Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de Pacientes sobre a Experiência em Serviços de Imagem usando IA e outras abordagens inteligentes para análise de respostas de pesquisa.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
Sua abordagem—e as melhores ferramentas—dependem da forma e estrutura dos dados da pesquisa de Pacientes sobre Experiência em Serviços de Imagem.
Dados quantitativos: Se você deseja saber quantos pacientes selecionaram cada opção (como pontuações de satisfação ou classificações NPS), ferramentas convencionais como Excel ou Google Sheets farão o trabalho. Contar respostas é simples e rápido.
Dados qualitativos: Quando você quer interpretar respostas abertas—como histórias sobre tempos de espera para ressonância magnética, ou opiniões sobre a equipe de radiologia—abordagens manuais se tornam ineficazes rapidamente. É quase impossível ler todas as respostas em grande escala, especialmente se você deseja encontrar temas recorrentes ou principais pontos de dor. Para isso, ferramentas de IA são transformadoras e praticamente necessárias.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Colar e conversar: Você pode colar seus dados exportados da pesquisa no ChatGPT ou ferramentas similares baseadas em GPT e começar a fazer perguntas sobre o conteúdo. Isso permite que você tenha uma conversa com seus dados em vez de vasculhar respostas infinitamente por conta própria.
Não muito conveniente: Lidar com muitos textos dessa forma se torna confuso. É fácil se perder, a formatação pode ser um problema, e você sempre acaba colando novamente ou manipulando arquivos—especialmente com grandes resultados de pesquisa ou perguntas adicionais para grupos específicos.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Feito para a tarefa: Uma ferramenta tudo-em-um, como a Specific, torna esse processo dramaticamente mais suave. Você pode coletar dados, fazer perguntas de acompanhamento no fluxo e analisar tudo diretamente na plataforma.
Qualidade dos dados: Specific faz perguntas de acompanhamento impulsionadas por IA à medida que os pacientes completam a pesquisa—o que significa que você obtém dados mais ricos e acionáveis automaticamente. Isso é importante, porque 74,5% dos fatores que influenciam a experiência do paciente estão relacionados ao comportamento da equipe, então sondar como os pacientes se sentiram sobre a equipe ajuda a destacar o que mais importa [1].
Insights instantâneos: Uma vez que os dados estão inseridos, a Specific usa IA para resumir respostas, identificar temas comuns e destacar insights acionáveis instantaneamente—sem necessidade de planilhas ou cópia e colagem.
Análise conversacional: Você pode conversar diretamente com a IA sobre os resultados (como o ChatGPT), mas com características específicas de pesquisa. Isso permite que você mergulhe nos dados de forma conversacional, filtre por diferentes grupos de resposta, e compartilhe os resultados com sua equipe. Gerenciar exatamente quais dados a IA vê é mais fácil porque a plataforma gerencia os limites de contexto para você.
Promptings úteis que você pode usar para analisar Pesquisa de Paciente sobre Experiência em Serviços de Imagem
A análise qualitativa com IA é superpotencializada com os promptings corretos. Aqui estão alguns promptings práticos e ricos em contexto que funcionam para dados de Pesquisa de Paciente sobre Experiência em Serviços de Imagem:
Prompting para ideias centrais: Extraia tópicos comuns e explicações de forma eficiente, mesmo em grandes conjuntos de dados. Este é o alicerce da própria análise da Specific, mas funciona em qualquer lugar, incluindo ChatGPT:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 sentenças de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram a ideia central específica (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto explicativo
2. **Texto da ideia central:** texto explicativo
3. **Texto da ideia central:** texto explicativo
A IA fornece os melhores resultados quando você fornece contexto extra sobre sua pesquisa, seus objetivos, ou preocupações específicas. Experimente introduzir seus dados com:
Realizei uma Pesquisa de Paciente sobre Experiência em Serviços de Imagem em nosso departamento de radiologia. Meu principal objetivo é entender os pontos de dor do paciente com a ressonância magnética, incluindo comunicação da equipe, tempos de espera, e acesso aos relatórios. Use este contexto ao analisar as respostas.
Prompting de aprofundamento: Uma vez que você tem uma ideia central, obtenha mais detalhes com: “Conte-me mais sobre XYZ (ideia central)”.
Prompting para tópico específico: Para procurar feedback direcionado ou validar uma preocupação: “Alguém falou sobre tempos de espera para exames de ressonância magnética? Inclua citações.”
Prompting para pontos de dor e desafios: Para revelar gargalos ou fontes de insatisfação—o que é crucial quando, por exemplo, tempo de espera e interação com a equipe são comprovadamente impactantes na experiência do paciente [3]:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um deles e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompting para personas: Se o seu conjunto de dados for grande, entender tipos de ‘pacientes’ distintos com base nas respostas pode orientar melhorias:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas principais características, motivações, objetivos, e quaisquer citações relevantes ou padrões observados nas conversas.
