Sağlık Sektöründe Veri Analitiğinin Değeri

Sağlık sektörü, yapay zekayı (AI) ve makine öğrenimini (ML) benimseme konusunda diğer sektörlerin biraz gerisinde kalmış olsa da (ki son derece geçerli güvenlik ve güvenlik endişeleri göz önüne alındığında haklı olarak öyledir), liderleri bir zihniyet değişimi geçirmiş ve bu durumun farkına varmışlardır. teknolojik yeniliklerin değeri ve veri analitiği. 

Uygulanmasından bu yana, veri analitiği sağlık hizmetlerini tamamen dönüştürdü, kuruluşların işlerini yapma ve bakım sağlama şeklini etkiliyor ve araştırmacıların, politika savunucularının ve hastaların sistem içinde çalışma şeklini değiştiriyor. Bu veriler, tıbbi çalışmaların yürütülmesine bilgi sağlayarak, hastaların sağlık sigortası ve tıbbi test maliyetlerine ilişkin anlayışını geliştirerek ve doktorlara önleyici önerilerde rehberlik ederek sağlık hizmeti sunumunu sayısız şekilde iyileştirdi.

Sağlık hizmeti liderleri bu veriler için başka bir değerli uygulama buldu:

• Hastaların sağlık yolculuğu boyunca ağrı noktalarını anlamak
• Çağrı merkezi temsilcilerinin eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesi
• Müşteri deneyimlerinden (CX) ve pazarlama girişimlerinden içgörülerin ortaya çıkarılması

Üretilmesi ve saklanması beklenen bir dünyada başgösteren veri akınını önlemek için 200 yılına kadar bulutta 2025'den fazla zettabaytSağlık kuruluşlarının verileri toplamak, değerlendirmek ve analiz etmek için güvenilir ve etkili bir stratejiye ihtiyacı var. Bu strateji, liderliğin bilinçli karar alma için içgörü toplamasına ve kullanmasına yardımcı olmalıdır. 

Analitikte kullanımlarının arttığını görmeye devam edecek olan AI ve ML araçlarına girin. Sağlık hizmeti organizasyon liderliği, daha iyi bir müşteri deneyimi sunmak amacıyla değerli, eyleme geçirilebilir veri öngörüleri elde etmek için bu teknolojiden yararlanmalıdır. İşte nedeni.

1. Geniş ölçekte dinlemek, sık karşılaşılan sorunların çözülmesine yardımcı olur.

Yapay zeka ve makine öğrenimi, kuruluşların müşterilerin sesini daha etkili bir şekilde dinleyip anlamalarını, engelleri tespit etmelerini ve ortak zorlukları veya engelleri çözmelerini sağlar. Girdap Etkisi – CX ve müşteri etkileşimlerine müdahale etmek. 

Makine öğrenimi şunlara dayanır: eğitim ve öğrenim veri kümeleri – ve hatalı girdiler, hatalı sonuçlar ve tahminler üretir. en etkili makine öğrenimi modelleri %70 ila %90 oranında doğrudur. Ve bu doğruluk, yapılandırılmamış verilerden oluşturulan ilgili, temsili, tarafsız ve kapsamlı eğitim verilerine dayanır.

Sağlık sektörü yakalıyor yapılandırılmamış veri Bir müşterinin bir prosedür veya sigorta faturası hakkında sorular sormak için araması gibi sağlık odaklı konuşmalardan. İnsanların her hasta konuşmasını (çoğunlukla binlerce kez gerçekleşir) her gün analiz etmesi imkansız olsa da, yapay zeka ve makine öğrenimi araçları yapabilmek Her konuşmayı analiz edin. Doğru teknolojiyle sağlık kuruluşları, konuşma verilerini geniş ölçekte toplayabilir ve analiz edebilir.

2. Konuşmaya dayalı zeka, ankete dayalı verilere göre daha derin içgörüler sunar.

Net teşvik puanları (NPS) ve müşteri memnuniyeti (CSAT) gibi anketler onlarca yıldır altın standart olmuştur. Ancak daha ayrıntılı bir şekilde bilgi sahibi olamıyorlar ve müşteri endişelerinin temel nedenlerini inceleyemiyorlar ve asla bu işlevi yerine getirmeyi amaçlamıyorlar. 

Tersine, konuşma zekası, istenmeyen, çift yönlü müşteri verilerini yakalamak için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanma yeteneği nedeniyle CX'e bütünsel bir bakış sunar. Bu araç, müşteri görüşmelerinden oluşturulan yapılandırılmamış verilerin %100'ünü yakalayarak tüm CX süreci boyunca daha derin içgörüler sağlar.

