Dieser Artikel gibt Ihnen Tipps, wie Sie mithilfe von KI Antworten aus einer Patientenbefragung über die Kommunikation von Testergebnissen analysieren können, damit Sie verstehen, was Ihren Patienten wirklich wichtig ist und wie Sie aus rohem Feedback nützliche Erkenntnisse gewinnen können.
Die richtigen Werkzeuge zur Analyse von Patientenumfragen auswählen
Der Ansatz und das beste Werkzeug hängen von der Art der Daten ab, die Sie aus Ihrer Patientenbefragung zur Kommunikation von Testergebnissen gesammelt haben. So denke ich darüber nach:
Quantitative Daten: Für einfache, zählbare Antworten (wie „Wie viele Patienten bevorzugten Anrufe?“) eignen sich Tools wie Excel oder Google Sheets perfekt. Sie können schnell Prozentsätze berechnen, filtern und Mehrfachantworten visualisieren.
Qualitative Daten: Offene Rückmeldungen („Beschreiben Sie, wie Sie sich beim Erhalt Ihrer Testergebnisse gefühlt haben“) sind eine Herausforderung. Wenn Sie Dutzende oder Hunderte von Patientenkommentaren haben, ist es unmöglich, alles manuell zu lesen und zu interpretieren. Deshalb empfehle ich KI-Tools, um diese Antworten schnell zu analysieren und zu destillieren.
Es gibt zwei Ansätze für Werkzeuge bei der Arbeit mit qualitativen Antworten:
ChatGPT oder ein ähnliches GPT-Tool zur KI-Analyse
Ein einfacher Weg ist, Ihre Patientenkommentare aus der Umfrage zu exportieren und in ChatGPT (oder ein anderes LLM-Tool) einzufügen. Dann können Sie Fragen zu den Daten stellen, Muster finden und Zusammenfassungen erstellen.
Dies ist in der Regel für kleine Datensätze in Ordnung. Aber wenn Sie viele Antworten haben, wird es schnell mühsam und schwer zu verwalten. Sie müssen Ihre Daten organisieren, kürzen oder segmentieren und die Kontextgrößenbegrenzungen manuell verwalten. Das Chatten mit einem generischen LLM fehlt all der Komfort und die Struktur, die Sie in einem dedizierten Tool zur Umfrageanalyse erhalten.
All-in-One-Tool wie Specific
Specific wurde speziell für diese Art von Umfragen entwickelt. Es sammelt nicht nur qualitative Rückmeldungen im Gesprächsstil, sondern analysiert auch Antworten mithilfe von KI.
Wenn Sie Specific verwenden, um Ihre Umfrage zu erstellen, werden automatisch Anschlussfragen gestellt, während die Patienten antworten. Das führt zu qualitativ hochwertigeren Daten – Sie erhalten mehr Details und Kontext, nicht nur Ein-Wort-Antworten. Es ist besonders wertvoll, da Studien zeigen, dass nur 44 % der Patienten ihre Ergebnisse tatsächlich auf ihre bevorzugte Weise erhalten, ein Missverhältnis, das zu Unzufriedenheit führt und am besten durch offene, dialogorientierte Antworten erkundet wird. [1]
KI-gestützte Analyse in Specific fasst alle Antworten zusammen, findet die Hauptthemen und verwandelt sie in umsetzbare Erkenntnisse – sofort und ohne Tabellenkalkulationen oder manuelles Sortieren. Sie können über Ihre Ergebnisse mit KI chatten, genau wie in ChatGPT, jedoch mit Funktionen wie dem Management von Gesprächskontexten, gezielten Filtern und kollaborativer Analyse. Sehen Sie sich im Detail auf der Seite zur KI-Umfrageantwortenanalyse an, wie es funktioniert.
Nützliche Aufforderungen, die Sie für die Analyse von Umfragen zur Kommunikation von Testergebnissen verwenden können
Starke Aufforderungen schließen mehr Wert aus KI. Hier sind einige erprobte Aufforderungen zur Analyse von Patientenbefragungen zur Kommunikation von Testergebnissen:
Aufforderung für Kerngedanken: Der beste Ausgangspunkt für die Zusammenfassung umfangreicher Rückmeldungen besteht darin, nach den Hauptthemen zu fragen:
Ihre Aufgabe ist es, Kerngedanken in Fettschrift (4-5 Wörter pro Kerngedanke) + bis zu 2 Sätze lange Erklärungen herauszuziehen.
