Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie mithilfe von KI Antworten aus einer Patientenbefragung über die Erfahrungen in der Notaufnahme analysieren können, um schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Wählen Sie die richtigen Werkzeuge für die Analyse von Umfrageantworten
Ihr Ansatz und die Werkzeuge hängen von der Struktur Ihrer Umfragedaten ab – lassen Sie uns das aufschlüsseln, um unnötige Kopfschmerzen zu vermeiden.
Quantitative Daten: Denken Sie an Zahlen und ausgewählte Optionen (wie „Wie lange haben Sie gewartet?“). Diese sind unkompliziert und Sie können sie einfach mit Excel oder Google Sheets analysieren.
Qualitative Daten: Dies ist ein offenes Feedback – wie Menschen ihre Erfahrungen beschreiben, was ihnen gefiel und was sie frustrierte. Wenn Sie viele solcher Antworten haben, ist es unrealistisch, alles zu lesen, insbesondere bei Krankenhausumfragen, bei denen Details wichtig sind. Hier verändert die KI-gestützte qualitative Analyse das Spielfeld komplett.
Es gibt zwei Hauptansätze für die Analyse qualitativer Umfrageantworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Sie können Ihre qualitativen Daten exportieren und in ChatGPT, Gemini oder einen anderen bekannten Chatbot-KI einfügen. Dies gibt Ihnen Flexibilität und ermöglicht es Ihnen, mit Aufforderungen zu experimentieren und verschiedene Arten von Zusammenfassungen zu erstellen.
Allerdings ist die Verarbeitung von Umfragedaten auf diese Weise oft umständlich. Sie müssen auf Formatierungsprobleme achten, nur das kopieren, was in den Kontext der KI passt, und diesen Prozess für jeden Antwortsatz wiederholen. Wenn Sie die Analyse teilen oder mehrere Fragen vergleichen möchten, wird es schnell zeitaufwändig.
All-in-One-Tool wie Specific
Vollständig integrierte Plattformen wie Specific sind speziell für diesen Anwendungsfall entwickelt. Sie können den gesamten Prozess – Umfrageerstellung, Datenerfassung und KI-gestützte Analyse – an einem Ort durchführen.
Specifics konversationelle KI-Umfragen sammeln bessere Daten, indem sie intelligente, automatische Folgefragen stellen – was zu reichhaltigeren Details und qualitativ hochwertigeren Erkenntnissen führt. Erfahren Sie, wie automatische KI-Nachfragen funktionieren.
Auf der Analyseite fasst Specific Themen sofort zusammen, hebt wichtiges Feedback hervor und verwandelt alles in umsetzbare Erkenntnisse – ohne Tabellenkalkulationen oder manuelle Datenaufbereitung. Sie können mit der KI über Ihre Ergebnisse chatten, genau wie mit ChatGPT, erhalten jedoch zusätzliche Kontrollen (Filterung, Segmentierung, Fragenfokus auf Ebene), die speziell für Umfragedaten maßgeschneidert sind.
Für viele spart dieser All-in-One-Ansatz eine Menge Zeit, und Sie vermeiden den Alptraum des Exports, der Neugestaltung und des Kopierens. Hier ist ein Leitfaden zum Erstellen einer effektiven Patientenumfrage, wenn Sie von Grund auf neu beginnen.
Abgesehen von diesen, gibt es auch professionelle Werkzeuge wie NVivo, MAXQDA und ATLAS.ti, die sich an Forscher richten – jedes nutzt KI-gestützte Kodierung, um die qualitative Analyse großer und komplexer Datensätze zu vereinfachen. [1][2][3]
Nützliche Aufforderungen zur Analyse der Erfahrungen von Patientennotaufnahmen
Machen wir die KI wirklich hilfreich! Gut gestaltete Aufforderungen schöpfen die Kraft von GPT-basierten Tools aus. Hier sind praktische bewährte Aufforderungen, um Umfrageergebnisse von Patienten über ihre Erfahrungen in der Notaufnahme zu analysieren:
Aufforderung für Kernideen: Dies ist Ihr "großes Bild in Sekunden"-Werkzeug – ideal, um die wichtigsten Probleme oder positiven Trends aus einer Vielzahl von Patientenerfahrungen zu identifizieren. Es funktioniert hervorragend in Specific, und Sie erhalten solide Ergebnisse, wenn Sie es in ChatGPT oder ähnlichen KIs einfügen.
