この記事では、AIやその他の賢いアプローチを使用して、イメージングサービス体験に関する患者アンケートの回答を分析する方法をご紹介します。
分析に最適なツールの選択
イメージングサービス体験に関する患者アンケートデータの形式と構造に応じて、アプローチや最適なツールが異なります。
定量データ： 各選択肢（満足度スコアやNPS評価など）を選んだ患者の数を把握したい場合は、ExcelやGoogle Sheetsのような従来のツールで十分です。回答を数えることは簡単で迅速です。
定性データ： MRIの待ち時間に関する物語や放射線スタッフへの意見など、自由記述回答を理解しようとすると、手動のアプローチではすぐに破綻します。特に、繰り返し出現するテーマや主要な痛点を見つけようとすると、すべての回答を大規模に読むことはほぼ不可能です。そのため、AIツールは大きく役立ち、事実上必要不可欠です。
定性的な回答を扱う際、ツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
貼り付けてチャット： エクスポートしたアンケートデータをChatGPTや同様のGPTベースのツールに貼り付け、コンテンツに関する質問を始めることができます。これは、大量の回答を自分で調べる代わりに、データと対話することを可能にします。
あまり便利ではない： 大量のテキストをこの方法で扱うと混乱します。追跡を失いやすく、フォーマットに苦労し、特に大規模なアンケート結果や特定のグループに対する追跡質問では、常に貼り直しやファイルの操作が必要になります。
Specificのようなオールインワンツール
専用に設計： Specificのような専用のオールインワンツールを使用すると、このプロセスが大幅にスムーズになります。データの収集、フロー内での追跡質問、そしてプラットフォーム内で直接の分析が可能です。
データの品質： SpecificはAIによる追跡質問を使用して患者がアンケートを完了するときに自動的により豊かで行動可能なデータを取得します。これは、患者体験に影響を与える要因の74.5％がスタッフの行動に関連していることから重要です。患者がスタッフについてどう感じたかを掘り下げることで最も重要なことを表面化できます[1]。
瞬時のインサイト： データが入るとすぐに、SpecificはAIを使用して回答を要約し、共通のテーマを特定し、実行可能な洞察を瞬時に強調します—スプレッドシートやコピーペーストは不要です。
会話型分析： AIと直接的に結果について会話することができます（ChatGPTのように）、しかし調査特有の機能を備えています。これはデータを会話的に掘り下げ、さまざまな応答グループでフィルタリングし、チームと調査結果を共有することを可能にします。プラットフォームがコンテキストリミットを処理するため、AIが見るデータを正確に管理することが容易です。
イメージングサービス体験に関する患者アンケートを分析するために使用できる役立つプロンプト
AIを用いた定性分析は、適切なプロンプトがあると強力になります。イメージングサービス体験に関する患者アンケートデータに役立つ実践的で文脈に富むプロンプトは以下の通りです：
コアアイデアのためのプロンプト： 大規模なデータセットからも効率的に共通テーマと説明を抽出します。これはSpecific独自の分析の礎ですが、ChatGPTを含むどこでも機能します：
あなたのタスクは、太字でコアアイデア（コアアイデアごとに4〜5語）を抽出し、最大2文の説明をすることです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアをどれくらいの人数が言及したかを指定する（数字を使用し、言葉は使用しない）、最も多く述べられたものを上位に配置
- 提案はしない
- 示唆はしない
出力例：
1. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト：** 説明テキスト
アンケート、目標、または懸念に関して余分なコンテキストを提供することで、AIから最良の結果が得られます：
私は放射線科におけるイメージングサービス体験についての患者アンケートを実施しました。私の主な目標は、MRIに関連する患者の痛点を理解することです。スタッフのコミュニケーション、待ち時間、および報告書へのアクセスを含め、このコンテキストを用いて回答を分析してください。
詳細調査のプロンプト： コアアイデアを得た後、次の方法で詳細を取得します：“XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください”。
特定トピックのためのプロンプト： 狙いを定めたフィードバックを検索したり、懸念を確認するために役立ちます：“MRIスキャンの待ち時間について話した人はいましたか？ 引用を含めてください。”
問題点と課題のためのプロンプト： ボトルネックや不満の原因を表面化するために利用することが重要です。例えば、待ち時間やスタッフの相互作用は、患者体験に大きな影響を与えると証明されています[3]：
アンケート結果を分析し、最も共通する痛点、不満、または課題をリストアップします。各項目を要約し、パターンや発生頻度を記録します。
ペルソナのためのプロンプト： 大規模なデータセットの場合、回答に基づいて異なる患者の「タイプ」を理解することが改善の指針になる：