Anforderungen an die Ausgabe:
- Unnötige Details vermeiden
- Angeben, wie viele Personen einen bestimmten Kerngedanken erwähnt haben (Zahlen, keine Worte), am meisten erwähnte oben
- Keine Vorschläge
- Keine Angaben
Beispielausgabe:
1. **Kerngedankentext:** Erklärender Text
2. **Kerngedankentext:** Erklärender Text
3. **Kerngedankentext:** Erklärender Text
Die KI macht konsistent einen besseren Job, wenn Sie ihr relevanten Hintergrund geben: Ihre Ziele, Ihre Umfragemethode und jeden besonderen Kontext über Ihre Patientengruppe. Zum Beispiel:
Ich habe eine Patientenbefragung darüber durchgeführt, wie Menschen ihre Testergebnisse von unserer Klinik erhalten möchten. Wir bedienen hauptsächlich Erwachsene und das Hauptziel war es, Schwachstellen in unserem aktuellen Kommunikationsprozess zu finden. Bitte analysieren Sie die Antworten nach Schlüsselmuster und Empfehlungen.
Aufforderung, um ein spezifisches Thema tiefer zu ergründen: Wenn Sie einen Einblick entdecken (wie „Patienten wünschen mehr Vertraulichkeit“), weiter erforschen:
Erzählen Sie mir mehr über Vertraulichkeitsbedenken in diesen Antworten.
Aufforderung zur Überprüfung eines bestimmten Problems: Überprüfen Sie, ob ein Thema aufkam – besonders nützlich, wenn Sie etwas Spezielles zur Ergebnismeldung untersuchen (zum Beispiel sichere Nachrichtenübermittlung):
Hat jemand über die Nutzung sicherer Online-Portale gesprochen? Zitate einfügen.
Aufforderung für Personas: Hervorragend, um unterschiedliche Patiententypen zu verstehen und wie verschiedene Gruppen ihre Ergebnisse erhalten möchten.
Basierend auf den Umfrageantworten identifizieren und beschreiben Sie eine Liste verschiedener Personas – ähnlich wie "Personas" im Produktmanagement verwendet werden. Für jede Persona fassen Sie ihre wichtigsten Merkmale, Motivationen, Ziele und relevante Zitate oder Muster in den Gesprächen zusammen.
Aufforderung für Schmerzpunkte und Herausforderungen: Bringt direkt die häufigsten Frustrationen ans Licht, denen sich Patienten im Ergebnisprozess gegenübersehen.
Analysieren Sie die Umfrageantworten und listen Sie die häufigsten Schmerzpunkte, Frustrationen oder Herausforderungen auf. Fassen Sie jeden zusammen und notieren Sie Muster oder Häufigkeit.
Aufforderung für Motivationen: Nützlich, wenn Sie verstehen möchten, warum Menschen bestimmte Lieferoptionen für Ergebnisse wählen (z. B. warum sie Anrufe mögen oder schriftliche Ergebnisse bevorzugen):
Extrahieren Sie aus den Umfragegesprächen die primären Motivationen, Wünsche oder Gründe, die die Teilnehmer für ihr Verhalten oder ihre Entscheidungen äußern. Gruppieren Sie ähnliche Motivationen und geben Sie unterstützende Beweise aus den Daten an.
Aufforderung für Sentiment-Analyse: Verstehen Sie schnell die allgemeine Stimmung Ihrer Patienten, wenn sie über Ihren Testergebnisprozess sprechen – positiv, negativ oder neutral.
Bewerten Sie das allgemeine Sentiment, das in den Umfrageantworten zum Ausdruck kommt, (z. B. positiv, negativ, neutral). Heben Sie zentrale Phrasen oder Rückmeldungen hervor, die zu jeder Sentimentkategorie beitragen.
Aufforderung für unerfüllte Bedürfnisse: Identifizieren Sie Lücken in Ihrer Kommunikation, damit Sie wissen, wo Sie Verbesserungen fokussieren sollten:
Untersuchen Sie die Umfrageantworten, um unerfüllte Bedürfnisse, Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten zu entdecken, wie sie von den Befragten hervorgehoben wurden.
Tiefer eintauchen mit mehr Erkenntnissen: Wenn Sie Vorlagen, Benchmarks oder mehr Aufforderungsideen benötigen, sehen Sie sich unseren Artikel zu den besten Fragen für Umfragen zur Kommunikation von Testergebnissen an.
Wie Specific verschiedene Arten von Patientenumfragen analysiert
Ich mag es, dass Specific nicht nur einen Datendump bietet – es teilt intelligent die Ergebnisse nach Fragetyp auf, was besonders nützlich für Umfragen zur Patientenkommunikation ist:
Offene Fragen (mit oder ohne Zusatzfragen): Sie erhalten eine kohärente Zusammenfassung aller Antworten zu jeder Frage, mit weiterer Unterteilung für alle zugehörigen Anschlussfragen. Alles ist gruppiert, sodass Sie nicht nur sehen, was gesagt wurde, sondern auch den Kontext, warum und wie die Patienten so geantwortet haben.
Multiple-Choice mit Zusatzfragen: Jede Option (zum Beispiel Telefon, Portal, Brief) erhält eine eigene Zusammenfassung, wird im Vergleich zu qualitativen Rückmeldungen über die Gründe für diese Auswahl bewertet.