Prompting para sugestões e ideias: Incentive melhorias acionáveis, especialmente já que feedback específico sobre serviços de ressonância magnética demonstrou aumentar as pontuações de satisfação [5]:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias, ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência, e inclua citações diretas quando relevante.
Prompting para análise de sentimento: Entenda se o feedback é geralmente negativo ou positivo. Isso é importante quando você vê, por exemplo, que a ressonância magnética tem uma taxa de insatisfação mais alta comparada à mamografia—um contexto que orienta onde focar esforços de melhoria [2]:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (e.g., positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedback que contribuam para cada categoria de sentimento.
Quer mais sobre como elaborar perguntas eficazes para sua pesquisa de imagem para pacientes? Confira nosso guia das melhores perguntas para pesquisas de Pacientes sobre Experiência em Serviços de Imagem ou comece do zero com o gerador de pesquisa AI com predefinição para Paciente e Experiência em Serviços de Imagem.
Como a Specific lida com dados qualitativos: análise questão por questão
A Specific simplifica a análise adaptando automaticamente à estrutura de cada pergunta da pesquisa, seja ela aberta ou baseada em escolhas:
Perguntas abertas: Você recebe um resumo conciso gerado por IA para todas as respostas, além de resumos de quaisquer acompanhamento relacionados a essa pergunta. Isso é crucial para extrair ideias de melhoria acionáveis das histórias de pacientes individuais.
Escolhas com acompanhamento: Para cada opção de resposta (como “ressonância magnética” ou “radiografia”), as respostas às perguntas de acompanhamento relacionadas são agrupadas e resumidas separadamente. Assim, você verá exatamente com o que os pacientes tiveram dificuldade para cada modalidade de serviço—um grande benefício, já que as taxas de insatisfação variam significativamente por modalidade [2].
Perguntas NPS: Cada segmento de NPS (promotores, passivos, detratores) recebe seu próprio resumo de todas as respostas de acompanhamento. Isso permite que você identifique, por exemplo, o que os detratores disseram sobre tempos de espera em comparação com o que os promotores gostaram sobre a simpatia da equipe.
Você pode obter resultados semelhantes com o ChatGPT—apenas requer mais trabalho manual, exigindo classificação e colagem cuidadosa antes de cada prompt.
Se você deseja criar uma pesquisa que aproveite essa estrutura, pode começar com nosso gerador de pesquisa AI para Experiência em Serviços de Imagem de Paciente ou aprender como criar uma pesquisa de alto impacto.
Trabalhando com limites de contexto de IA: Extraindo o máximo de grandes conjuntos de dados
Modelos de IA como o GPT-4 têm limites no tamanho do contexto—se você possui muitas respostas de pesquisa de Pacientes sobre Experiência em Serviços de Imagem, pode atingir esses limites rapidamente. Specific resolve isso de imediato, mas o princípio se aplica em qualquer lugar.
Filtragem: Analise apenas conversas onde os pacientes responderam a perguntas selecionadas (como “Descreva sua experiência durante a ressonância magnética”) ou escolheram respostas específicas (“Eu senti desconforto”). Isso garante que você extraia insights dos dados mais relevantes.
Recorte: Envie apenas as perguntas específicas que você deseja analisar para a IA. Isso mantém a análise focada e eficiente e garante que mesmo grandes conjuntos de dados possam ser cobertos sem exceder a capacidade da IA.
Saiba mais sobre como lidar com lógica complexa e acompanhamentos em sua pesquisa com perguntas de acompanhamento automáticas de IA na Specific.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de Paciente
É comum que equipes de experiência do Paciente e departamentos de radiologia enfrentem dificuldades para compartilhar insights de pesquisas sobre Experiência em Serviços de Imagem—especialmente ao trabalhar em diferentes funções ou locais. A colaboração é bem mais fácil quando todos podem realmente explorar os dados juntos.
Converse com IA, como equipe: No Specific, você pode analisar dados de pesquisa simplesmente conversando com IA, como no ChatGPT—mas com contexto e opções projetadas para dados de pesquisa.
Múltiplas conversas colaborativas: Você não se limita a um único tópico. Múltiplas conversas podem ser criadas, cada uma com seus próprios filtros (“Mostre-me o que os pacientes de ressonância magnética disseram sobre tempos de espera”), e cada uma é atribuída a quem a iniciou. Isso é uma bênção para equipes que querem discussões focadas em diferentes partes da pesquisa.
A análise translúcida: Em cada conversa, você pode instantaneamente ver qual membro da equipe fez cada pergunta, com avatares mostrando exatamente quem disse o quê. Essa transparência facilita para equipes multifuncionais realmente passarem da análise à ação—e evitarem repetir o trabalho ou perder um insight importante.
Para mais informações sobre como criar perguntas eficazes para sua pesquisa de experiência em serviços de imagem para pacientes, confira como as equipes usam o editor de pesquisa de IA no Specific.
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