この記事では、AIを活用して迅速で実用的なインサイトを得るための患者調査の救急部門の経験に関する回答の分析方法についてのヒントを提供します。
アンケート回答分析に適したツールを選ぶ
あなたのアプローチとツールはアンケートデータの構造に依存します。無駄な頭痛を避けるためにそれを分解しましょう。
定量データ: 数値や選択されたオプション（「待ち時間はどれくらいでしたか？」など）を考えてください。これらは簡単で、ExcelやGoogle Sheetsを使って容易に計算できます。
定性データ: これは自由回答のフィードバックです。人々が彼らの経験をどのように説明するか、何が気に入ったか、何が彼らを苛立たせたかについてです。これらの回答が多くある場合、すべてを読むのは現実的ではなく、特に病院のアンケートでは詳細が重要です。ここでAI定性分析がゲームを完全に変えます。
定性調査回答を分析するための主なツールは2つあります:
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
あなたの定性データをエクスポートし、ChatGPT、Gemini、または他の有名なチャットボットAIに貼り付けることができます。 これにより柔軟性が生まれ、プロンプトを実験し、さまざまなタイプの要約を見てみることができます。
しかし、この方法で調査データを扱うことは多くの場合不便です。 フォーマットの問題を注意し、AIのコンテキスト制限に収まるもののみをコピーし、このプロセスをすべての回答バッチに繰り返す必要があります。分析を共有したり、複数の質問を比較したりしたい場合、それはすぐに時間がかかります。
すべてが揃ったツールSpecificなど
この用途のために設計されたSpecificのような完全統合されたプラットフォームを使用できます。 調査作成、データ収集、AIを使った分析を一か所で実行できます。
Specificの会話型AI調査は、インテリジェントで自動の追加質問を行うことにより、より良いデータを収集します。これにより、より豊かな詳細とより高品質なインサイトが得られます。自動AIフォローアップの仕組みについて学ぶ。
分析面では、Specificはすぐにテーマを要約し、重要なフィードバックを表面化し、すべてを実行可能なインサイトに変換します—スプレッドシートや手動データ整理なしで。 ChatGPTのように結果をAIとチャットすることができますが、調査データに特化したフィルタリング、セグメンテーション、質問レベルの焦点などの追加の制御があります。
多くの人にとって、このすべてが揃ったアプローチは大量の時間を節約し、エクスポート、再フォーマット、コピー＆ペーストの悪夢を回避します。効果的な患者調査の作成に関するガイドを始めから読むこともできます。
これ以外にも、NVivo、MAXQDA、ATLAS.tiのようなプロフェッショナルツールも存在し、研究者に焦点を当てています—それぞれがAI支援のコーディングを利用して大規模で複雑なデータセットの定性分析を簡素化します。[1][2][3]
患者の救急部門経験の回答を分析するための役に立つプロンプト
AIを本当に役立つものにしましょう！うまく作成されたプロンプトはGPTベースのツールの力を解放します。これは患者の救急部門経験に関する調査結果を分析するための実用的で証明されたプロンプトです:
コアアイデア用プロンプト: これは「瞬時に大局的な視点」ツールです—患者の体験の海から主要な問題やポジティブなトレンドを特定するのに理想的です。Specificで動作し、ChatGPTや類似のAIに貼り付けても堅実な結果を得られます。
あなたのタスクは太字でコアアイデアを抽出することです（1コアアイデアにつき4-5ワード）＋最大2文の説明。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 具体的なコアアイデアを述べた人数を指定する（単語ではなく数字を使用）、最も多く述べられたものを上位に
- 提案はなし
- 示唆はなし
出力例:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIにより多くのコンテキストを与えるほど、あなたの結果は良くなります。 例えば、コアプロンプトの前に次のように追加することができます:
このデータは最近の病院患者の救急部門体験に関する調査です。目標は患者の満足度、痛点、改善提案のパターンを特定することです。
コアアイデアを抽出した後、より詳細に掘り下げます:
詳細化用プロンプト: 「[コアアイデア、例えば: '長い待ち時間']についてもっと教えてください」
特定のトピックに焦点を当てたプロンプト: 「誰かが[XYZ、例: '看護師のコミュニケーション']について話しましたか？」必要に応じて「引用を含める」を追加して直接的な言葉を引き込むことができます。
ペルソナ用プロンプト: 調査の回答をアーキタイプにクラスタリングするのに使用します—介入を特化したい場合に本当に役立ちます。
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」のように、特徴的なペルソナのリストを識別し説明します。各ペルソナについて、キーの特徴、動機、目標、会話で観察された関連する引用またはパターンを要約します。