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett (4-5 Worte pro Kernidee) und bis zu 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Output-Anforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Wörter), die am meisten erwähnten zuerst
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernideen-Text:** Erklärungstext
2. **Kernideen-Text:** Erklärungstext
3. **Kernideen-Text:** Erklärungstext
Je mehr Kontext Sie Ihrer KI geben, desto besser werden Ihre Ergebnisse. Beispielsweise könnten Sie Folgendes vor Ihrer Kernaufforderung hinzufügen:
Diese Daten stammen aus einer Umfrage von frisch entlassenen Krankenhauspatienten über ihre Erfahrungen in der Notaufnahme. Das Ziel ist es, Muster in der Patientenzufriedenheit, den Schmerzpunkten und Verbesserungsvorschlägen zu identifizieren.
Nachdem Sie die Kernideen extrahiert haben, gehen Sie tiefer ins Detail:
Aufforderung zur Vertiefung: „Erzählen Sie mir mehr über [Kernidee, zum Beispiel: ‚lange Wartezeiten‘]“
Aufforderung zur Fokussierung auf spezifische Themen: „Hat jemand über [XYZ, z.B. 'Kommunikation mit den Krankenschwestern'] gesprochen?” Sie können immer noch anhängen: „Fügen Sie Zitate ein“, um direkte Aussagen einzufügen.
Aufforderung für Personas: Verwenden Sie dies, um Ihre Umfrageantworten in Archetypen zu clustern – wirklich nützlich, wenn Sie Interventionen maßschneidern möchten.
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von eindeutigen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre Schlüsselmerkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster zusammen, die in den Gesprächen beobachtet wurden.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt werden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie etwaige Muster oder Häufigkeit des Auftretens.
Aufforderung für Motivationen & Treiber:
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und liefern Sie unterstützende Beweise aus den Daten.
Aufforderung zur Sentiment-Analyse:
Bewerten Sie das insgesamt in den Umfrageantworten geäußerte Sentiment (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie Schlüsselphrasen oder Feedback hervor, die zu jeder Sentiment-Kategorie beitragen.
Aufforderung für Vorschläge & Ideen:
Identifizieren und listen Sie alle von Umfrageteilnehmern gegebenen Vorschläge, Ideen oder Wünsche auf. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie bei Bedarf direkte Zitate hinzu.
Aufforderung für nicht erfüllte Bedürfnisse & Chancen:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um nicht erfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungschancen zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Möchten Sie Inspiration für die besten Fragen für Patientenumfragen? Erkunden Sie diese Best Practices für Notaufnahme-Erfahrung Umfragefragen.
Wie Specific qualitative Daten basierend auf Frageart analysiert
Hochwertige Analyse beginnt damit, wie Fragen und Daten organisiert sind. So handhabt Specific die Dinge automatisch (und Sie können mit ChatGPT eine ähnliche Logik verwenden, allerdings manuell):
Offene Fragen (mit oder ohne Folgefragen): Specific erstellt Zusammenfassungen für die gesamte Frage sowie gruppierte Ergebnisse für jede Folgefrage, sodass Sie die Meinungsvielfalt sehen – entscheidend für das Verständnis unterschiedlicher Patientengeschichten.
Multiple-Choice-Fragen mit Folgefragen: Jede Antwortmöglichkeit erhält eine separate Zusammenfassung aller darauf bezogenen Folgeantworten, sodass Sentiment und Kontext für spezifische Erfahrungen einfach nachverfolgt werden können (wie Unterschiede in den Wartezeiten oder Wahrnehmungen der Kommunikation durch das Personal).