3. Yapay zekadan yararlanmak veri analitiğine değer katar. 

Yapay zeka destekli araçlar, sağlık hizmeti liderlerinin müşteri deneyimini geliştirmek için kullanabileceği değerli, eyleme geçirilebilir veri öngörüleri elde eder. Yapay zeka ve makine öğrenimi, sağlık kuruluşlarının müşterilerinin seslerini daha etkili bir şekilde dinlemesini ve hayal kırıklığına neden olan engelleri ve sorunları anlamasını sağlar. 

Bununla birlikte, pek çok endüstri, sektöre özgü olmayan veriler kullanılarak eğitilen modellere güvenmiştir; bu da kelimelerin ardındaki niyet veya anlamla ilgili nüansların kaybolması nedeniyle hatalı yorumlara yol açmaktadır. ML güvenilirliği modellerin nasıl eğitildiğine bağlıdır. Sağlık hizmetlerine özel görüşmelerle eğitilen yapay zeka şunları yapabilir:

• Sağlık hizmetleri görüşmelerinden en önemli değeri çıkarmak
• Sağlık sektörünün düzenleyici yapısını derinlemesine ve kapsamlı bir şekilde anlamak
• Sağlık kuruluşlarına hız ve değer katmak için makine öğrenimi modelleri oluşturma

4. Niteliksel ve niceliksel içgörülerin bütünleştirilmesi fırsat sağlar.

Veriye daldırma, kuruluşlara güçlü bir hikaye anlatma gücü verir. Veri destekli hikaye anlatımı, kavramları zenginleştirmek, anlam sağlamak ve insanların bağlantı kurmasına yardımcı olmak için niteliksel ve niceliksel verileri birleştirir. 

Nicel veriler sayı biçiminde somut bilgiler sağlar. Niteliksel veriler, fikirlerin keşfedilmesini teşvik ederek ve kuruluşların sorunları belirlemesine ve bunlara yanıt vermesine yardımcı olarak niceliksel verileri geliştirir. Bu analizler birlikte kullanıldığında “ne” ve “neden” sorularını tek bir yerde sunarak daha kapsamlı, bütünsel bir tablo ortaya çıkarıyor.

Bir kullanım örneğinde, bir yaşam bilimleri şirketi çağrı merkezi mesajlaşmasını standartlaştırmak ve müşteri deneyimini geliştirmek istiyordu. Şirket, müşterilerin yolculuklarına başladığı andan son iletişimlerine kadar tüm konuşma verilerini analiz etmek için yapay zeka teknolojisini benimsedi ve kullandı. Analiz açıkça yüksek çağrı hacmine sahip müşteri deneyimlerine odaklandı ve şirketin aşağıdaki noktaları belirlemesine yardımcı oldu:

• Temsilci mesajlarındaki tutarlılık eksikliği, müşteri stresine veya kafa karışıklığına neden oldu.
• Müşteriler deneyimlerinde kafa karışıklığı yaşadı veya kayboldu (Girdap Etkisi).
• Kuruluşun müşterilere ek destek sunma fırsatları vardı.

Hikaye anlatıcıları (verileri analiz edenler), toplanan verileri değerlendirmek ve belirli müşteri zorluklarını belirlemek için niteliksel ve niceliksel analizler kullandı. Bu farklı veri türleri birbirini tamamladı ve kuruluşun müşteri yolculuğunun daha bağlamsal, veriye dayalı bir öyküsünü anlatmasına olanak sağladı. 

İnsanlar Analitikte Her Zaman Önemli Bir Rol Oynayacak

Yapay zekanın analitik dünyasını tamamen insan unsurunun yerine geçireceğini düşünmek bir yanılgıdır. Ancak yapabileceği şey, önemli veri hacimlerini insanlardan daha etkili ve verimli bir şekilde yönetmek ve insanlara, eleştirel düşünmeyi gerektiren diğer zorluklarla başa çıkma özgürlüğü vermektir. 

Sağlık kuruluşları bir zamanlar her gün üretilen neredeyse sınırsız miktardaki karmaşık, yapılandırılmamış verileri etkili bir şekilde yönetecek teknolojiden yoksundu. Ancak konuşma zekasının evrimi, verileri hayata geçirmeyi, ilgi çekici hikayeler anlatmayı, daha derin içgörüleri ortaya çıkarmayı ve geniş ölçekte dinleyerek stratejik karar alma sürecine rehberlik etmeyi mümkün kıldı.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/