данных дополняли друг друга и позволяли организации рассказать более контекстную, основанную на данных историю пути клиента. 

Люди всегда будут играть важную роль в аналитике

Ошибочно думать, что ИИ захватит мир аналитики, полностью заменив человеческий фактор. Однако он может управлять значительными объемами данных более эффективно и продуктивно, чем люди, и освобождать людей для решения других задач, требующих критического мышления. 

Медицинским организациям когда-то не хватало технологий для эффективного управления почти безграничным количеством сложных, неструктурированных данных, производимых каждый день. Но эволюция диалогового интеллекта позволила воплощать данные в жизнь, рассказывать убедительные истории, раскрывать более глубокие идеи и направлять принятие стратегических решений, слушая в масштабе.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
• Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/