Giá trị của phân tích dữ liệu trong ngành chăm sóc sức khỏe

Trong khi ngành chăm sóc sức khỏe đã tụt hậu một chút so với các ngành khác trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) – và đúng như vậy, khi xét đến những lo ngại rất chính đáng về an ninh và an toàn – các nhà lãnh đạo của ngành đã trải qua một sự thay đổi tư duy, nhận ra tầm quan trọng của giá trị của đổi mới công nghệ và phân tích dữ liệu. 

Kể từ khi triển khai, phân tích dữ liệu đã thay đổi hoàn toàn việc chăm sóc sức khỏe, ảnh hưởng đến cách các tổ chức thực hiện công việc và cung cấp dịch vụ chăm sóc – đồng thời thay đổi cách các nhà nghiên cứu, người ủng hộ chính sách và bệnh nhân hoạt động trong hệ thống. Dữ liệu này đã cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe theo vô số cách, cung cấp thông tin cho việc thực hiện các nghiên cứu y tế, nâng cao hiểu biết của bệnh nhân về bảo hiểm y tế và chi phí xét nghiệm y tế, đồng thời hướng dẫn bác sĩ đưa ra các khuyến nghị phòng ngừa.

Các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe đã tìm thấy một ứng dụng có giá trị khác cho dữ liệu này:

• Thấu hiểu những nỗi đau của bệnh nhân trong hành trình chăm sóc sức khỏe của họ
• Xác định nhu cầu đào tạo cho nhân viên trung tâm cuộc gọi
• Khám phá những hiểu biết sâu sắc từ trải nghiệm của khách hàng (CX) và các sáng kiến ​​tiếp thị

Để tránh một trận lụt dữ liệu sắp xảy ra trong một thế giới dự kiến ​​sẽ tạo ra và lưu trữ hơn 200 zettabyte trên đám mây vào năm 2025, các tổ chức chăm sóc sức khỏe cần một chiến lược đáng tin cậy, hiệu quả để thu thập, đánh giá và phân tích dữ liệu. Chiến lược này sẽ giúp lãnh đạo thu thập và sử dụng những hiểu biết sâu sắc để đưa ra quyết định sáng suốt. 

Nhập các công cụ AI và ML sẽ tiếp tục thấy việc sử dụng chúng trong phân tích ngày càng tăng. Lãnh đạo tổ chức chăm sóc sức khỏe nên tận dụng công nghệ này để trích xuất những thông tin chi tiết về dữ liệu có giá trị, hữu ích nhằm mang lại CX tốt hơn. Đây là lý do tại sao.

1. Lắng nghe trên quy mô lớn giúp giải quyết các vấn đề chung.

AI và ML trao quyền cho các tổ chức lắng nghe và hiểu tiếng nói của khách hàng hiệu quả hơn, xác định những trở ngại và giải quyết những thách thức hoặc rào cản chung – như hiệu ứng xoáy – can thiệp vào CX và tương tác với khách hàng. 

Học máy dựa vào tập dữ liệu đào tạo và học tập – và đầu vào không chính xác tạo ra kết quả và dự đoán không chính xác. Các các mô hình ML hiệu quả nhất có độ chính xác từ 70% đến 90%. Và độ chính xác đó phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo toàn diện, có tính đại diện, không thiên vị, được tạo ra từ dữ liệu phi cấu trúc.

Ngành chăm sóc sức khỏe nắm bắt dữ liệu phi cấu trúc từ các cuộc trò chuyện tập trung vào chăm sóc sức khỏe như khách hàng gọi điện để hỏi về một thủ tục hoặc hóa đơn bảo hiểm. Mặc dù mọi người không thể phân tích từng cuộc trò chuyện của bệnh nhân (thường diễn ra hàng nghìn) mỗi ngày, nhưng các công cụ AI và ML có thể phân tích từng cuộc trò chuyện. Với công nghệ phù hợp, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể thu thập và phân tích dữ liệu đàm thoại trên quy mô lớn.

2. Thông tin hội thoại cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn dữ liệu dựa trên khảo sát.

Các cuộc khảo sát như điểm quảng cáo ròng (NPS) và sự hài lòng của khách hàng (CSAT) đã trở thành tiêu chuẩn vàng trong nhiều thập kỷ. Nhưng họ không thể tìm hiểu chi tiết hơn và kiểm tra các nguyên nhân cốt lõi khiến khách hàng lo ngại – họ cũng không bao giờ có ý định phục vụ chức năng đó. 

