Vrednost podatkovne analitike v industriji zdravstvenega varstva

Medtem ko je industrija zdravstvenega varstva nekoliko zaostajala za drugimi panogami pri sprejemanju umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML) – in to upravičeno, ob upoštevanju zelo tehtnih pomislekov glede varnosti – so njeni voditelji doživeli spremembo miselnosti, saj so priznali, vrednost tehnoloških inovacij in podatkovno analitiko. 

Od njegove uveljavitve, podatkovna analitika je popolnoma spremenila zdravstvo, ki vpliva na to, kako organizacije opravljajo svoje delo in zagotavljajo oskrbo – in spreminja način delovanja raziskovalcev, zagovornikov politik in bolnikov v sistemu. Ti podatki so izboljšali zagotavljanje zdravstvenega varstva na nešteto načinov, informirali so o izvajanju medicinskih študij, izboljšali razumevanje bolnikov glede zdravstvenega zavarovanja in stroškov zdravstvenih pregledov ter vodili zdravnike pri njihovih preventivnih priporočilih.

Vodje v zdravstvu so našli še eno dragoceno aplikacijo za te podatke:

• Razumevanje bolečinskih točk pacientov na njihovi poti zdravstvene oskrbe
• Prepoznavanje potreb po usposabljanju za agente klicnega centra
• Odkrivanje vpogledov iz izkušenj strank (CX) in trženjskih pobud

Da bi se izognili grozeči poplavi podatkov v svetu, ki naj bi jih ustvarjali in shranjevali več kot 200 zetabajtov v oblaku do leta 2025, zdravstvene organizacije potrebujejo zanesljivo in učinkovito strategijo za zbiranje, vrednotenje in analiziranje podatkov. Ta strategija bi morala vodstvu pomagati pri zbiranju in uporabi vpogledov za informirano odločanje. 

Vnesite orodja AI in ML, katerih uporaba v analitiki se bo še naprej povečevala. Vodstvo zdravstvenih organizacij bi moralo uporabiti to tehnologijo za pridobivanje dragocenih vpogledov v podatke za zagotavljanje boljšega CX. Evo zakaj.

1. Poslušanje v velikem obsegu pomaga rešiti običajne težave.

AI in ML omogočata organizacijam, da učinkoviteje poslušajo in razumejo glasove strank, odkrijejo kamne spotike in razrešijo pogoste izzive ali ovire – npr. vrtinčni učinek – poseganje v CX in interakcije s strankami. 

Strojno učenje temelji na usposabljanje in učni nizi podatkov – in netočni vnosi ustvarijo netočne rezultate in napovedi. The najučinkovitejši modeli ML so natančni od 70 % do 90 % časa. In ta natančnost temelji na ustreznih, reprezentativnih, nepristranskih, celovitih podatkih o usposabljanju, pridobljenih iz nestrukturiranih podatkov.

Zdravstvena industrija zajema nestrukturirani podatki iz pogovorov, osredotočenih na zdravstveno varstvo, kot je klic stranke z vprašanji o posegu ali računu za zavarovanje. Čeprav je nemogoče, da bi ljudje vsak dan analizirali vsak pogovor s pacientom (pogosto se zgodi na tisoče), sta orodja AI in ML lahko analizirati vsak pogovor. S pravo tehnologijo lahko zdravstvene organizacije zbirajo in analizirajo pogovorne podatke v velikem obsegu.

2. Pogovorna inteligenca ponuja globlje vpoglede kot podatki, ki temeljijo na anketah.

Raziskave, kot sta neto promotorski rezultat (NPS) in zadovoljstvo strank (CSAT), so že desetletja zlati standard. Vendar ne morejo postati bolj razdrobljeni in preučiti temeljnih vzrokov za skrbi strank – niti niso bili nikoli namenjeni opravljanju te funkcije. 

Nasprotno pa pogovorna inteligenca ponuja celovit pogled na CX zaradi svoje zmožnosti izkoriščanja umetne inteligence in strojnega učenja za zajemanje nenaročenih dvosmernih podatkov o strankah. To orodje zajame 100 % nestrukturiranih podatkov, ustvarjenih iz pogovorov strank, da zagotovi globlje vpoglede v celoten kontinuum CX.

