Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie Antworten aus einer Patientenbefragung zur Inklusion in die Versorgung mit AI-gestützten Lösungen und Best Practices in der Umfrageanalyse analysieren können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Umfrageantworten wählen
Bei der Analyse von Patientendaten zur Inklusion in die Versorgung sollte Ihr Ansatz und die Wahl der Werkzeuge zu den gesammelten Daten passen. So mache ich es:
Quantitative Daten: Wenn Sie Fragen wie „Wie zufrieden sind Sie?“ stellen oder Checkbox-Optionen haben, sind diese einfach mit Excel oder Google Sheets zu zählen und zu visualisieren. Es ist unkompliziert und funktioniert für Metriken oder Bewertungen.
Qualitative Daten: Offene Fragen oder Nachfragen erfassen tiefere Einblicke – aber alles manuell durchzulesen, ist überwältigend, vor allem wenn Sie hunderte Antworten haben. Hier glänzen AI-Tools: Sie fassen effizient zusammen, was Patienten sagen, ohne sich durch Textmassen zu kämpfen.
Es gibt zwei Ansätze für Tools bei der Verarbeitung qualitativer Antworten:
ChatGPT oder ähnliche GPT-Tools für die AI-Analyse
Copy-Paste-Workflow: Ein Ansatz ist, Ihre Umfrageantworten zu exportieren und in ChatGPT einzufügen. Sie können dann AI-Eingabeaufforderungen verwenden, um Erkenntnisse zu extrahieren, Themen zu identifizieren oder Fragen zu den Daten zu stellen.
Funktional, aber umständlich: Dieser Ansatz funktioniert, ist aber nicht ideal. Sie müssen Ihre Daten formatieren, sich mit Kopier- und Einfügegrenzen auseinandersetzen und den Kontext selbst im Auge behalten. Es erlaubt keine einfache Datenfilterung oder Kombination von strukturierten & unstrukturierten Daten.
All-in-One-Tool wie Specific
Speziell für die Analyse von Umfrageantworten entwickelt: Specific wurde entwickelt, um sowohl Umfrageantworten zu sammeln als auch zu analysieren, indem ein reibungsloser Workflow mit AI genutzt wird. Sie können eine AI-gestützte Umfrage zur Inklusion in die Versorgung starten, und Specific kümmert sich sowohl um die Nachfragen (die die Tiefe und Qualität der Antworten steigern) als auch um die AI-Analyse nach der Umfrage.
Schnellere, reichere Einblicke – keine Tabellenkalkulationen: Mit der AI-Analyse von Umfrageantworten in Specific erhalten Sie sofort Zusammenfassungen, Hauptthemen und umsetzbare Einblicke. Es ist, als hätten Sie einen Forschungsassistenten auf Abruf. Sie können mit der AI über Ihre Ergebnisse chatten, Ihre Anfragen verfeinern und verwalten, welche Teile der Daten von der AI analysiert werden – und das alles, ohne etwas exportieren zu müssen.
Intelligentere Nachfragen, qualitativ hochwertigere Daten: Dank automatischer AI-Nachfragen (erfahren Sie, wie diese Funktion Antworten verbessert), können Sie tiefere Motivationen, Schmerzpunkte und Erwartungen Ihres Patientenkreises aufdecken. Dies führt direkt zu besseren Forschungsergebnissen.
Nützliche Eingabeaufforderungen für die Analyse von Patientenbefragungen zur Inklusion in die Versorgung
Die Nutzung von AI für die Umfrageanalyse dreht sich um die richtigen Eingabeaufforderungen. Hier sind Eingabeaufforderungen, die ich hilfreich finde, wenn ich Daten von Patienten zur Inklusion in die Versorgung erkunde:
Hauptideen-Aufforderung: Verwenden Sie dies, wenn Sie eine knappe Zusammenfassung der Hauptthemen über viele Antworten hinweg wollen. Dies funktioniert, egal ob Sie Specific nutzen oder Ihre Daten in ChatGPT kopieren. Versuchen Sie dies:
Ihre Aufgabe ist es, Hauptideen fett (4-5 Wörter pro Hauptidee) + bis zu 2 Sätze lange Erklärung zu extrahieren.
