Die Covid-19-Pandemie des Jahres 2020 ist zwar schon weit fortgeschritten, aber auch vier Jahre später sind die Auswirkungen noch immer spürbar. Da der Gesundheitssektor zu den am stärksten betroffenen Branchen gehört, ist es keine Überraschung, dass er noch immer unter dieser Zeit der Unsicherheit leidet. Daten von Gallup zeigen, dass 52 % der Amerikaner die Qualität der Gesundheitsversorgung in den USA als „unterdurchschnittlich“ empfinden.
Anhand von Daten, die von Kundenfeedback-Terminals in Gesundheitsgebäuden in den USA gesammelt wurden, sehen wir Patientenfeedback, das zeigt, dass die „Wartezeit“ im Jahr 2023 der am häufigsten beanstandete Bereich war. Weitere häufig beanstandete Bereiche der Patientenerfahrung waren:
Professionalität des Personals, Qualität der Betreuung, Qualität des Essens.
Es genügt jedoch nicht, anzuerkennen, dass es ein Problem mit der Patientenzufriedenheit im Gesundheitswesen gibt. Stattdessen müssen die Anbieter Methoden zur Erkennung und Lösung von Problemen einführen, um die Patientenerfahrung zu verbessern. Die Frage bleibt: Wie?
Für Gesundheitsdienstleister ist es von höchster Priorität, aus der Perspektive der Organisation und der Effizienz des Personals zu denken. Daher kann die Implementierung von Echtzeit-Feedbacksystemen den Gesundheitsdienstleistern den Anstoß geben, aus diesem Trott der schlechten Patientenerfahrung herauszukommen. Sie können für Krankenhausanbieter ein unschätzbares Werkzeug sein, um die komplexe Dynamik der Patientenerfahrung zu verstehen. Durch aktives und konsequentes Sammeln von Feedback können Krankenhäuser schnelle Einblicke in kritische Bereiche gewinnen, wodurch sie die Patientenzufriedenheit verfolgen und messen und – was entscheidend ist – auf etwaige Einbußen im Pflegestandard reagieren können.
Krankenhäuser können diese Erkenntnisse auch nutzen, um besser zu verstehen, warum ihr Personal möglicherweise nicht wusste, dass aus Sicht des Patienten bestimmte Pflegebereiche Mängel aufwiesen, die oft ganz anders sind als die Sichtweise einer Krankenschwester oder eines Arztes. Wenn Probleme auftreten, kann das Management dem Personal durch Echtzeit-Feedback wertvolle Informationen geben und es dann anleiten, etwaige Probleme effektiv zu lösen und zu verhindern, dass sie zu einer Quelle der Unzufriedenheit von Patienten und Mitarbeitern werden.
Beispielsweise deutet die Tatsache, dass „Wartezeiten“ branchenweit eine so häufige Beschwerde sind, darauf hin, dass mehr Anstrengungen erforderlich sind, um dieses Problem zu beheben. Wenn Änderungen umgesetzt werden, kann das Management anhand von Patientenfeedback in Echtzeit erkennen, welche Lösungen das Problem lindern oder ob weitere Anpassungen erforderlich sind. Wenn es offensichtlich ist, dass die Wartezeiten die Patienten unzufrieden machen, kann eine mögliche Reaktion darin bestehen, dem Personal Schulungen anzubieten, wie es effektiv und einfühlsam kommunizieren kann, um den Patienten zu helfen, zu verstehen, warum sie möglicherweise länger warten müssen als erwartet. Ein weiteres Beispiel: Wenn das Wartezimmer unbequem ist, kann man davon ausgehen, dass sich Patienten eher über Wartezeiten beschweren. Dies ist nur ein einfaches Beispiel dafür, wie Daten darüber, was die Patienten unzufrieden macht, den Weg zu einer Lösung weisen können, beispielsweise zur Verbesserung der Wartezimmerumgebung. Mit jeder kleinen Änderung, die umgesetzt oder ein potenzielles Problem vermieden wird, wird sich die Gesamtsituation der Patienten positiv verändern.
Dave Brailsford (einer der erfolgreichsten Radsporttrainer der Geschichte) hat eine Theorie, die er „Aggregation marginaler Gewinne“ nennt. Sie geht davon aus, dass, wenn Sie viele verschiedene Bereiche um 1 % verbessern, all diese kleinen Verbesserungen insgesamt einen erheblichen Betrag ergeben. Diese Theorie trifft auf die Patientenerfahrung zu: Wenn Sie Echtzeitdaten darüber erhalten, wo Sie sich verbessern können, können Sie beginnen, die Probleme anzugehen und die notwendigen Änderungen vorzunehmen, um eine stärkere Verbindung zu Ihren Patienten aufzubauen.
