この記事では、AIを活用したソリューションと調査分析のベストプラクティスを使用して、ケアへの包括に関する患者調査からの回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
調査回答を分析するための適切なツールの選択
ケアへの包括に関する患者調査データを分析する際は、収集したデータに応じてアプローチとツールの選択を調整する必要があります。以下に私がどのように構造化しているかを示します：
定量データ：「どれくらい満足していますか？」のような質問やチェックボックスの選択肢がある場合、ExcelやGoogle Sheetsを使用してカウントや視覚化が簡単です。これは指標や評価のために簡単で効果的です。
定性データ：自由回答の質問やフォローアップはより豊富な洞察をキャプチャしますが、すべてを手動で読み取るのは圧倒されます。特に数百の回答がある場合は、AIツールが輝きを放ちます。彼らは患者が何を言っているのかを効率的に要約できます。
定性的な回答を扱う際のツールのアプローチは2つあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールを使用したAI分析
コピー＆ペーストのワークフロー： 1つの方法は、調査の回答をエクスポートしてChatGPTにペーストすることです。AIプロンプトを使用して洞察を引き出し、テーマを特定し、データに関する質問をすることができます。
機能的だが不器用：このアプローチは機能しますが、理想的ではありません。データをフォーマットし、コピー＆ペーストの制限を調整し、コンテキストを自分で管理する必要があります。これは、データのフィルタリングや構造化および非構造化データの組み合わせを簡単に行うことができません。
Specificのようなオールインワンツール
調査回答分析のために作られた専用ツール： Specificは、AIを使用して調査回答を収集し、分析するために設計されたスムーズなワークフローを提供します。ケアへの包括に関するAI対応の調査を開始すると、Specificはフォローアップの質問も処理し、（それが回答の深さと質を高めます）、調査後のAI分析も行います。
より迅速で豊富な洞察—スプレッドシート不要： SpecificでのAI調査回答分析を使用すると、瞬時に要約、主要テーマ、実行可能な洞察が得られます。それはまるで、リサーチアシスタントがオンデマンドでいるかのようです。結果についてAIとチャットし、クエリを洗練し、AIが分析するデータの部分を管理できます—すべてをエクスポートすることなく。
よりスマートなフォローアップ、より高品質なデータ：自動AIフォローアップのおかげで（この機能が回答を改善する方法を学ぶ）、患者層からの動機、痛点、期待をさらに深く掘り下げることができます。これは、より優れた研究結果に直結します。
ケアへの包括に関する患者調査の回答を分析するための有用なプロンプト
AIを活用した調査分析は、適切なプロンプトを用いることが重要です。以下は、ケアへの包括に関する患者データを探る際に役立つプロンプトです：
コアアイデアのためのプロンプト：多くの回答にわたる主要なトピックを簡潔にまとめる場合に使用します。Specificを使用しても、データをChatGPTにコピー＆ペーストしても機能します。以下を試してみてください：
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単語）+最大2文の説明を抽出することです。
出力の要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を特定する（数字を使用し、単語ではない）
- 推奨なし
- 示唆なし
例の出力：
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
より多くのコンテキストを提供してより良い結果を得る：調査が何をカバーしているのか、何を見つけたいのかを明確にすることで、AIは常によりよく機能します。例えば、次のことをデータの前に追加してみてください：
私たちはケアへの包括に関する病院での経験について150人の患者を対象に匿名調査を実施しました。自由回答の回答を分析し、コミュニケーション、尊敬、および意思決定への関与に関する主要テーマを特定してください。
テーマをより深く掘り下げる：有力なテーマが見えたら、それをさらに詳しく探るためにこれを使用してください：
医療スタッフとのコミュニケーションについてもっと教えてください。
トピックを検証する：回答者が具体的なことを言及したかどうかを確認するには、以下を使用します：
誰かが言語通訳へのアクセスについて言及しましたか？引用文を含めてください。
ペルソナを特定する：患者のセグメントを理解するために役立ちます：