Ngược lại, trí thông minh đàm thoại mang lại cái nhìn toàn diện về CX nhờ khả năng tận dụng AI và ML để thu thập dữ liệu khách hàng hai chiều, không được yêu cầu. Công cụ này thu thập 100% dữ liệu phi cấu trúc được tạo ra từ các cuộc trò chuyện của khách hàng để mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn về toàn bộ quá trình liên tục của CX.

3. Tận dụng AI sẽ tăng thêm giá trị cho việc phân tích dữ liệu. 

Các công cụ do AI điều khiển sẽ trích xuất những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có giá trị, hữu ích mà các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng để cải thiện CX. AI và ML giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe lắng nghe tiếng nói của khách hàng một cách hiệu quả hơn cũng như hiểu được các rào cản và vấn đề gây ra sự thất vọng. 

Tuy nhiên, nhiều ngành đã dựa vào các mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu không dành riêng cho ngành, dẫn đến những diễn giải không chính xác vì các sắc thái của ý định hoặc ý nghĩa đằng sau từ ngữ bị mất đi. Độ tin cậy của ML phụ thuộc vào cách đào tạo mô hình. AI được đào tạo bằng các cuộc hội thoại dành riêng cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có khả năng:

• Trích xuất giá trị quan trọng nhất từ ​​các cuộc trò chuyện về chăm sóc sức khỏe
• Hiểu sâu sắc và kỹ lưỡng bản chất quy định của ngành chăm sóc sức khỏe
• Xây dựng mô hình ML để mang lại tốc độ và giá trị cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe

4. Tích hợp những hiểu biết định tính và định lượng mang lại cơ hội.

Việc tích hợp dữ liệu giúp các tổ chức có thể kể một câu chuyện có sức thuyết phục. Kể chuyện dựa trên dữ liệu kết hợp dữ liệu định tính và định lượng để làm phong phú thêm các khái niệm, cung cấp ý nghĩa và giúp mọi người kết nối. 

Dữ liệu định lượng cung cấp thông tin cụ thể dưới dạng số. Dữ liệu định tính nâng cao dữ liệu định lượng bằng cách mời gọi khám phá các ý tưởng và giúp các tổ chức xác định và ứng phó với các vấn đề. Khi được sử dụng cùng nhau, những phân tích này sẽ tạo ra một bức tranh tổng thể, toàn diện hơn bằng cách trình bày “cái gì” và “tại sao” ở cùng một nơi.

Trong một trường hợp sử dụng, một công ty khoa học đời sống muốn chuẩn hóa tính năng nhắn tin của trung tâm cuộc gọi và cải thiện CX của mình. Công ty đã áp dụng và sử dụng công nghệ AI để phân tích tất cả dữ liệu hội thoại từ khi khách hàng bắt đầu hành trình cho đến lần giao tiếp cuối cùng. Phân tích tập trung rõ ràng vào trải nghiệm của khách hàng với số lượng cuộc gọi cao, giúp công ty xác định vị trí:

• Sự thiếu nhất quán trong thông điệp của đại lý dẫn đến căng thẳng hoặc nhầm lẫn cho khách hàng.
• Khách hàng trở nên bối rối hoặc lạc lõng (Hiệu ứng xoáy) trong trải nghiệm của họ.
• Tổ chức đã có cơ hội cung cấp hỗ trợ bổ sung cho khách hàng.

Người kể chuyện (những người phân tích dữ liệu) đã sử dụng các phân tích định tính và định lượng để đánh giá dữ liệu thu thập được và xác định những thách thức cụ thể của khách hàng. Các loại dữ liệu khác nhau này bổ sung cho nhau và cho phép tổ chức kể một câu chuyện dựa trên dữ liệu, theo ngữ cảnh hơn về hành trình của khách hàng. 

Con người sẽ luôn đóng vai trò quan trọng trong phân tích

Thật sai lầm khi nghĩ rằng AI sẽ chiếm lĩnh thế giới phân tích, thay thế hoàn toàn yếu tố con người. Tuy nhiên, những gì nó có thể làm là quản lý khối lượng dữ liệu đáng kể một cách hiệu quả và năng suất hơn con người - và giúp con người giải phóng để xử lý những thách thức khác đòi hỏi tư duy phản biện. 

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe từng thiếu công nghệ để quản lý hiệu quả số lượng dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc gần như vô hạn được tạo ra hàng ngày. Nhưng sự phát triển của trí thông minh đàm thoại đã giúp biến dữ liệu thành hiện thực, kể những câu chuyện hấp dẫn, khám phá những hiểu biết sâu sắc hơn và hướng dẫn việc ra quyết định chiến lược bằng cách lắng nghe trên quy mô lớn.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
• Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/