Cet article vous donnera des conseils sur la façon d'analyser les réponses d'une enquête auprès des patients concernant la communication des résultats de tests à l'aide de l'IA, afin que vous puissiez comprendre ce que vos patients apprécient vraiment et transformer les commentaires bruts en informations utiles.
Choisir les bons outils pour analyser les données de l'enquête auprès des patients
L'approche—et le meilleur outil—dépend du type de données que vous avez collectées lors de votre enquête auprès des patients sur la communication des résultats de tests. Voici comment je l'envisage :
Données quantitatives : Pour des réponses simples et comptabilisables (comme « combien de patients préféraient les appels téléphoniques ? »), des outils comme Excel ou Google Sheets fonctionnent parfaitement. Vous pouvez rapidement dénombrer les pourcentages, filtrer et visualiser les réponses à choix multiples.
Données qualitatives : Les commentaires ouverts (« décrivez comment vous vous êtes senti en recevant vos résultats de test ») sont plus complexes. Lorsque vous avez des dizaines ou des centaines de commentaires de patients, il est impossible de tout lire et d'interpréter manuellement. C'est pourquoi je recommande d'utiliser des outils d'IA pour analyser et distiller rapidement ces réponses.
Il existe deux approches pour les outils lors du traitement des réponses qualitatives :
ChatGPT ou un outil similaire de GPT pour l'analyse IA
Une solution simple est d'exporter les commentaires des patients de votre enquête et de les copier dans ChatGPT (ou un autre outil LLM). Ensuite, vous pouvez poser des questions sur les données, trouver des motifs et générer des résumés.
Cela convient généralement pour des ensembles de données de petite taille. Mais lorsque vous avez beaucoup de réponses, cela devient vite fastidieux et difficile à gérer. Vous devrez organiser, découper ou segmenter vos données et gérer manuellement les limites de taille de contexte. Discuter avec un LLM générique manque de toute la commodité et de la structure que vous retrouvez dans un outil dédié à l'analyse d'enquête.
Outil tout-en-un comme Specific
Specific est conçu spécialement pour ce type d'enquêtes. Il collecte non seulement les commentaires qualitatifs de manière conversationnelle mais analyse également les réponses à l'aide de l'IA.
Lorsque vous utilisez Specific pour créer votre enquête, il pose automatiquement des questions de suivi lorsque les patients répondent. Cela conduit à des données de meilleure qualité—vous obtenez plus de détails et de contexte, pas seulement des réponses d'un mot. C'est d'autant plus précieux que des études montrent que seulement 44% des patients reçoivent effectivement leurs résultats de la manière qu'ils préfèrent, une déconnexion qui mène à l'insatisfaction et qui est mieux explorée par des réponses ouvertes et conversationnelles. [1]
L'analyse alimentée par l'IA dans Specific résume toutes les réponses, trouve les principaux thèmes et les transforme en informations exploitables—instantanément et sans tableurs ni tri manuel. Vous pouvez discuter de vos résultats avec l'IA, tout comme dans ChatGPT, mais avec des fonctionnalités telles que la gestion de la conversation dans le contexte, le filtrage ciblé et l'analyse collaborative. Voyez comment cela fonctionne en détail sur la page d'analyse des réponses d'enquête par IA.
Invites utiles que vous pouvez utiliser pour l'analyse de l'enquête sur la communication des résultats de tests auprès des patients
Une sollicitation forte libère plus de valeur de l'IA. Voici quelques incitations éprouvées pour analyser les réponses des enquêtes des patients sur la communication des résultats de tests :
Demande pour les idées principales : Le meilleur point de départ pour résumer de nombreux retours riches est de demander les principaux thèmes :
Votre tâche est d'extraire les idées principales en gras (4-5 mots par idée principale) + un explication de 2 phrases maximum.
Exigences de sortie :
- Évitez les détails inutiles
- Spécifiez combien de personnes ont mentionné une idée principale spécifique (utilisez des chiffres, pas des mots), le plus mentionné 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 fait systématiquement un meilleur travail si vous lui donnez un contexte pertinent : vos objectifs, votre méthode d'enquête, et tout contexte particulier concernant votre groupe de patients. Par exemple :
J'ai mené une enquête auprès des patients sur la façon dont les gens préfèrent recevoir les résultats de test de notre clinique. Nous servons principalement des adultes, et l'objectif principal était d'identifier les points de douleur dans notre processus de communication actuel. Veuillez analyser les réponses pour les motifs clefs et les recommandations.
Demande pour approfondir un thème spécifique : Une fois que vous avez repéré une perception (comme « les patients veulent plus de confidentialité »), explorez plus en détail :
Dites-m'en plus sur les préoccupations de confidentialité dans ces réponses.
Demande pour vérifier un problème spécifique : Validez si un sujet est apparu—particulièrement utile si vous enquêtez sur quelque chose de spécifique à propos de la délivrance de résultats (par exemple, messagerie sécurisée) :
Quelqu'un a-t-il parlé de l'utilisation de portails en ligne sécurisés ? Incluez des citations.
Demande pour personas : Excellente pour comprendre des types de patients distincts et comment différents groupes préfèrent obtenir leurs résultats.
Sur la base des réponses de l'enquête, identifiez et décrivez une liste de personas distincts—similaires à la façon dont les « personas » sont utilisés dans la gestion de produits. Pour chaque persona, résumez leurs caractéristiques clés, motivations, objectifs, et toute citation ou motif pertinent observé dans les conversations.
Demande pour les points de douleur et les défis : Remontez directement aux frustrations courantes que les patients rencontrent dans le processus de résultats.
Analysez les réponses de l'enquête et listez les points de douleur, frustrations ou défis les plus courants mentionnés. Résumez chacun, et notez tous les motifs ou la fréquence d'occurrence.
