数据分析在医疗保健行业的价值

尽管医疗保健行业在采用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方面稍微落后于其他行业（考虑到非常有效的安全问题，这是理所当然的），但其领导者已经经历了思维方式转变，认识到 技术创新价值 和数据分析。 

自实施以来， 数据分析彻底改变了医疗保健，影响组织如何开展工作和提供护理，并改变研究人员、政策倡导者和患者在系统内的运作方式。 这些数据以多种方式改善了医疗保健服务，为医学研究的执行提供信息，提高患者对健康保险和医学检查成本的了解，并指导医生提出预防建议。

医疗保健领导者发现了该数据的另一个有价值的应用：

• 了解患者医疗保健过程中的痛点
• 确定呼叫中心座席的培训需求
• 从客户体验 (CX) 和营销计划中发现见解

为了避免在一个预计会产生和存储数据的世界中出现迫在眉睫的数据洪流 到 200 年，云端存储容量将超过 2025 ZB，医疗保健组织需要可靠、高效的策略来收集、评估和分析数据。 该策略应帮助领导层收集并利用见解来做出明智的决策。 

输入人工智能和机器学习工具，它们在分析中的使用将继续增加。 医疗保健组织领导层应利用这项技术来提取有价值的、可操作的数据见解，以提供更好的客户体验。 原因如下。

1. 大规模倾听有助于解决常见问题。

人工智能和机器学习使组织能够更有效地倾听和理解客户的声音，查明绊脚石并解决常见的挑战或障碍，例如 涡流效应 – 干扰客户体验和客户互动。 

机器学习依赖于 训练和学习数据集 – 不准确的输入会产生不准确的结果和预测。 这 最有效的 ML 模型在 70% 到 90% 的时间内准确。 这种准确性依赖于从非结构化数据生成的相关的、有代表性的、公正的、全面的训练数据。

医疗保健行业抓住 非结构化数据 来自以医疗保健为中心的对话，例如客户致电询问有关程序或保险账单的问题。 虽然人们不可能每天分析每个患者的对话（通常发生数千次），但人工智能和机器学习工具 能够 分析每一次对话。 借助正确的技术，医疗保健组织可以大规模收集和分析对话数据。

2. 对话智能比基于调查的数据提供更深入的见解。

几十年来，净推荐分数 (NPS) 和客户满意度 (CSAT) 等调查一直是黄金标准。 但他们无法更细致地检查客户担忧的根本原因 - 他们也无意提供该功能。 

相反，对话智能提供了对 CX 的整体了解，因为它能够利用人工智能和机器学习来捕获主动提供的双向客户数据。 该工具可捕获客户对话中生成的 100% 非结构化数据，从而在整个 CX 连续体中获得更深入的见解。

3. 利用人工智能为数据分析增加价值。 

人工智能驱动的工具可以提取有价值的、可操作的数据洞察，医疗保健领导者可以利用这些洞察来改善客户体验。 人工智能和机器学习使医疗保健组织能够更有效地倾听客户的声音，并了解导致挫败感的障碍和问题。 

然而，许多行业依赖于使用非行业特定数据训练的模型，导致解释不准确，因为单词背后的意图或含义的细微差别被丢失。 机器学习的可靠性取决于模型的训练方式。 经过医疗保健特定对话训练的人工智能能够：

• 从医疗保健对话中提取最重要的价值
• 深入透彻地理解医疗健康行业的监管本质
• 构建机器学习模型，为医疗保健组织带来速度和价值

4. 整合定性和定量见解提供了机会。

数据沉浸使组织能够讲述一个强有力的故事。 以数据为支撑的故事讲述结合了定性和定量数据来丰富概念、提供意义并帮助人们建立联系。 

定量数据以数字形式提供具体信息。 定性数据通过邀请人们探索想法并帮助组织识别和响应问题来增强定量数据。 当一起使用时，这些分析通过在一个地方呈现“什么”和“为什么”来创建更全面、整体的图片。

在一个用例中，一家生命科学公司希望标准化呼叫中心消息传递并改进其客户体验。 该公司采用并使用人工智能技术来分析从客户开始旅程到最终沟通的所有对话数据。 该分析明确关注高呼叫量的客户体验，帮助公司确定：

• 代理消息传递缺乏一致性导致客户感到压力或困惑。
• 客户在他们的体验中变得困惑或迷失（涡流效应）。
• 该组织有机会为客户提供额外的支持。

讲故事的人（分析数据的人）使用定性和定量分析来评估收集的数据并确定特定的客户挑战。 这些不同的数据类型相互补充，使组织能够讲述更符合上下文、有数据支持的客户旅程故事。 

人类将始终在分析中发挥重要作用

认为人工智能将接管分析世界、完全取代人为因素的想法是错误的。 然而，它可以做的是比人类更有效和高效地管理大量数据，并让人类有时间处理其他需要批判性思维的挑战。 

医疗保健组织曾经缺乏有效管理每天产生的几乎无限数量的复杂、非结构化数据的技术。 但对话智能的发展使得将数据变为现实、讲述引人入胜的故事、发现更深入的见解以及通过大规模倾听来指导战略决策成为可能。

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• Sumber: https://www.dataversity.net/the-value-of-data-analytics-in-the-health-care-industry/