痛点と課題用プロンプト:
アンケート回答を分析し、多く言及される痛点やフラストレーション、課題をリスト化します。各項目を要約し、発生頻度やパターンを示します。
動機とドライバー用プロンプト:
調査の会話から、参加者が表明した行動や選択の主な動機、願望、理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
感情分析用プロンプト:
調査回答で表現された全体的な感情（例:ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与するキーフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデア用プロンプト:
アンケート参加者が提供した全ての提案、アイデア、要求を識別しリスト化します。トピックまたは頻度によって整理し、関連する場合は直接引用を含めます。
満たされていないニーズと機会用プロンプト:
回答者によって強調された改善のための満たされていないニーズ、ギャップ、または機会を検出するためにアンケート回答を調査します。
患者調査に最適な質問に関するインスピレーションを得たいですか？これらの救急部門経験調査質問のベストプラクティスを探索してみてください。
Question Typeに基づいて定性データを分析するSpecificの方法
質の高い分析は質問とデータの整理方法から始まります。Specificが自動的にこれらのことをどのように扱うか（そしてあなたも手動でChatGPTを使用する際に同様のロジックを使うことができます）を紹介します:
自由回答質問（フォローアップありまたはなし）: Specificは全体質問の要約を生成するとともに、各フォローアップに対してグループ化された結果も提供しますので、異なる患者話のバリエーションを理解するために意見の深さを見ることができます。
フォローアップ付きの選択回答質問: 各回答選択肢には、その選択に関連するすべてのフォローアップ回答の要約が個別に提供され、特定の体験（例えば待ち時間やスタッフのコミュニケーションの認識の違い）に対する感情とコンテキストを追跡するのが簡単になります。
NPS（ネットプロモータースコア）:批判者、中立者、推奨者それぞれにフォローアップ回答の専用要約が付き、満足していない、無関心な、そして喜んだ患者からの実行可能なフィードバックを特定するのに非常に役立ちます。
GPTツールでも類似の結果を得ることができますが、より多くの手動での分類、コピー、再貼り付けが必要になります。
患者調査を分析する際のAIコンテキスト制限の克服
AIのコンテキストサイズ、つまり一度に入る情報量は、患者のフィードバックを大規模に分析する際の本当の課題です。救急部門のアンケートが大きくなる場合（それは素晴らしいことですが）、最終的に壁にぶつかるでしょう。
2つの方法でこれをスムーズに解決できます（Specificは自動的に両方を扱います）:
フィルタリング: 対話で重要な部分にフォーカス—フィルタリングは、特定の回答またはフォローアップの応答に基づいて回答を選択することを可能にします。選ばれたもののみがAIによって分析されます。
クロッピング: AIを特定の質問に集中させます。あなたが選びます—自由回答のみ、NPSフォローアップのみ、または特定のテーマのみが対象になります。これによりデータセットがAIのコンテキスト制限内になり、各分析がシャープで実行可能であることを保証します。
これは特に今重要です：遅2023年の時点で、緊急病院の待ち時間が英国全土で急増しています（例えば、イングランドでは患者の42%以上が診療まで4時間以上待った[1]）。あなたが多くの回答を得た場合、意味を抽出して圧倒されないために、インテリジェントなフィルタリングとクロッピングがますます必要になるでしょう。
患者調査回答を分析する際の協力的な機能
患者の救急部門体験の分析で協力することはチームスーツです。フィードバックはすべての人に影響します: 臨床医、運営、品質チーム。しかし、従来のツールでは多くの場合チームワークが不便です—スプレッドシートやワードドキュメントを共有するだけでは十分ではありません。
Specificを使用すると、結果についてAIと直接チャットすることで調査データを同僚と掘り下げることができます。 それは直感的で、会話について保存されるすべての情報が簡単に参照できるようになります。
複数のチャット、フィルター、可視性: 各チャットには独自の分析フォーカスを持つことができます（例えば「待ち時間の遅延を言及した患者全員」対「スタッフの態度についてのすべてのコメント」）。誰がどの会話を始めたかが瞬時に明らかになり、またグループチャットでは全員のアバターが表示されます—簡単に協力して結果をレビューし、フォローアップアクションを割り当てることができます。
同期せずに研究するのが容易: 全員が同時に利用可能である必要はありません。結果を共有し、同僚をタグ付けし、すべての洞察の進行とそのスケジュールでのコメントを見ることができます。自分で試してみるか、単なる無限の設定画面では苦しむことなくAIとチャットして患者調査を編集できます。
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