Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête de Patients sur l'Expérience des Services d'Imagerie en utilisant l'IA et d'autres approches intelligentes pour l'analyse des réponses d'enquête.
Choisir les bons outils pour l'analyse
Votre approche—et les meilleurs outils—dépendent de la forme et de la structure des données de votre enquête de Patients sur l'Expérience des Services d'Imagerie.
Données quantitatives : Si vous voulez savoir combien de patients ont sélectionné chaque choix (comme les scores de satisfaction ou les évaluations NPS), des outils conventionnels comme Excel ou Google Sheets feront l'affaire. Compter les réponses est simple et rapide.
Données qualitatives : Lorsque vous voulez comprendre des réponses ouvertes—comme des histoires sur les temps d'attente pour les IRM, ou des avis sur le personnel de radiologie—les approches manuelles s'effondrent rapidement. Il est presque impossible de lire chaque réponse à grande échelle, surtout si vous voulez trouver des thèmes récurrents ou des points douloureux clés. Pour cela, les outils d'IA sont une révolution et pratiquement nécessaires.
Il existe deux approches pour l'outillage lorsque vous traitez des réponses qualitatives :
ChatGPT ou des outils GPT similaires pour l'analyse IA
Copier-coller et discuter : Vous pouvez coller vos données d'enquête exportées dans ChatGPT ou d'autres outils basés sur GPT et commencer à poser des questions sur le contenu. Cela vous permet d'avoir une conversation avec vos données plutôt que de passer au crible des réponses infinies par vous-même.
Pas très pratique : Gérer beaucoup de texte de cette manière devient compliqué. Il est facile de perdre le fil, le formatage peut être pénible, et vous finissez toujours par recoller ou gérer des fichiers—surtout avec de grands résultats d'enquête ou des questions de suivi pour des groupes spécifiques.
Outil tout-en-un comme Specific
Conçu pour le travail : Un outil tout-en-un, spécialement conçu comme Specific rend ce processus considérablement plus fluide. Vous pouvez collecter des données, poser des questions de suivi à la volée, et tout analyser directement sur la plateforme.
Qualité des données : Specific pose automatiquement des questions de suivi alimentées par l'IA à mesure que les patients complètent l'enquête—ce qui signifie que vous obtenez automatiquement des données plus riches et plus exploitables. C'est important, car 74,5 % des facteurs influençant l'expérience des patients sont liés au comportement du personnel, donc approfondir comment les patients ont ressenti le personnel aide à faire ressortir ce qui compte le plus [1].
Des idées immédiates : Une fois les données entrées, Specific utilise l'IA pour résumer les réponses, identifier les thèmes communs, et mettre en évidence instantanément des idées exploitables—sans feuilles de calcul ni copier-coller requis.
Analyse conversationnelle : Vous pouvez discuter directement avec l'IA à propos des résultats (comme ChatGPT), mais avec des fonctionnalités spécifiques à l'enquête. Cela vous permet d'explorer les données de manière conversationnelle, de filtrer par différents groupes de réponses, et de partager les découvertes avec votre équipe. Gérer exactement ce que l'IA voit est plus facile car la plateforme gère les limites de contexte pour vous.
Prompts utiles que vous pouvez utiliser pour analyser l'enquête de Patients sur l'Expérience des Services d'Imagerie
L'analyse qualitative avec l'IA est suralimentée avec les bons prompts. Voici quelques prompts pratiques et riches en contexte qui fonctionnent pour les données d'enquête de Patients sur l'Expérience des Services d'Imagerie :
Prompt pour les idées principales : Extraire efficacement les sujets communs et les explications, même à partir de grands ensembles de données. C'est l'épine dorsale de l'analyse propre à Specific, mais cela fonctionne n'importe où, y compris dans ChatGPT :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + une explication jusqu'à 2 phrases.
Exigences de sortie :
- Éviter les détails inutiles
- Préciser combien de personnes ont mentionné chaque idée principale (utiliser des chiffres, pas des mots), les plus mentionnées en premier
- pas de suggestions
- pas d'indications
Exemple de sortie :
1. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
2. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
3. **Texte de l'idée principale:** texte explicatif
L'IA donne les meilleurs résultats lorsque vous lui fournissez un contexte supplémentaire sur votre enquête, vos objectifs ou des préoccupations spécifiques. Essayez d'introduire vos données avec :
J'ai mené une enquête sur l'Expérience des Services d'Imagerie dans notre service de radiologie. Mon objectif principal est de comprendre les points de douleur des patients avec l'IRM, y compris la communication du personnel, les temps d'attente, et l'accès aux rapports. Utilisez ce contexte lors de l'analyse des réponses.
Prompt pour approfondir : Une fois que vous avez une idée principale, obtenez plus de détails avec : “Dites-m'en plus sur XYZ (idée principale)”.
Prompt pour un sujet spécifique : Pour rechercher des retours ciblés ou valider une préoccupation : “Quelqu'un a-t-il parlé des temps d'attente pour les scans IRM? Inclure des citations.”
Promt pour les points de douleur et les défis : Pour faire ressortir les goulots d'étranglement ou les sources d'insatisfaction—ce qui est crucial lorsque, par exemple, le temps d'attente et l'interaction avec le personnel ont un impact important sur l'expérience des patients [3] :
Analysez les réponses de l'enquête et énumérez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun et notez tous les motifs ou fréquences d'occurrence.