Ausgabeanforderungen:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen zu einer bestimmten Hauptidee etwas gesagt haben (Zahlen, keine Worte verwenden), am meisten erwähnte oben
- Keine Vorschläge
- Keine Hinweise
Beispielausgabe:
1. **Hauptidea-Text:** Erklärungstext
2. **Hauptidea-Text:** Erklärungstext
3. **Hauptidea-Text:** Erklärungstext
Mehr Kontext geben, um bessere Ergebnisse zu erzielen: AI funktioniert immer besser, wenn Sie klären, was die Umfrage abdeckt und worüber Sie mehr erfahren möchten. Zum Beispiel versuchen Sie, dies vor Ihren Daten hinzuzufügen:
Wir haben eine anonyme Umfrage mit 150 Patienten zu ihren Erfahrungen mit Inklusion in die Versorgung in unserem Krankenhaus durchgeführt. Bitte analysieren Sie die offenen Antworten und identifizieren Sie Schlüsselthemen zu Kommunikation, Respekt und Einbindung in Entscheidungen.
Ein Thema vertiefen: Sobald Sie ein Top-Thema sehen, verwenden Sie dies, um es weiter zu erforschen:
Erzählen Sie mir mehr über die Kommunikation mit dem medizinischen Personal.
Ein Thema validieren: Um zu sehen, ob Teilnehmer etwas Spezielles erwähnt haben, verwenden Sie:
Haben jemand über den Zugang zu Sprachdolmetschern gesprochen? Zitate einbeziehen.
Personas erkennen: Hilfreich zum Verständnis von Patientensegmenten:
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 Hauptmerkmale, Motivationen, Ziele und alle relevanten Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.
Schmerzpunkte und Herausforderungen entdecken:
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf, die erwähnt wurden. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeiten des Auftretens.
Nicht erfüllte Bedürfnisse & Chancen identifizieren:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um nicht erfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu entdecken, die von den Befragten hervorgehoben wurden.
Wenn Sie mehr Inspiration für das Schreiben effektiver Umfragefragen oder das Erstellen besserer Eingabeaufforderungen suchen, sehen Sie sich unseren Leitfaden zu den besten Fragen für Patientenbefragungen zur Inklusion in die Versorgung an.
Wie Specific qualitative Daten nach Fragetyp analysiert
Wenn Sie qualitative Umfragedaten mit Specific analysieren, passt die AI ihre Zusammenfassungen an die Struktur jeder Frage an:
Offene Fragen (mit oder ohne Nachfragen): Specific bietet eine Zusammenfassung dessen, was Patienten zu den Hauptfragen und allen AI-generierten Nachfragen gesagt haben. Dies bedeutet, dass Sie nicht nur wichtige Themen sehen, sondern auch Einblicke in die Gründe und Motivationen hinter den Antworten erhalten.
Auswahlfragen mit Nachfragen: Hier fasst die AI alle offenen Antworten zusammen, die mit jeder Wahl verknüpft sind, sodass Sie sehen können, was Patienten, die „nein“ im Vergleich zu „ja“ gewählt haben, tatsächlich meinten, in deren eigenen Worten.
NPS-Fragen: Jede Gruppe (Kritiker, Indifferente, Befürworter) erhält eine eigene Zusammenfassung aus ihren Nachantworten. Dies macht es einfach zu verstehen, warum Patienten sich so über Ihre Versorgung oder Inklusionsbemühungen fühlen. Sehen Sie, wie Sie schnell eine solche Umfrage mit dem NPS-Umfrage-Builder zur Inklusion in die Versorgung erstellen können.