NPS (Net Promoter Score): Detraktoren, Passive und Promotoren erhalten jeweils eine eigene Zusammenfassung der Folgeantworten – extrem nützlich, um umsetzbares Feedback von unzufriedenen, neutralen und zufriedenen Patienten präzise herauszufinden.
Sie können ähnliche Ergebnisse mit GPT-Tools erzielen, allerdings dauert es mehr manuelles Sortieren, Kopieren und Einfügen.
Umgehung der Kontextgrenzen von KI bei der Analyse von Patientenbefragungen
Die Kontextgröße einer KI – wie viel Informationen in einem Rutsch passen – ist eine echte Herausforderung, wenn man große Mengen an Patientenfeedback analysiert. Wenn Ihre Notaufnahme-Umfrage groß wird (was großartig ist!), stoßen Sie irgendwann an Grenzen.
Zwei Ansätze lösen dies reibungslos (und Specific handhabt beide automatisch):
Filterung: Konzentrieren Sie sich auf nur die Gespräche, die wichtig sind – die Filterung ermöglicht es Ihnen, Antworten basierend auf bestimmten Antworten oder Folgefragen auszuwählen. Nur diese werden von der KI analysiert.
Zuschneiden: Fokussieren Sie die KI auf spezifische Fragen. Sie wählen – vielleicht nur offene Fragen, nur NPS-Folgefragen oder ein bestimmtes Thema. Dies hält Ihr Datenpaket innerhalb der Kontextgrenze der KI und sorgt dafür, dass jede Analyse präzise und umsetzbar ist.
Dies ist besonders jetzt wichtig: Ende 2023 sind die Wartezeiten in den Notaufnahmen in ganz Großbritannien stark angestiegen (z.B. haben in England über 42 % der Patienten mehr als vier Stunden auf Versorgung gewartet [1]). Je mehr Antworten Sie erhalten, desto mehr benötigen Sie intelligente Filterung und Zuschneiden, um Bedeutung herauszuziehen, ohne überfordert zu werden.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Patientenbefragungsantworten
Die Zusammenarbeit bei der Analyse von Erfahrungen in der Notaufnahme von Patienten ist ein Teamsport. Feedback betrifft alle: Klinikpersonal, Betrieb, Qualitätsteams. Aber herkömmliche Werkzeuge machen Teamarbeit oft umständlich – das Teilen von Tabellenkalkulationen oder Word-Dokumenten reicht einfach nicht aus.
Mit Specific können Sie mit Kollegen in die Umfragedaten eintauchen, indem Sie direkt mit der KI über die Ergebnisse chatten. Es ist intuitiv, und alles am Gespräch wird im Kontext gespeichert, damit es später leicht nachzulesen ist.
Mehrere Chats, Filter und Sichtbarkeit: Jeder Chat kann seinen eigenen analytischen Fokus haben (wie „alle Patienten, die Verzögerungen bei den Wartezeiten erwähnen“ vs. „alle Kommentare zur Haltung des Personals“). Es ist sofort klar, wer welche Unterhaltung gestartet hat, und Sie sehen die Avatare aller in Gruppenchats – so ist es kinderleicht, zusammenzuarbeiten, Erkenntnisse zu überprüfen und Folgemaßnahmen zuzuweisen.
Asynchrone Forschung wird einfacher: Nicht jeder muss zur gleichen Zeit verfügbar sein. Teilen Sie Erkenntnisse, markieren Sie Teammitglieder, und lassen Sie alle den Fortschritt der Erkenntnisse und Kommentare zu ihrem eigenen Zeitplan sehen. Probieren Sie es selbst aus oder bearbeiten Sie Ihre Patientenumfrage, indem Sie einfach mit der KI chatten – Schluss mit dem Jonglieren mit endlosen Einstellungsscreens.
Benötigen Sie schnell eine frische NPS-Umfrage für Patienten? Starten Sie eine NPS-Umfrage für Erfahrungen in der Notaufnahme in wenigen Minuten.
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