3. Izkoriščanje umetne inteligence dodaja vrednost analitiki podatkov. 

Orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, pridobivajo dragocene vpoglede v podatke, ki jih je mogoče uporabiti, in jih lahko vodje v zdravstvu uporabijo za izboljšanje CX. AI in ML omogočata zdravstvenim organizacijam, da učinkoviteje prisluhnejo glasovom svojih strank in razumejo ovire in težave, ki povzročajo frustracije. 

Vendar se je veliko industrij zanašalo na modele, usposobljene z uporabo podatkov, ki niso specifični za industrijo, kar vodi do netočnih interpretacij, ker se izgubijo nianse namena ali pomena za besedami. Zanesljivost ML je odvisna od tega, kako so modeli usposobljeni. Umetna inteligenca, usposobljena s pogovori, specifičnimi za zdravstveno varstvo, je sposobna:

• Pridobivanje najpomembnejše vrednosti iz pogovorov o zdravstveni negi
• Globoko in temeljito razumevanje regulativne narave zdravstvene industrije
• Gradnja modelov ML za zagotavljanje hitrosti in vrednosti zdravstvenim organizacijam

4. Povezovanje kvalitativnih in kvantitativnih vpogledov nudi priložnost.

Poglobitev podatkov omogoča organizacijam, da povedo močno zgodbo. Pripovedovanje zgodb, podprto s podatki, združuje kvalitativne in kvantitativne podatke, da obogati koncepte, zagotovi pomen in pomaga ljudem pri povezovanju. 

Kvantitativni podatki zagotavljajo konkretne informacije v obliki številk. Kvalitativni podatki izboljšujejo kvantitativne podatke tako, da vabijo k raziskovanju idej in pomagajo organizacijam prepoznati težave in se nanje odzvati. Če jih uporabimo skupaj, te analize ustvarijo bolj celovito, celostno sliko s predstavitvijo »kaj« in »zakaj« na enem mestu.

V enem primeru uporabe je podjetje s področja znanosti o življenju želelo standardizirati sporočanje v klicnem centru in izboljšati svoj CX. Podjetje je sprejelo in uporabilo tehnologijo umetne inteligence za analizo vseh pogovornih podatkov od trenutka, ko so stranke začele svojo pot do končne komunikacije. Analiza se je izrecno osredotočila na izkušnje strank z velikim številom klicev, kar je podjetju pomagalo ugotoviti, kje:

• Pomanjkanje doslednosti v sporočanju agentov je povzročilo stres ali zmedo pri strankah.
• Stranke so zaradi svoje izkušnje postale zmedene ali izgubljene (učinek vrtinca).
• Organizacija je imela priložnost ponuditi dodatno podporo strankam.

Pripovedovalci zgodb (tisti, ki analizirajo podatke) so uporabili kvalitativne in kvantitativne analize za ovrednotenje zbranih podatkov in prepoznavanje posebnih izzivov strank. Ti različni tipi podatkov so se medsebojno dopolnjevali in organizaciji omogočili, da pove bolj kontekstualno, s podatki podprto zgodbo o poti stranke. 

Ljudje bodo vedno igrali pomembno vlogo v analitiki

Zmotno je misliti, da bo umetna inteligenca prevzela svet analitike in popolnoma nadomestila človeški element. Kar pa lahko stori, je, da znatne količine podatkov upravlja učinkoviteje in uspešneje kot ljudje – in osvobodi ljudi za obvladovanje drugih izzivov, ki zahtevajo kritično razmišljanje. 

Zdravstvene organizacije nekoč niso imele tehnologije za učinkovito upravljanje skoraj neomejenih količin zapletenih, nestrukturiranih podatkov, proizvedenih vsak dan. Toda razvoj pogovorne inteligence je omogočil oživitev podatkov, pripovedovanje prepričljivih zgodb, odkrivanje globljih vpogledov in usmerjanje strateškega odločanja s poslušanjem v velikem obsegu.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/