Sie können so etwas Ähnliches mit ChatGPT machen, aber Sie müssen mehr manuelle Arbeit leisten, um Antworten nach Gruppen zu unterteilen und den Überblick darüber zu behalten, was für welche Frage zusammengefasst wird.
Wenn Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten Ihrer eigenen Umfrage wünschen, sehen Sie sich diesen Artikel darüber an, wie man eine Patientenbefragung zur Inklusion in die Versorgung erstellt.
Umgang mit Kontextgrößenbeschränkungen bei der Verwendung von AI
Ein echtes Hindernis in der AI-Umfrageanalyse ist die Kontextgröße – es gibt nur so viel Text, der gleichzeitig in das Gehirn der AI passt, besonders wenn Sie Hunderte detaillierte Antworten haben.
Es gibt zwei klassische Methoden, um dies zu umgehen, beide in Specific eingebaut:
Filtern: Sie können Gespräche filtern, indem Sie AI nur mit Patienten arbeiten lassen, die auf bestimmte Fragen geantwortet haben oder bestimmte Antworten ausgewählt haben. So analysieren Sie nur die relevantesten Daten und bleiben innerhalb der AI-Kapazität.
Beschneiden: Sie können Fragen beschneiden und nur die Antworten auf eine bestimmte Reihe von Fragen zur Analyse senden. Dies erleichtert es sehr, eine große Anzahl von Gesprächen in das Kontextfenster der AI zu integrieren.
Beide Ansätze ermöglichen es Ihnen, in die Tiefe zu gehen, ohne sich zu verirren oder wichtige Muster zu übersehen, die in aggregierten Statistiken möglicherweise nicht auffallen. Für weitere Details schauen Sie sich die AI-gestützte Analyse von Umfrageantworten an.
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Patientenbefragungsantworten
Es ist ziemlich üblich, dass mehrere Personen – Ärzte, Patientenvertreter, Qualitätsmanager – gemeinsam an der Analyse von Umfragen zur Inklusion in die Versorgung arbeiten müssen. Aber den Überblick über alle Perspektiven und Erkenntnisse in einer geteilten Tabelle zu behalten, ist mühsam.
Gemeinsam mit AI chatten: Specific ermöglicht es Ihnen, Umfragedaten interaktiv zu analysieren: Chatten Sie mit AI über Ergebnisse, stellen Sie Ihre eigenen Fragen und erhalten Sie sofort maßgeschneiderte Einblicke. Es ist nicht nur produktiver – es fühlt sich weniger an wie der Kampf mit Tabellen und mehr wie ein Gespräch mit einem Teamkollegen.
Mehrere Chats, organisiert nach Beitragenden: Jeder Mitarbeiter kann neue Chats mit eigenen Filtern starten und sich auf Fragen oder Segmente konzentrieren, die für ihr Team wichtig sind. Jeder Chat zeigt klar den Ersteller an, was es einfach macht zu sehen, wer sich worauf konzentriert.
Echtzeit-Sichtbarkeit, wer was sagt: Beim kollaborativen Chatten zeigt jede Nachricht das Avatar des Senders. Dies erleichtert es, Entscheidungen nachzuvollziehen, Erkentnisse zu teilen und sich auf die nächsten Schritte abzustimmen – besonders wertvoll in interdisziplinären Gesundheitsteams, die auf gerechtere Patientenerfahrungen hinarbeiten.
Erstellen Sie jetzt Ihre Patientenbefragung zur Inklusion in die Versorgung
Beginnen Sie mit dem Sammeln echter Patienteneinblicke und wandeln Sie diese sofort in umsetzbare Ergebnisse mit AI-gestützter Analyse um. Die konversationellen Umfragen von Specific liefern Ihnen schneller tiefere Rückmeldungen, sodass Sie die Inklusion in die Versorgung mit Klarheit und Vertrauen verbessern können.
