Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Patientenbefragung über die Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten mithilfe von KI und anderen intelligenten Ansätzen zur Analyse von Umfrageantworten analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge für die Analyse wählen
Ihr Ansatz – und die besten Werkzeuge – hängen von der Form und Struktur Ihrer Patientendaten über die Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten ab.
Quantitative Daten: Wenn Sie wissen möchten, wie viele Patienten jede Wahl getroffen haben (wie Zufriedenheitsbewertungen oder NPS-Wertungen), sind herkömmliche Werkzeuge wie Excel oder Google Sheets ausreichend. Das Zählen von Antworten ist unkompliziert und schnell.
Qualitative Daten: Wenn Sie offene Antworten verstehen möchten – wie Geschichten über Wartezeiten bei MRTs oder Meinungen zum radiologischen Personal – stoßen manuelle Ansätze schnell an ihre Grenzen. Es ist nahezu unmöglich, jede Antwort in großem Maßstab zu lesen, insbesondere wenn Sie wiederkehrende Themen oder zentrale Schmerzpunkte finden möchten. Hierbei sind KI-Tools ein Wendepunkt und praktisch notwendig.
Es gibt zwei Ansätze für die Toolauswahl bei der Bearbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool für die KI-Analyse
Einfügen und chatten: Sie können Ihre exportierten Umfragedaten in ChatGPT oder ähnliche auf GPT basierende Tools einfügen und beginnen, Fragen zum Inhalt zu stellen. Auf diese Weise können Sie ein Gespräch mit Ihren Daten führen, anstatt sich selbst durch endlose Antworten zu wühlen.
Nicht sehr praktisch: Die Verarbeitung vieler Texte auf diese Weise wird unübersichtlich. Es ist leicht, den Überblick zu verlieren, die Formatierung kann mühsam sein, und Sie enden ständig beim erneuten Einfügen oder Bearbeiten von Dateien – insbesondere bei großen Umfrageergebnissen oder Nachfragen an bestimmte Gruppen.
All-in-one-Tool wie Specific
Für den Job gebaut: Ein speziell entwickeltes All-in-one-Tool wie Specific macht diesen Prozess erheblich reibungsloser. Sie können Daten sammeln, Nachfragen im Fluss stellen und alles direkt in der Plattform analysieren.
Qualität der Daten: Specific stellt KI-gestützte Nachfragen, während Patienten die Umfrage ausfüllen – was bedeutet, dass Sie automatisch reichhaltigere und umsetzbarere Daten erhalten. Dies ist wichtig, da 74,5 % der Faktoren, die das Patientenerlebnis beeinflussen, auf das Verhalten des Personals zurückzuführen sind, sodass das Eindringen in die Frage, wie Patienten über das Personal dachten, das Wichtigste aufdeckt [1].
Sofortige Einblicke: Sobald die Daten eingegeben sind, verwendet Specific KI, um Antworten zusammenzufassen, gemeinsame Themen zu identifizieren und umsetzbare Erkenntnisse sofort hervorzuheben – keine Tabellenkalkulationen oder Copy-Pasting erforderlich.
Konversationsanalyse: Sie können direkt mit der KI über die Ergebnisse chatten (wie in ChatGPT), jedoch mit umfragespezifischen Funktionen. Dies ermöglicht es Ihnen, die Daten konversationsweise zu untersuchen, nach verschiedenen Antwortgruppen zu filtern und Erkenntnisse mit Ihrem Team zu teilen. Die Verwaltung, welche Daten die KI sieht, ist einfacher, da die Plattform Kontextlimits für Sie handhabt.