Die Qualität der Pflege sollte das Hauptziel jedes Krankenhauses sein. Daher sollten Patienten die notwendigen Mittel erhalten, um Mängel in ihren Erfahrungen zu benennen und zu zeigen, dass ihr Feedback gehört wird und wichtig ist. Viele Patienten, die an chronischen Krankheiten leiden und entweder lange Krankenhausaufenthalte oder regelmäßige Termine haben, werden froh sein, die positiven Veränderungen zu bemerken, die sich durch die Identifizierung des Problems ergeben.
Da der weltweite Markt für KI im Bereich Patienteneinbindung im Jahr 2023 auf 6,08 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und zwischen 2024 und 2030 eine Wachstumsrate von über 20 % erwartet, wird KI im Bereich der Patientenerfahrung zu einem immer nützlicheren Instrument werden. Es gibt nicht nur immer ausgefeiltere Feedback-Terminals, die mithilfe von KI anonym demografische Details über die Feedbackgeber ermitteln können, sondern KI kann auch als Werkzeug in der Datenanalyse eingesetzt werden. Der Einsatz von KI zur Analyse und Erkennung von Mustern in gegebenem Feedback kann Entscheidungsträgern dabei helfen, die erforderlichen und relevanten Änderungen zu identifizieren und umzusetzen.
KI kann dabei helfen, die Analyse von Kundenfeedback zu automatisieren und zu optimieren. Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen, mit denen große Datenmengen schnell analysiert werden können, können Krankenhäuser Folgendes aufdecken:
Trends, Stimmungsmuster entschlüsseln demografische Merkmale (Alter/Geschlecht) und Spitzen im Feedback, die auf ein bestimmtes Problem der Patienten hinweisen könnten.
Die wichtigste Erkenntnis ist, dass die von Krankenhäusern und Kliniken erfassten Patientenfeedbackdaten überprüft werden müssen, entweder manuell oder mithilfe der durch den technologischen Fortschritt verfügbaren Tools. Nur durch die Suche nach Mustern, die die Feedbackdaten offenbaren, können Anbieter eine persönlichere Betreuung bieten, indem sie den Patientenverlauf vom Betreten der Einrichtung bis zu ihrer Abreise auf die häufigsten Wünsche und Bedürfnisse ihrer Patientengruppe abstimmen.
Mithilfe von Feedback-Analysen können Krankenhäuser ihre Arbeit mit maximaler Effizienz erledigen, denn durch die schnelle Erkennung von Trends können Sie Problemen vorbeugen, die in bestimmten Situationen auftreten können. Dies kann beispielsweise die Anpassung von Personalplänen sein, sodass zu bestimmten Zeiten, Tagen oder sogar Feiertagen, an denen wahrscheinlich mehr Patienten eintreffen, mehr Personal arbeitet, oder vielleicht die verstärkte Reinigung bestimmter Bereiche, mit denen die Patienten unzufrieden sind. Der Schlüssel liegt darin, Erkenntnisse zu nutzen, um die Belastung des Personals zu verringern und Vertrauen und Loyalität bei den Patienten aufzubauen.
Die wichtige Rolle der Datenanalyse bei der Verbesserung der Patientenerfahrung im Gesundheitswesen kann nicht genug betont werden. Da sich die Gesundheitsbranche nach Jahren der Belastung und des Stresses seit 2020 immer noch wieder auf die Beine bringt, sind Innovationen erforderlich, um den Standard der Patientenversorgung zu verbessern. Es ist entscheidend, genau zu wissen, was die Unzufriedenheit der Patienten verursacht, und der Einsatz moderner Technologien wie KI oder maschinellem Lernen kann für Gesundheitsdienstleister in Zukunft ein Allheilmittel sein.
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Miika Mäkitalo ist CEO von HappyOrNot, dem Unternehmen, das die weltweit bekannten vier Smileys entwickelt hat und 4.000 Marken in 135 Ländern betreut, darunter Elkjøp, Levi’s Stadium, Autogrill und den Flughafen London Heathrow. HappyOrNot hat über 1,5 Milliarden Feedback-Antworten gesammelt und ausgewertet. In den letzten 15 Jahren hatte Miika mehrere leitende Managementpositionen inne und besitzt einen Doktortitel in Wirtschaftsingenieurwesen und Management.
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