NPS-Fragen: Kritiker, Passive und Befürworter haben alle ihre Antworten separat zusammengefasst – einschließlich aller Anschlusskommentare, die hervorheben, was jede Gruppe schätzt oder frustrierend findet. Dies spiegelt wider, dass die Zufriedenheitswerte mit der Kommunikation von Testergebnissen steigen, wenn die Patientenpräferenzen erfüllt werden, insbesondere bei zeitnaher und vertraulicher Kommunikation. [3] [4]
Sie könnten dies absolut in ChatGPT tun, aber es ist viel mehr Arbeit, die Antworten jeder Gruppe manuell zu trennen und einzugeben.
Wenn Sie eine solche Umfrage von Grund auf erstellen möchten, kann der AI-Umfragegenerator für die Kommunikation von Testergebnissen Ihnen einen Startvorteil geben.
Wie man Kontextgrößenbegrenzungen in der KI-Analyse von Patientenantworten handhabt
Kontext – die Gesamtmenge an Text, die eine KI auf einmal verarbeiten kann – ist eine harte Grenze in jedem LLM. Und für Patientenumfragen können Sie leicht an diese Grenze stoßen, wenn Sie zu viele Freitextantworten haben.
Es gibt zwei Hauptlösungen, die beide in Specific standardmäßig verfügbar sind, aber Sie können diese Methoden verwenden, wenn Sie mit jeder KI arbeiten:
Filtern: Beschränken Sie die Daten, indem Sie sich nur auf die Gespräche (Umfrageantworten) konzentrieren, bei denen der Patient auf eine bestimmte Frage geantwortet oder eine bestimmte Antwort ausgewählt hat. Auf diese Weise verarbeitet die KI nur das Relevante für Ihre aktuelle Frage, nicht den gesamten Datensatz.
Beschneiden: Anstatt jede Frage und Antwort zu senden, beschneiden Sie Ihren Export, um nur die Fragen einzuschließen, die die KI analysieren soll. Dies nutzt das Kontextfenster maximal aus und bringt fokussiertere Einblicke.
Specific verwaltet dies mit einfachen Einstellungen zum Ein- oder Ausschließen von Fragen und zum Anwenden von Filtern in Echtzeit. Dies ist besonders wertvoll, da automatisierte Systeme zur Verwaltung von Testergebnissen gezeigt haben, dass sie die Patientenzufriedenheit erheblich verbessern, sodass die Analyse eines großen Umfangs von Feedback effizienter ist, wenn Sie möchten, dass Änderungen reale Auswirkungen haben. [2]
Kollaborative Funktionen zur Analyse von Patientenbefragungen
Die Arbeit in einem Team zur Analyse von Patientendaten stellt eine häufige Herausforderung dar: sicherzustellen, dass alle auf der gleichen Seite stehen, während verschiedene Perspektiven untersucht werden.
Specific löst dies mit AI-Chat-Funktionen, die für die Teamarbeit entwickelt wurden. Sie können mehrere unterschiedliche Chat-Threads erstellen, von denen jeder mit einzigartigen Filtern versehen ist – zum Beispiel einen, der sich auf Vertraulichkeitsbedenken konzentriert, und einen anderen auf Telefonanrufpräferenzen. Jeder Thread zeigt den Namen und das Avatar des Erstellers, sodass Ihre Kollegen immer wissen, wessen Erkenntnisse sie lesen.
Transparenz ist der Schlüssel: Bei der Zusammenarbeit in Specific zeigen die Absender-Avatare an, wer jede Frage gestellt oder eine Idee im Chat geteilt hat. Auf diese Weise werden Feedback und Erkenntnisse von verschiedenen Mitgliedern des Gesundheitsberaterteams immer zugeschrieben, sodass es einfach ist, ein gemeinsames Verständnis aufzubauen und Entscheidungen zu dokumentieren.
Erforschen und teilen Sie Erkenntnisse, wie Sie möchten: Diskutieren Sie neue Erkenntnisse, stellen Sie Fragen und entwickeln Sie Hypothesen weiter. Der KI-gesteuerte Chat bedeutet, dass jeder – selbst diejenigen, die mit Rohdaten weniger vertraut sind – mitmachen und sofortigen Nutzen ziehen kann.
Sie können sich in unserem Leitfaden über die Umfrageeinstellung und Zusammenarbeitstipps über Erstellung von Patientenumfragen zur Kommunikation von Testergebnissen informieren.
Erstellen Sie Ihre Patientenbefragung zur Kommunikation von Testergebnissen jetzt
Starten Sie die Erfassung und Analyse von Patientenfeedback mit KI-gestützten Tools – erfassen Sie tiefere Erkenntnisse, richten Sie Ihren Prozess an den tatsächlichen Präferenzen Ihrer Patienten aus und transformieren Sie die Kommunikation in Ihrer Gesundheitspraxis noch heute.