คุณค่าของการวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

ในขณะที่อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพตามหลังอุตสาหกรรมอื่นๆ เล็กน้อยในการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) มาใช้ และถูกต้องตามนั้น เมื่อพิจารณาถึงข้อกังวลด้านความปลอดภัยและความปลอดภัยที่ถูกต้อง ผู้นำของอุตสาหกรรมก็ได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงกรอบความคิด โดยตระหนักถึง คุณค่าของนวัตกรรมทางเทคโนโลยี และการวิเคราะห์ข้อมูล 

นับตั้งแต่มีการดำเนินการ การวิเคราะห์ข้อมูลได้เปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพไปโดยสิ้นเชิงมีอิทธิพลต่อวิธีที่องค์กรทำงานและให้การดูแล และเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของนักวิจัย ผู้สนับสนุนนโยบาย และผู้ป่วยภายในระบบ ข้อมูลนี้ได้ปรับปรุงการให้บริการด้านการดูแลสุขภาพด้วยวิธีต่างๆ มากมาย โดยแจ้งการดำเนินการศึกษาทางการแพทย์ ปรับปรุงความเข้าใจของผู้ป่วยเกี่ยวกับการประกันสุขภาพและค่าใช้จ่ายในการทดสอบทางการแพทย์ และให้คำแนะนำแก่แพทย์ในคำแนะนำเชิงป้องกัน

ผู้นำด้านการดูแลสุขภาพได้พบแอปพลิเคชันอันทรงคุณค่าอีกประการหนึ่งสำหรับข้อมูลนี้:

• ทำความเข้าใจจุดเจ็บปวดของผู้ป่วยตลอดเส้นทางการดูแลสุขภาพ
• ระบุความต้องการการฝึกอบรมสำหรับตัวแทนศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์
• เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกจากประสบการณ์ของลูกค้า (CX) และความคิดริเริ่มทางการตลาด

เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ข้อมูลล้นโลกที่คาดว่าจะสร้างและจัดเก็บ มากกว่า 200 เซ็ตตะไบต์ในระบบคลาวด์ภายในปี 2025องค์กรด้านการดูแลสุขภาพต้องการกลยุทธ์ที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพในการรวบรวม ประเมิน และวิเคราะห์ข้อมูล กลยุทธ์นี้ควรช่วยให้ผู้นำรวบรวมและใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล 

เข้าสู่เครื่องมือ AI และ ML ซึ่งจะยังคงเห็นการใช้งานในการวิเคราะห์เพิ่มขึ้น ผู้นำองค์กรด้านการดูแลสุขภาพควรใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและนำไปปฏิบัติได้เพื่อส่งมอบ CX ที่ดีขึ้น นี่คือเหตุผล

1. การฟังในวงกว้างช่วยแก้ปัญหาทั่วไปได้

AI และ ML ช่วยให้องค์กรต่างๆ ฟังและเข้าใจเสียงของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบุจุดสะดุด และแก้ไขความท้าทายหรืออุปสรรคทั่วไป เช่น เอฟเฟกต์เอ็ดดี้ – การแทรกแซง CX และการโต้ตอบของลูกค้า 

การเรียนรู้ของเครื่องอาศัย ชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการเรียนรู้ – และอินพุตที่ไม่ถูกต้องทำให้เกิดผลลัพธ์และการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง ที่ โมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดมีความแม่นยำ 70% ถึง 90% ของเวลา. และความแม่นยำนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกอบรมที่ครอบคลุมซึ่งเป็นตัวแทน เป็นกลาง และครอบคลุมซึ่งสร้างขึ้นจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพจับ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จากการสนทนาที่เน้นเรื่องการดูแลสุขภาพ เช่น ลูกค้าโทรมาเพื่อสอบถามเกี่ยวกับขั้นตอนหรือใบเรียกเก็บเงินประกัน แม้ว่าจะเป็นไปไม่ได้ที่ผู้คนจะวิเคราะห์การสนทนาของผู้ป่วยแต่ละราย (มักเกิดขึ้นเป็นพันๆ คน) ทุกวัน แต่เครื่องมือ AI และ ML สามารถ วิเคราะห์ทุกการสนทนา ด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสม องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการสนทนาในวงกว้าง

2. ข้อมูลอัจฉริยะด้านการสนทนาให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งกว่าข้อมูลแบบสำรวจ

แบบสำรวจต่างๆ เช่น คะแนนผู้สนับสนุนสุทธิ (NPS) และความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT) ถือเป็นมาตรฐานทองคำมานานหลายทศวรรษ แต่พวกเขาไม่สามารถให้รายละเอียดมากขึ้นและตรวจสอบสาเหตุที่แท้จริงของข้อกังวลของลูกค้าได้ และพวกเขาก็ไม่เคยตั้งใจที่จะทำหน้าที่นั้นด้วย 

ในทางกลับกัน ระบบอัจฉริยะด้านการสนทนานำเสนอภาพรวมของ CX เนื่องจากความสามารถในการใช้ประโยชน์จาก AI และ ML เพื่อรวบรวมข้อมูลลูกค้าแบบสองทิศทางที่ไม่พึงประสงค์ เครื่องมือนี้รวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่สร้างขึ้นจากการสนทนากับลูกค้าได้ 100% เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นตลอดทั้ง CX ที่ต่อเนื่องกัน