アンケートの回答に基づき、特定のペルソナを識別し、リストアップします。製品管理で使用される「ペルソナ」に似た方法で、各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約します。
提案＆アイデアのプロンプト： 行動可能な改善を促進します。MRIサービスに関する具体的なフィードバックは、満足度スコアを上げることが示されています[5]：
アンケート参加者が提供した提案、アイデア、リクエストをすべて特定し、一覧にまとめます。トピックや頻度によって組織化し、関連する引用を含めます。
感情分析のためのプロンプト： 全体のフィードバックがネガティブかポジティブかを理解します。これは、例えば、MRIの不満度がマンモグラフィと比較して高いことを示すとき、改善努力の方向付けが重要になる場合があります[2]：
アンケートの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。各感情カテゴリに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調します。
患者イメージングアンケート用の効果的な質問を作成する方法を知りたい方は、イメージングサービス体験に関する最良質問ガイドをご覧いただくか、患者およびイメージングサービス体験のプリセット付きAIアンケートジェネレーターを使用してゼロから始めることができます。
Specificが定性データをどのように処理するか：質問ごとの分析
Specificは、アンケート質問の構造に自動的に適応することで分析をスムーズにします。オープンエンド形式または選択形式にかかわらず：
オープンエンド質問： すべての応答についての簡潔なAI生成済み要約と、その質問に関連する追跡調査の要約を取得できます。これは、個々の患者の物語から行動可能な改善アイデアを抽出するのに不可欠です。
追跡調査による選択肢： 各応答（たとえば「MRI」や「放射線撮影」）に対する関連する追跡調査への回答がグループ化され、個別に要約されます。そのため、患者が各サービスモダリティで何に苦労したのかを正確に把握できます。不満度はモダリティによって大幅に異なることから、これは大きな利点です[2]。
NPS質問： 各NPSセグメント（推奨者、パッシブ、批判者）には、すべての追跡調査回答の要約がそれぞれまとめられています。これにより、批判者が待ち時間に関して何を言ったか、推奨者がスタッフの親しみやすさについて何を気に入ったかなどを特に特定できます。
ChatGPTを使用して同様の結果を得ることもできますが、それには特別なソートとプロンプトの前に、気をつけてコピーペーストする必要があります。
この構造を活用したアンケートを作成したい場合は、患者イメージングサービス体験用AIアンケートジェネレーターをご利用いただくか、高いインパクトのアンケートをデザインする方法を学んでください。
AIのコンテキスト制限との連携：大規模なデータセットから最大限を活用する
GPT-4のようなAIモデルにはコンテキストサイズの制限があります—イメージングサービス体験に関する患者アンケートの回答が多い場合、この制限にすぐに達する可能性があります。Specificはこの点を自動で解決してくれますが、原理はどこにでも適用されます。
フィルタリング： 選択した質問に患者が回答した会話のみを分析します（例えば、「MRI中の体験を教えてください」や、特定の回答を選択した場合（「不快を感じました」など）が該当します。これにより、最も関連性の高いデータからインサイトを抽出できます。
クロッピング： AIに分析を希望する特定の質問のみを送信します。これにより、分析が絞られ効率的になり、大規模なデータセットでもAIの容量を超えないようにできます。
Specificでの自動AI追跡質問で複雑なロジックや追跡を取り扱う方法を学んでください。
患者アンケートのインサイト分析のための共同作業機能
患者体験チームや放射線科がイメージングサービス体験アンケートからのインサイトを共有するのに苦労することが一般的です—特に役割や場所をまたがって作業する際は。データを実際にすべての人が一緒に探索できると、コラボレーションがはるかにスムーズになります。
AIとチームでチャット： Specificでは、ChatGPTのように、AIと話すだけでアンケートデータを分析できます—ただし、アンケートデータに特化したコンテキストとオプションを備えています。
複数の共同チャット： 単一のスレッドに制限されません。さまざまなフィルタ（「MRI患者が待ち時間について言ったことを示してください」）を設定した複数のチャットを作成でき、それぞれが起動した人に帰属します。これにより、異なるアンケート部分について集中した議論をしたいチームにとって、大きなプラスになります。
明確な帰属： 各チャット会話で、どのチームメンバーが質問したかを即座に確認できます。誰が何を言ったかを示すアバターが表示されます。この透明性により、クロスファンクショナルなチームが分析から実際の行動に移すのが簡単になり、作業の繰り返しや重要なインサイトの見落としを避けることができます。
アンケート作成のための共同作業ワークフロー構築のアイデアについては、AIアンケートエディターを使ったチームの使用方法を参照してください。
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