Demande pour les motivations : Utile lorsque vous souhaitez comprendre pourquoi les gens choisissent certaines options de délivrance de résultats (par exemple, pourquoi ils aiment les appels téléphoniques ou préfèrent les résultats écrits) :
À partir des conversations de l'enquête, extrayez les motivations, les désirs ou les raisons principales que les participants expriment pour leurs comportements ou choix. Regroupez des motivations similaires et fournissez des preuves à partir des données.
Demande pour l'analyse des sentiments : Comprenez rapidement l'humeur générale de vos patients lorsqu'ils parlent de votre processus de résultats de tests—positif, négatif ou neutre.
Évaluez le sentiment global exprimé dans les réponses de l'enquête (par exemple, positif, négatif, neutre). Mettez en valeur les phrases clés ou les remarques qui contribuent à chaque catégorie de sentiment.
Demande pour les besoins insatisfaits : Détectez les lacunes dans votre communication, pour que vous sachiez sur quoi concentrer les améliorations :
Examinez les réponses de l'enquête pour découvrir tout besoin non satisfait, lacunes ou opportunités d'amélioration mises en évidence par les répondants.
Approfondissez avec plus d'informations : Si vous avez besoin de modèles, de comparatifs ou d'idées d'incitation supplémentaires, consultez notre article sur les meilleures questions pour les enquêtes de communication des résultats de tests aux patients.
Comment Specific analyse différents types de questions d'enquête auprès des patients
J'aime que Specific ne soit pas seulement un déversement de données. Il décompose intelligemment les résultats par type de question, ce qui est particulièrement utile dans les enquêtes de communication des patients :
Questions ouvertes (avec ou sans suivi) : Vous obtenez un résumé cohérent pour toutes les réponses à chaque question, avec une décomposition plus approfondie pour toutes questions de suivi liées à cette réponse. Tout est regroupé pour que vous voyiez non seulement ce qui a été dit, mais aussi le contexte sur pourquoi et comment les patients ont répondu de cette manière.
Choix multiples avec suivi : Chaque option (par exemple, téléphone, portail, lettre) obtient son propre résumé, comparé aux commentaires qualitatifs sur les raisons derrière ce choix.
Questions NPS : Les détracteurs, les passifs et les promoteurs ont chacun leurs réponses résumées séparément—y compris tous leurs commentaires de suivi, qui souligne ce que chaque groupe valorise ou trouve frustrant. Cela reflète l'évidence que les taux de satisfaction pour la communication des résultats de tests augmentent lorsque les préférences des patients sont respectées, notamment pour une communication ponctuelle et confidentielle. [3] [4]
Vous pourriez absolument faire cela dans ChatGPT, mais cela demande beaucoup plus de travail pour diviser et alimenter chaque groupe de réponses manuellement.
Si vous voulez créer une telle enquête à partir de zéro, le générateur d'enquête IA pour la communication des résultats de tests aux patients peut vous donner un bon départ.
Comment gérer les limites de taille de contexte dans l'analyse IA des réponses des patients
Le contexte—la quantité totale de texte qu'une IA peut traiter en même temps—est une limite dans chaque LLM. Et pour les enquêtes auprès des patients, vous pouvez facilement atteindre ce plafond si vous avez trop de réponses à texte libre.
Il existe deux principales solutions, disponibles par défaut dans Specific, mais vous pouvez utiliser ces méthodes si vous travaillez avec n'importe quelle IA :
Filtrage : Réduisez les données en vous concentrant uniquement sur les conversations (réponses d'enquête) où le patient a répondu à une question spécifique, ou choisi une certaine réponse. De cette manière, l'IA ne traite que ce qui est le plus pertinent pour votre question actuelle, pas l'ensemble du jeu de données.
Recadrage : Au lieu d'envoyer chaque question et réponse, recadrez votre export pour n'inclure que les questions que vous souhaitez que l'IA analyse. Cela maximise l'utilisation de la fenêtre de contexte et en tire des perspectives plus ciblées.
Specific gère cela avec des paramètres simples pour inclure/exclure des questions et appliquer des filtres à la volée. Cela est particulièrement précieux étant donné que les systèmes automatisés pour la gestion des résultats de tests ont montré une amélioration significative de la satisfaction des patients, donc être capable d'analyser un grand volume de commentaires de manière efficace est essentiel si vous voulez que les changements aient un impact réel. [2]
Fonctionnalités collaboratives pour analyser les réponses des enquêtes des patients
Travailler en équipe pour analyser les données d'enquête des patients présente un défi commun : faire en sorte que tout le monde soit sur la même longueur d'onde tout en explorant différentes perspectives.
Specific résout cela avec des fonctionnalités de chat IA conçues pour le travail d'équipe. Vous pouvez créer plusieurs discussions distinctes, chacune avec des filtres uniques appliqués—par exemple, une axée sur les préoccupations de confidentialité, une autre sur les préférences pour les appels téléphoniques. Chaque discussion affiche le nom et l'avatar du créateur, de sorte que vos collègues savent toujours de qui ils lisent les idées.
La transparence est primordiale : En collaborant dans Specific, les avatars des expéditeurs montrent qui a posé chaque question ou partagé une idée dans le chat. De cette manière, les retours et perspectives des différents membres de l'équipe de soins de santé sont toujours attribués, facilitant la construction d'une compréhension collective et la documentation des décisions.
Explorez et partagez les découvertes selon vos envies : Discutez des nouvelles découvertes, posez des questions, et itérez à travers des hypothèses. Le chat alimenté par l'IA signifie que tout le monde—même ceux moins à l'aise avec les données brutes—peut participer et obtenir une valeur instantanée.
Vous pouvez en apprendre davantage sur la mise en place des enquêtes et les conseils de collaboration dans notre guide sur {