3. การใช้ประโยชน์จาก AI เพิ่มมูลค่าให้กับการวิเคราะห์ข้อมูล 

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและนำไปใช้ได้จริง ซึ่งผู้นำด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้เพื่อปรับปรุง CX AI และ ML ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถรับฟังเสียงของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเข้าใจอุปสรรคและปัญหาที่ทำให้เกิดความคับข้องใจ 

อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรมจำนวนมากอาศัยโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลที่ไม่เฉพาะเจาะจงอุตสาหกรรม ซึ่งนำไปสู่การตีความที่ไม่ถูกต้องเนื่องจากความแตกต่างของเจตนาหรือความหมายเบื้องหลังคำต่างๆ จะหายไป ความน่าเชื่อถือของ ML ขึ้นอยู่กับวิธีการฝึกฝนโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมจากการสนทนาด้านการดูแลสุขภาพโดยเฉพาะสามารถ:

• ดึงคุณค่าที่สำคัญที่สุดออกมาจากการสนทนาเรื่องการดูแลสุขภาพ
• ทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งและทั่วถึงถึงลักษณะการกำกับดูแลของอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ
• การสร้างโมเดล ML เพื่อนำความเร็วและคุณค่ามาสู่องค์กรด้านการดูแลสุขภาพ

4. การบูรณาการข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณให้โอกาส

การดื่มด่ำกับข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถบอกเล่าเรื่องราวอันทรงพลังได้ การเล่าเรื่องที่มีข้อมูลสนับสนุนผสมผสานข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเพื่อเสริมสร้างแนวคิด ให้ความหมาย และช่วยให้ผู้คนเชื่อมต่อกัน 

ข้อมูลเชิงปริมาณให้ข้อมูลที่เป็นรูปธรรมในรูปแบบตัวเลข ข้อมูลเชิงคุณภาพช่วยเพิ่มข้อมูลเชิงปริมาณโดยการเชิญชวนให้มีการสำรวจแนวคิดและช่วยให้องค์กรระบุและตอบสนองต่อประเด็นต่างๆ เมื่อใช้ร่วมกัน การวิเคราะห์เหล่านี้จะสร้างภาพองค์รวมที่ครอบคลุมมากขึ้นโดยการนำเสนอ "อะไร" และ "ทำไม" ในที่เดียว

ในกรณีการใช้งานครั้งหนึ่ง บริษัทด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพต้องการสร้างมาตรฐานการรับส่งข้อความของศูนย์บริการทางโทรศัพท์และปรับปรุง CX ของตน บริษัทนำและใช้เทคโนโลยี AI มาวิเคราะห์ข้อมูลการสนทนาทั้งหมดตั้งแต่ตอนที่ลูกค้าเริ่มการเดินทางจนถึงการสื่อสารขั้นสุดท้าย การวิเคราะห์มุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ของลูกค้าที่มีปริมาณการโทรสูงอย่างชัดเจน ช่วยให้บริษัทระบุได้ว่า:

• การขาดความสอดคล้องในการส่งข้อความของตัวแทนส่งผลให้เกิดความเครียดหรือความสับสนของลูกค้า
• ลูกค้าเกิดความสับสนหรือหลงทาง (Eddy Effect) จากประสบการณ์ของพวกเขา
• องค์กรมีโอกาสให้การสนับสนุนเพิ่มเติมแก่ลูกค้า

นักเล่าเรื่อง (ผู้ที่วิเคราะห์ข้อมูล) ใช้การวิเคราะห์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณเพื่อประเมินข้อมูลที่รวบรวมและระบุความท้าทายของลูกค้าโดยเฉพาะ ประเภทข้อมูลที่แตกต่างกันเหล่านี้ช่วยเสริมซึ่งกันและกัน และทำให้องค์กรสามารถบอกเล่าเรื่องราวการเดินทางของลูกค้าตามบริบทและมีข้อมูลสนับสนุนมากขึ้น 

มนุษย์จะมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์เสมอ

เป็นเรื่องเข้าใจผิดที่คิดว่า AI จะเข้ามาครอบงำโลกแห่งการวิเคราะห์ โดยจะมาแทนที่องค์ประกอบของมนุษย์โดยสิ้นเชิง อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สามารถทำได้คือจัดการปริมาณข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากกว่าผู้คน และทำให้มนุษย์มีอิสระในการจัดการกับความท้าทายอื่นๆ ที่ต้องใช้การคิดอย่างมีวิจารณญาณ 

องค์กรด้านการดูแลสุขภาพเคยขาดเทคโนโลยีในการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและไม่มีโครงสร้างในปริมาณที่แทบจะไร้ขีดจำกัดที่เกิดขึ้นทุกวัน แต่วิวัฒนาการของการสนทนาอัจฉริยะทำให้เป็นไปได้ที่จะนำข้อมูลมาสู่ชีวิต บอกเล่าเรื่องราวที่น่าสนใจ ค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และเป็นแนวทางในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์โดยการฟังในวงกว้าง

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
• ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/