調査の回答に基づいて、プロダクトマネジメントで「ペルソナ」が使用されるように、個々のペルソナを特定し、説明します。各ペルソナについて、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てください。
痛点と課題を見つける：
調査の回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を列挙します。それぞれを要約し、発生パターンや頻度を記録してください。
満たされていないニーズや機会を特定する：
調査の回答を調べ、回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにします。
効果的な調査質問の作成やより良いプロンプトの設計に関するインスピレーションを得たい場合は、ケアへの包括に関する患者調査のための最良の質問ガイドをご覧ください。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
Specificで定性調査データを分析する際、AIは各質問の構造に応じて要約を調整します：
自由回答式の質問（フォローアップ有無にかかわらず）： Specificは、主要な質問とAIが生成したフォローアップのため、患者が言ったことの要約を提供します。これにより主要なトピックを見ることができるだけでなく、回答の背後にある理由や動機を理解することができます。
フォローアップ付き選択質問： AIは、各選択肢にリンクされたすべての自由回答を要約するので、「いいえ」を選択した患者と「はい」を選択した患者がそれぞれ何を意味していたかがわかります。
NPS質問：各グループ（批判者、受動者、支持者）は、フォローアップの回答から独自の要約を得ます。これにより、患者があなたのケアや包括的取り組みに対してどのように感じているかを簡単に理解することができます。ケアへの包括に関するNPS調査ビルダーを使用して、そのような調査を迅速に作成する方法をご覧ください。
ChatGPTを使用して同様のことを行うこともできますが、回答をグループごとに分けて管理したり、どの質問のために何が要約されているかを追跡したりするために、より多くの手作業を必要とします。
独自の調査をセットアップするためのステップバイステップのウォークスルーを希望する場合は、ケアへの包括に関する患者調査を作成する方法に関するこの記事をご覧ください。
AIを使用する際のコンテキストサイズの制限への対処
AI調査分析における現実の障害の1つはコンテキストサイズです—AIの「頭脳」に一度に収めることができるテキストには限りがあります。特に詳細な回答が数百ある場合はなおさらです。
これに対処するための古典的な方法は2つあり、両方ともSpecificに組み込まれています：
フィルタリング：特定の質問に回答した患者のみをAIに見せることで、リプライを絞って分析することができます。この方法で、最も関連性のあるデータを分析し、AIの容量内に留まることができます。
クロップ：特定の質問セットへの回答のみを分析のために送信することができます。これにより、多くの会話をAIのコンテキストウィンドウに収めやすくなります。
どちらのアプローチも、要約統計に埋もれることなく、重要なパターンを見逃すことなく、深く掘り下げることを可能にします。詳しくは、AI駆動型調査回答分析をご覧ください。
患者調査回答の分析における共同機能
多くの人—医師、患者アドボケイト、品質管理者—が、ケアへの包括に関する調査分析に共同で取り組む必要があるのは非常に一般的です。しかし、全員の意見や発見を共有スプレッドシートで追跡するのは頭痛の種です。
AIとの共同チャット：Specificを利用すれば、調査データを会話形式で分析できます：AIと結果についてチャットし、自分で質問をし、即座にカスタマイズされた洞察を得ることができます。これは単に生産的なだけでなく、スプレッドシートと格闘するのではなく、チームメイトと会話しているかのように感じられます。
コントリビューターごとのチャットの整理：各コラボレーターは、自分のチームの関心のある質問やセグメントに焦点を当てて、新しいチャットを開始できます。すべてのチャットはクリアな名前で作成者を示し、誰が何を掘り下げているのかを簡単に確認できます。
リアルタイムでの意見の可視性：チャットでのコラボレーション時、すべてのメッセージには送信者のアバターが表示されます。これにより、意思決定の追跡、発見の共有、次のステップの調整が容易になり、特に、より公平な患者経験を目指す多職種の医療チームにとって価値があります。
今すぐケアへの包括に関する患者調査を作成しましょう
AI駆動型分析を使用して、患者の洞察を収集し、即座に実行可能な結果に変換します。Specificの会話型調査によって、より深いフィードバックを迅速に得ることができ、安心と自信をもってインクルージョンケアを改善できます。