Prompt pour les personas : Si votre ensemble de données est important, comprendre les ‘types’ distincts de patients basés sur les réponses peut guider les améliorations :
D'après les réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la manière dont les "personas" sont utilisés en gestion de produit. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Prompt pour les suggestions & idées : Encouragez les améliorations réalisables, surtout puisque des retours spécifiques sur les services IRM ont démontré augmenter les scores de satisfaction [5] :
Identifiez et listez toutes les suggestions, idées, ou demandes fournies par les participants à l'enquête. Organisez-les par sujet ou fréquence, et incluez des citations directes le cas échéant.
Prompt pour l'analyse de sentiment : Comprenez si les retours sont majoritairement négatifs ou positifs. Cela est important lorsque vous voyez, par exemple, que l'IRM a un taux d'insatisfaction plus élevé par rapport à la mammographie—un contexte qui guide où concentrer les efforts d'amélioration [2] :
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses des enquêtes (par exemple, positif, négatif, neutre). Soulignez les phrases ou retours clés qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Vous voulez en savoir plus sur comment formuler des questions efficaces pour votre enquête sur l'imagerie des patients ? Consultez notre guide sur les meilleures questions pour les enquêtes de Patients sur l'Expérience des Services d'Imagerie ou commencez à construire à partir de zéro avec le générateur d'enquête IA avec préréglage pour l'Expérience des Patients et des Services d'Imagerie.
Comment Specific gère les données qualitatives : analyse question par question
Specific rationalise l'analyse en s'adaptant automatiquement à la structure de chaque question d'enquête, qu'elles soient ouvertes ou à choix :
Questions ouvertes : Vous obtenez un résumé généré par IA pour toutes les réponses plus des résumés pour tous les suivis liés à cette question. C'est crucial pour extraire des idées d'amélioration exploitables à partir des histoires individuelles de patients.
Choix avec suivis : Pour chaque choix de réponse (comme “IRM” ou “radiographie”), les réponses aux questions de suivi associées sont regroupées et résumées séparément. Vous verrez donc exactement ce avec quoi les patients ont eu du mal pour chaque modalité de service—un gros plus, car les taux d'insatisfaction varient considérablement selon la modalité [2].
Questions NPS : Chaque segment NPS (promoteurs, passifs, détracteurs) reçoit son propre résumé de toutes les réponses de suivi. Cela vous permet de préciser, par exemple, ce que les détracteurs ont dit sur les temps d'attente par rapport à ce que les promoteurs ont aimé sur la gentillesse du personnel.
Vous pouvez obtenir des résultats similaires avec ChatGPT—c'est juste beaucoup plus manuel, nécessitant un tri et un collage minutieux avant chaque prompt.
Si vous souhaitez créer une enquête qui profite de cette structure, vous pouvez commencer avec notre générateur d'enquêtes IA pour l'Expérience des Services d'Imagerie des Patients ou apprendre comment concevoir une enquête à fort impact.
Travailler avec les limites de contexte de l'IA : Obtenir le meilleur des grands ensembles de données
Les modèles IA comme GPT-4 ont des limites de taille de contexte—si vous avez beaucoup de réponses d'enquêtes Patients sur l'Expérience des Services d'Imagerie, vous pouvez rapidement atteindre ces limites. Specific résout cela dès la sortie de la boîte, mais le principe s'applique partout.
Filtrage : N'analyser que les conversations où les patients ont répondu à des questions sélectionnées (comme “Décrivez votre expérience pendant l'IRM”) ou ont choisi des réponses spécifiques (“J'ai ressenti un inconfort”). Cela assure que vous extrayez des idées des données les plus pertinentes.
Recadrage : Envoyez uniquement les questions spécifiques que vous voulez analyser à l'IA. Cela garde l'analyse ciblée et efficace et garantit que même les grands ensembles de données peuvent être couverts sans dépasser la capacité de l'IA.
Apprenez à gérer des logiques complexes et des suivis dans votre enquête avec des questions de suivi automatique IA dans Specific.
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses d'enquêtes de Patients
Il est courant que les équipes d'expérience des patients et les départements de radiologie aient des difficultés à partager les insights des enquêtes sur l'Expérience des Services d'Imagerie—surtout lorsqu'ils travaillent à travers différents rôles ou emplacements. La collaboration est beaucoup plus fluide lorsque tout le monde peut réellement explorer les données ensemble.
Discuter avec l'IA, en équipe : Dans Specific, vous pouvez analyser les données d'enquête simplement en discutant avec l'IA, tout comme dans ChatGPT—mais avec le contexte et les options conçus pour les données d'enquête.
Plusieurs discussions collaboratives : Vous n'êtes pas limité à un seul fil de discussion. Plusieurs chats peuvent être créés, chacun avec ses propres filtres (“Montrez-moi ce que les patients IRM ont dit sur les temps d'attente”), et chacun est attribué à la personne qui l'a démarré. C'est un sauveur pour les équipes qui veulent des discussions ciblées autour de différentes tranches de l'enquête.
Attribution claire : Dans chaque conversation de chat, vous pouvez instantanément voir quel membre de l'équipe a posé chaque question, avec des avatars montrant exactement qui a dit quoi. Cette transparence facilite pour les équipes interfonctionnelles de réellement passer de l'analyse à l'action—et éviter de répéter le travail ou de manquer un insight clé.
Pour plus d'idées sur la construction de workflows collaboratifs pour la création d'enquêtes, voyez comment les équipes utilisent l'éditeur d'enquêtes IA dans Specific.
Créez votre enquête sur l'Expérience des Services d'Imagerie des Patients maintenant
Ne tardez pas à comprendre ce qui motive véritablement la satisfaction des patients en imagerie—créez votre prochaine enquête sur l'Expérience des Services d'Imagerie des Patients et débloquez des insights profonds et exploitables avec une approche conversationnelle alimentée par l'IA en quelques minutes.