Nützliche Anfragen zur Analyse von Patientenumfragen über Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten
Die qualitative Analyse mit KI wird mit den richtigen Anfragen beschleunigt. Hier sind einige praktische, kontextreiche Anfragen, die für Patientendaten über Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten funktionieren:
Anfrage für Kernideen: Extrahieren Sie effizient gemeinsame Themen und Erklärungen, auch aus großen Datensätzen. Dies ist das Rückgrat der eigenen Analyse von Specific, funktioniert aber überall, einschließlich ChatGPT:
Ihre Aufgabe ist es, Kernideen fett (4-5 Wörter pro Kernidee) + maximal 2 Sätze lange Erklärungen zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Vermeiden Sie unnötige Details
- Geben Sie an, wie viele Personen eine bestimmte Kernidee erwähnt haben (verwenden Sie Zahlen, keine Worte), die am meisten erwähnte oben
- keine Vorschläge
- keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Kernidee Text:** Erklärungstext
2. **Kernidee Text:** Erklärungstext
3. **Kernidee Text:** Erklärungstext
KI liefert die besten Ergebnisse, wenn Sie ihr zusätzlichen Kontext über Ihre Umfrage, Ihre Ziele oder spezifische Bedenken geben. Versuchen Sie, Ihre Daten einzuleiten mit:
Ich habe eine Patientenumfrage über Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten in unserer Radiologieabteilung durchgeführt. Mein Hauptziel ist es, die Schmerzpunkte der Patienten bei MRTs zu verstehen, einschließlich der Kommunikation des Personals, der Wartezeiten und des Zugangs zu Berichten. Verwenden Sie diesen Kontext bei der Analyse der Antworten.
Detailabfragung: Sobald Sie eine Kernidee haben, erhalten Sie mehr Details mit: „Erzählen Sie mir mehr über XYZ (Kernidee)“.
Anfrage für ein spezifisches Thema: Um gezieltes Feedback zu suchen oder ein Anliegen zu validieren: „Hat jemand über die Wartezeiten für MRT-Scans gesprochen? Einschließlich Zitate.“
Anfrage für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Um Engpässe oder Quellen der Unzufriedenheit zu identifizieren – was entscheidend ist, wenn z.B. Wartezeit und Interaktion mit dem Personal nachweislich einen überproportionalen Einfluss auf das Patientenerlebnis haben [3]:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie sich eventuelle Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Anfrage für Personas: Wenn Ihr Datensatz groß ist, kann das Verständnis von unterschiedlichen Patiententypen auf der Basis der Antworten Verbesserungen leiten:
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste von unterschiedlichen Personas – ähnlich wie „Personas“ im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie deren Eigenschaften, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.
Anfrage für Vorschläge & Ideen: Fördern Sie umsetzbare Verbesserungen, insbesondere da spezifisches Feedback zu MRT-Diensten nachweislich die Zufriedenheitswerte erhöht [5]:
Identifizieren und listen Sie alle Vorschläge, Ideen oder Anfragen auf, die von Umfrageteilnehmern bereitgestellt wurden. Organisieren Sie sie nach Thema oder Häufigkeit und fügen Sie bei Bedarf direkte Zitate hinzu.
Anfrage für Sentimentanalyse: Verstehen Sie, ob das Feedback insgesamt negativ oder positiv ausfällt. Dies ist wichtig, wenn Sie sehen, dass beispielsweise MRT eine höhere Unzufriedenheitsrate im Vergleich zu Mammographie hat – Kontext, der leitet, wo Verbesserungsbemühungen konzentriert werden sollten [2]:
Bewerten Sie das insgesamt in den Umfrageantworten ausgedrückte Sentiment (z.B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie die Schlüsselsätze oder das Feedback hervor, das zu jeder Sentimentkategorie beiträgt.
Möchten Sie mehr über das Erstellen effektiver Fragen für Ihre Patientenumfrage über Bildgebungsdiensterfahrungen erfahren? Schauen Sie sich unseren Leitfaden zu den besten Fragen für Patientenumfragen über Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten an oder beginnen Sie von Grund auf mit dem AI-Umfragengenerator mit Voreinstellung für Patient und Bildgebungsdiensterfahrungen.
Wie Specific qualitative Daten handhabt: Frage-für-Frage-Analyse
Specific vereinfacht die Analyse, indem es sich automatisch an die Struktur jeder Umfragefrage anpasst, sei es offen oder auswahlbasiert:
Offene Fragen: Sie erhalten eine prägnante KI-generierte Zusammenfassung für alle Antworten plus Zusammenfassungen für alle Nachfragen, die mit dieser Frage in Verbindung stehen. Dies ist entscheidend, um umsetzbare Verbesserungsideen aus einzelnen Patientengeschichten zu extrahieren.
Auswahlmöglichkeiten mit Nachfragen: Für jede Wahlantwort (wie „MRT“ oder „Radiographie“) werden die Antworten auf verwandte Nachfragen gruppiert und separat zusammengefasst. So sehen Sie genau, womit Patienten bei jeder Dienstart zu kämpfen hatten – ein großer Pluspunkt, da Unzufriedenheitsraten je nach Dienstart erheblich variieren [2].
