Значення аналізу даних у галузі охорони здоров’я

Значення аналізу даних у галузі охорони здоров’я

Мітка часу: 10 травня 2023 3:25
Вихідний вузол: 2641418

Хоча індустрія охорони здоров’я дещо відстала від інших галузей у впровадженні штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) – і це справедливо, враховуючи серйозні проблеми безпеки та безпеки – її лідери зазнали змін у мисленні, визнаючи, значення технологічних інновацій та аналіз даних. 

З моменту його впровадження, аналітика даних повністю змінила систему охорони здоров’я, впливаючи на те, як організації виконують свою роботу та надають допомогу – і змінюючи те, як дослідники, прихильники політики та пацієнти працюють у системі. Ці дані багатьма способами покращили надання медичної допомоги, інформуючи про виконання медичних досліджень, покращуючи розуміння пацієнтами вартості медичного страхування та медичних тестів, а також направляючи лікарів у їхніх профілактичних рекомендаціях.

Лідери охорони здоров’я знайшли ще одне цінне застосування для цих даних:

  • Розуміння хворобливих точок пацієнтів на шляху лікування
  • Визначення потреб у навчанні для агентів кол-центру
  • Виявлення досвіду клієнтів (CX) і маркетингових ініціатив

Щоб уникнути загрозливого потоку даних у світі, який, як очікується, буде генерувати та зберігати понад 200 зетабайт у хмарі до 2025 року, організаціям охорони здоров’я потрібна надійна ефективна стратегія збору, оцінки та аналізу даних. Ця стратегія має допомогти керівництву збирати та використовувати інформацію для прийняття обґрунтованих рішень. 

Введіть інструменти штучного інтелекту та машинного навчання, які продовжуватимуть використовувати в аналітиці. Керівництво організацій охорони здоров’я має використовувати цю технологію для отримання цінних і корисних даних для забезпечення кращого CX. Ось чому.

1. Слухання в масштабі допомагає вирішувати типові проблеми.

AI та ML дають змогу організаціям ефективніше слухати та розуміти голоси клієнтів, виявляти камені спотикання та вирішувати загальні проблеми чи бар’єри, наприклад вихровий ефект – втручання в CX і взаємодію з клієнтами. 

Машинне навчання спирається на набори даних навчання та навчання – і неточні вхідні дані породжують неточні результати та прогнози. The найефективніші моделі ML є точними від 70% до 90% часу. І ця точність залежить від релевантних, репрезентативних, неупереджених, комплексних навчальних даних, отриманих із неструктурованих даних.

Індустрія охорони здоров'я захоплює неструктуровані дані від розмов, зосереджених на охороні здоров’я, як-от клієнт, який телефонує із запитаннями про процедуру чи рахунок за страхування. Хоча людям неможливо аналізувати кожну розмову пацієнта (часто відбувається тисячами) щодня, інструменти AI та ML може аналізувати кожну розмову. За допомогою правильної технології організації охорони здоров’я можуть збирати та аналізувати дані розмов у масштабі.

2. Розмовна розвідка пропонує глибше розуміння, ніж дані, засновані на опитуванні.

Такі опитування, як чистий рейтинг промоутерів (NPS) і задоволеність клієнтів (CSAT), були золотим стандартом протягом десятиліть. Але вони не можуть стати більш детальними та вивчити першопричини занепокоєння клієнтів – і вони ніколи не мали на меті виконувати цю функцію. 

Навпаки, розмовний інтелект пропонує цілісний погляд на CX завдяки своїй здатності використовувати AI та ML для захоплення небажаних двонаправлених даних клієнтів. Цей інструмент фіксує 100% неструктурованих даних, отриманих із розмов із клієнтами, щоб отримати глибше розуміння всієї континууми CX.

3. Використання штучного інтелекту додає цінності аналітиці даних. 

Інструменти на основі штучного інтелекту отримують цінні практичні дані, які керівники сфери охорони здоров’я можуть використовувати для покращення CX. AI та ML дають змогу організаціям охорони здоров’я ефективніше прислухатися до голосів своїх клієнтів і розуміти перешкоди та проблеми, які викликають розчарування. 

Однак багато галузей покладалися на моделі, навчені з використанням негалузевих даних, що призводило до неточних інтерпретацій, оскільки втрачалися нюанси наміру чи значення слів. Надійність ML залежить від того, як навчені моделі. ШІ, навчений розмовам про охорону здоров’я, здатний:

  • Отримання найбільшої цінності з розмов про здоров’я
  • Глибоке та досконале розуміння нормативної природи галузі охорони здоров’я
  • Створення моделей машинного навчання, щоб забезпечити швидкість і цінність для організацій охорони здоров’я

4. Інтеграція якісної та кількісної інформації дає можливість.

Занурення в дані дає організаціям можливість розповісти потужну історію. Розповідь на основі даних поєднує якісні та кількісні дані, щоб збагатити концепції, надати значення та допомогти людям спілкуватися. 

Кількісні дані надають конкретну інформацію в числовій формі. Якісні дані покращують кількісні дані, заохочуючи до дослідження ідей і допомагаючи організаціям визначати проблеми та реагувати на них. При спільному використанні ці аналізи створюють більш повну, цілісну картину, представляючи «що» і «чому» в одному місці.

В одному випадку використання компанія, що займається науками про життя, хотіла стандартизувати обмін повідомленнями кол-центру та покращити свій CX. Компанія прийняла та використовувала технологію штучного інтелекту для аналізу всіх даних розмови з моменту, коли клієнти почали свою подорож до свого останнього спілкування. Аналіз був зосереджений безпосередньо на досвіді клієнтів із великою кількістю дзвінків, що допомогло компанії визначити, де:

  • Відсутність узгодженості в обміні повідомленнями агентів призводила до стресу або плутанини клієнтів.
  • Клієнти заплуталися або загубилися (ефект Едді) через свій досвід.
  • Організація мала можливість запропонувати клієнтам додаткову підтримку.

Розповідачі (ті, хто аналізує дані) використовували якісний і кількісний аналіз, щоб оцінити зібрані дані та визначити конкретні проблеми клієнтів. Ці різнорідні типи даних доповнювали один одного і дозволяли організації розповісти більш контекстну історію шляху клієнта, що базується на даних. 

Люди завжди відіграватимуть важливу роль у аналітиці

Помилково вважати, що штучний інтелект захопить світ аналітики, повністю замінивши людський фактор. Однак що він може зробити, так це керувати значними обсягами даних ефективніше та результативніше, ніж люди, і звільнити людей для вирішення інших завдань, що вимагають критичного мислення. 

Колись організаціям охорони здоров’я не вистачало технологій для ефективного керування майже безмежною кількістю складних неструктурованих даних, які створюються щодня. Але еволюція розмовного інтелекту дозволила втілити дані в життя, розповідати переконливі історії, розкривати глибші ідеї та керувати прийняттям стратегічних рішень, слухаючи в масштабі.

Часова мітка:

Більше від ПЕРЕДАЧА