この記事では、AIを活用して意味のある洞察を得てプロセスを改善することに重点を置き、痛み管理に関する患者調査の回答を分析するため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を選ぶ
痛み管理に関する患者調査データを分析したい場合、アプローチとツールは、データの構造や収集した回答の種類に大きく依存します。
定量データ: 数値、評価、選択肢（例えば「痛みの重さを1〜10で評価してください」）は、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使用して簡単に処理できます。これらのプラットフォームでは、それぞれの選択肢を選んだ人数を集計し、平均を計算し、基本的なグラフをすばやく作成できます。
定性データ: 自由記述の回答（「痛みの管理における課題を述べてください」）は処理が難しいです。数百の詳細な回答や長い逸話を自分で読むのは現実的ではありません。ここでAIツールは力を発揮します: 大量のテキストを数分で処理、コード化し、要約することができ、通常は数日かかるタスクが短縮されます。
定性回答を処理する際のツールには2つのアプローチがあります:
チャットGPTや同様のGPTツールによるAI分析
手動データエクスポートとチャット: すべての患者調査の回答（特に自由記述の質問）をコピーしてChatGPTに貼り付け、分析や要約を求めることができます。
動作しますが、完璧ではありません。 データを注意深くフォーマットし、回答が多すぎる場合は複数のチャンクに分割し、多くのコピー＆ペーストが必要になります。コンテキスト制限を管理するのに時間を取られ、重要な洞察を逃すリスクがあります。基本的な作業には良い出発点ではありますが。
全てを1つにまとめたツール「Specific」
調査収集とAI主導の分析のために特別に設計された、Specificは専用のワークフローを提供します。応答を収集したら、即座にAIと一緒にそれらを分析することができます。
フォローアップロジックがデータ品質を向上させる: 患者が調査に回答する際、Specificはリアルタイムで賢くフォローアップ質問をして、より完全な回答を得ることができます。これは、表面的な回答を超えたい場合に大きなアップグレードです（自動フォローアップ質問が患者データをどのように改善するかを参照）。
分析に手動の労力は不要: 応答を取得した後、Specificはすぐに要約、テーマの特定、行動可能な洞察を提供します（詳しくはAIによる調査回答分析で確認できます）。その後、ChatGPTのようにAIとチャットして、特定の質問をしたり、サブグループを掘り下げたりすることができますが、調査データで作業するための特別な機能（どのコンテキスト部分が会話に含まれているかをフィルタリングするなど）が追加されています。
ゼロから始める場合は、SpecificはAIを使用して患者の痛み管理調査を構築させることもでき、手作業で質問を組み立てる手間を省くことができます。どの質問が最も効果的か知りたいですか？患者の痛み管理調査に最適な質問に関する詳細なガイドがあります。
もちろん、NVivo、MAXQDA、Atlas.ti、Delve、Looppanelのような他の専門的なAIツールもあり、感情分析からテーマ抽出、視覚化まで、研究者や科学者に広く使用されています。 [1] [2]
痛み管理に関する患者調査回答を分析するのに役立つプロンプト
AIツール（ChatGPT、Specific、他のツール）を使用する場合は、素晴らしいプロンプトを用意することで、その魔法が開花します。患者の痛み管理に関する定性フィードバックを理解するのに役立つプロンプトがいくつかあります:
コアアイデアのプロンプト: 患者にとって重要なことをすばやく浮き彫りにするのに理想的です（Specificの裏側でも使用されています）:
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（コアアイデアごとに4〜5単語）および最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを指定（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に配置
-提案なし
- インディケーションなし
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
AIツールは、背景情報を追加すると常により良い回答を提供します。例えば、痛み管理調査の目的、優先事項、患者から得たいものをAIに伝えると、より豊富な結果が得られます。コンテキスト設定のプロンプトを試してみてください:
これは、当クリニックの患者の痛み管理経験に関する調査です。フォローアップケアを改善し、最も大きな痛点を理解し、来年度の予算のために新しい治療オプションを優先したいと考えています。このコンテキストを考慮して、コアテーマを分析してください。
コアアイデアのリストを取得したら、フォローアップでさらに深く掘り下げます:
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください: 例えば: 「痛み管理の障害としての"不十分なコミュニケーション"についてもっと教えてください。」
特定のトピックのプロンプト: 例えば、薬の副作用について誰かが言及したかを確認する場合は:
薬の副作用について誰かが話しましたか？引用を含めて。
痛点と課題のプロンプト: 患者が直面している問題のリストを求める場合は、次を使用します:
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
ペルソナのプロンプト: 患者グループをセグメント化する場合は:
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」のような、異なるペルソナのリストを識別し説明してください。各ペルソナについて、主要な特徴、モチベーション、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。
モチベーションとドライバーのプロンプト: 患者が特定の痛み管理戦略を選択/回避する理由の核心に迫るために:
調査会話から、参加者が彼らの行動や選択を表現する主な動機、希望、または理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供します。
感情分析のプロンプト: 患者がさまざまな痛み管理オプションをどのように感じているかを確認するために:
調査回答に表現された全体的な感情を評価します（例えば、肯定的、否定的、中立的）。各感情カテゴリーに寄与するキー句やフィードバックを強調します。
提案とアイデアのプロンプト: 患者からの実行可能な提案を集めるために:
調査参加者から提供されたすべての提案、アイデア、または要望を特定しリスト化します。それらをトピックまたは頻度で整理し、関連がある場合は直接引用を含めます。
さらに探求したい場合は、患者の痛み管理調査を作成する方法に関するハウツーでより深く掘り下げたプロンプトのアイデアがたくさんあります。
質問タイプ別に質的データを分析するSpecificの方法
Specificの分析は、調査の構造に基づいて適応されています。各質問タイプでどのように機能するかをご紹介します:
自由記述式の質問（フォローアップを含む): その質問に対するすべての回答に対する全体的な要約に加え、各フォローアップの要約が提供されます。これにより、患者が何を言っているのか、そしてなぜそう言っているのかについての詳細な洞察が得られます。
フォローアップ付き選択式質問: 各回答選択肢（「オピオイド療法」や「理学療法」など）には、関連するフォローアップに基づく、患者の論理や経験の要約が付属します。
NPS（ネットプロモータースコア): 分析はセグメント化され、非推奨者、受動的な人々、推奨者がそれぞれ個別に要約されます。どのグループに何が上手くいっていて、どのグループでうまくいっていないのかが示されます。
ChatGPTでこれを再現することもできますが、タイプごとに回答を手動で分割し、セクションごとに貼り付け、どのフォローアップがどの質問に関連しているかを追跡するためにより多くの手動作業が必要です。しかし、Specificはすべての調査に対してこれを自動的に行い、チーム全体が簡単に使用できるようにします。NPSに焦点を当てて始めたい場合は、1クリックで患者のためのNPS痛み管理調査を生成してみてください。
質的データを質問タイプごとに分析する方法
患者調査が人気を集めると、どのGPT搭載のAIでもコンテキストサイズの制限に達することがあります（何十、何百という回答）。幸い、Specificにはこのボトルネックを回避し、より多くのユニークな会話を一度に処理できる2つの証明済みアプローチがあります。
フィルタリング: 患者が特定の質問に回答した、または特定の回答選択肢を選んだ回答に限定して分析を行います。例えば、重度の慢性痛を言及した患者のみ、または代替療法を勧めた患者に焦点を当てます。
フィルタされた質問や応答だけをAIに送る: これは、コンテキストが負担を避け、AIが一度により多くのユニークな会話を処理できるようにします。
ChatGPTや同様のツールにペーストする際に、タイプごとに回答を手動で分割し、フォローアップとの関連性を維持するために努力しなければならない場合に役立ちます。しかし、Specificはこの作業を自動的に処理し、実際の洞察に集中できるようにします。
患者調査の回答を分析するための共同作業機能
患者の痛み管理調査を分析する際には、通常、分析には医師や調査員などが関与します。ただし、共同作業はしばしば混乱や散発的なドキュメントを引き起こします。
Specificでは、分析は会話形式で行われ、AIが参加している場合はチームチャットのように実行されます。異なるフィルター設定: 患者のセグメント、期間、またはフォーカスエリアに応じたカスタマイズされたチャットごとにすばやく切り替えが可能です。
すべてのチャットに誰が何を貢献したかが表示されます—お仲間のアバターも含めて。慢性の痛みの障害について誰が質問したか、どのフォーカスグループにそれぞれが注目しているかがわかります。
異なる分析ビュー間を素早く切り替え— 各チャットにそのフィルターとコンテキストがカスタマイズされており、チームが統合して異なる痛み管理のトピックまたは患者グループに集中でき、雑用を避け、透明性が向上します。
すべてのことが分析ワークフロー内で完結します—つまり、あなたはスプレッドシート、調査エクスポート、チャットアプリを操ることはありません。全員が患者の体験と次のステップに集中し続けます。別のワークフローが必要な場合でも、1クリックでNPSの焦点を当てたNPSの痛み管理調査を始めることができます。
今すぐ痛み管理に関する患者調査を作成しましょう
患者から数分で深い洞察を収集し始めましょう—Specificの会話型AI調査と自動化された分析ツールは、フィードバックを効果的に収集、隠されたパターンを明らかにし、現実的な変革を促進するのに最適です。