NPS-Fragen: Jedes NPS-Segment (Promoter, Passive, Detraktoren) erhält eine eigene Zusammenfassung aller Nachfragen. Dies ermöglicht es Ihnen, zum Beispiel herauszufinden, was Detraktoren über Wartezeiten gesagt haben im Vergleich dazu, was Promoter an Freundlichkeit des Personals mochten.
Sie können ähnliche Ergebnisse mit ChatGPT erzielen – es erfordert jedoch wesentlich mehr manuelle Arbeit, bei der jede Anfrage sorgfältig sortiert und eingefügt werden muss.
Wenn Sie eine Umfrage erstellen möchten, die von dieser Struktur profitiert, können Sie mit unserem AI-Umfragengenerator für Patient-Erlebnisse mit Bildgebungsdiensten beginnen oder erfahren, wie man eine wirkungsvolle Umfrage gestaltet.
Arbeiten mit AI-Kontextgrenzen: Das Beste aus großen Datensätzen herausholen
KI-Modelle wie GPT-4 haben Grenze für die Kontextgröße – wenn Sie viele Patientenumfrageantworten über Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten haben, können Sie diese Grenzen schnell erreichen. Specific löst dies von Haus aus, aber das Prinzip gilt überall.
Filtern: Analysieren Sie nur Gespräche, bei denen Patienten ausgewählte Fragen beantwortet haben (wie „Beschreiben Sie Ihr Erlebnis während des MRT“) oder bestimmte Antworten gewählt haben („Ich habe Unbehagen erlebt“). Dies stellt sicher, dass Sie Erkenntnisse aus den relevantesten Daten extrahieren.
Beschneiden: Senden Sie nur die spezifischen Fragen, die Sie analysieren lassen möchten, an die KI. Dies hält die Analyse fokussiert und effizient und stellt sicher, dass auch große Datensätze abgedeckt werden können, ohne die Kapazität der KI zu überschreiten.
Erfahren Sie mehr über den Umgang mit komplexer Logik und Nachfragen in Ihrer Umfrage mit automatischen KI-Afragen bei Specific.
Zusammenarbeitsfunktionen zur Analyse von Patientenumfrageantworten
Es ist üblich, dass Teams für Patientenerfahrungen und Radiologieabteilungen Schwierigkeiten haben, Erkenntnisse aus Umfragen zu Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten zu teilen – insbesondere bei der Arbeit über Rollen oder Standorte hinweg. Die Zusammenarbeit ist weitaus reibungsloser, wenn alle tatsächlich die Daten gemeinsam erkunden können.
Als Team mit der KI chatten: Bei Specific können Sie Umfragedaten einfach durch das Chatten mit der KI analysieren, genau wie in ChatGPT – jedoch mit Kontext und Optionen, die für Umfragedaten ausgelegt sind.
Mehrere kollaborative Chats: Sie sind nicht auf einen einzelnen Thread beschränkt. Es können mehrere Chats erstellt werden, jeder mit seinen eigenen Filtern („Zeig mir, was MRT-Patienten über Wartezeiten gesagt haben“), und jeder wird der Person zugeordnet, die ihn gestartet hat. Dies ist ein Lebensretter für Teams, die sich auf unterschiedliche Umfrageteile konzentrieren wollen.
Klarere Zuordnung: In jedem Chat-Gespräch können Sie sofort sehen, welches Teammitglied welche Frage gestellt hat, mit Avataren, die genau anzeigen, wer was gesagt hat. Diese Transparenz macht es Teams einfacher, tatsächlich von der Analyse zur Aktion überzugehen – und die Wiederholung von Arbeit oder das Übersehen eines wichtigen Einblicks zu vermeiden.
Für weitere Ideen zum Aufbau von kollaborativen Workflows für die Umfrageerstellung sehen Sie, wie Teams den AI-Umfrage-Editor in Specific nutzen.
Erstellen Sie jetzt Ihre Patientenumfrage über Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten
Warten Sie nicht, um zu verstehen, was die Zufriedenheit der Patienten bei der Bildgebung wirklich antreibt – erstellen Sie Ihre nächste Patientenumfrage über Erfahrungen mit Bildgebungsdiensten und enthüllen Sie tiefgreifende, umsetzbare Einblicke mit einem konversationalen, KI-gestützten Ansatz in wenigen Minuten.
