La pandemia de COVID-19 ha implicado una importante sobrecarga de trabajo para las instituciones de salud. Para atender de manera eficiente la emergencia sanitaria y mejorar la experiencia de los pacientes, fue menester echar mano de las TIC. Sirven para diversas actividades, desde agilizar el cuidado brindado a los pacientes hasta implementar un buen rastreo de contactos o implementar chatbots para el triaje en línea de potenciales casos de contagio. Entre las herramientas tecnológicas útiles para tales tareas se cuenta el análisis del habla (más conocido por su nombre en inglés, speech analytics).
La principal utilidad del speech analytics en los servicios de salud consiste en transcribir y analizar lo hablado en llamadas telefónicas para extraer de ellas información estructurada útil para el negocio. También es posible analizar comunicaciones escritas, ya sea por chat, aplicaciones de mensajería instantánea o correos electrónicos. Puede aplicarse para categorización de discurso, extracción de inteligencia, toma de decisiones y supervisión y monitoreo del desempeño de los ejecutivos que brindan atención a los llamantes.
Si se le añade una capa de inteligencia artificial, es posible dar un tratamiento más profundo a los datos e incluso programarla para ofrecer soluciones a los problemas planteados durante las llamadas.
Oportunidades y limitaciones
Bien aplicado, el uso de speech analytics en los servicios de salud puede ayudar a mejorar el servicio brindado, incrementar la satisfacción de los pacientes y reducir los costos de operación de los centros de contacto. Inclusive, si se integra adecuadamente con la estrategia global del negocio puede ayudar a encontrar nichos de oportunidad que brinden ventajas competitivas.
Sin embargo, implementar adecuadamente una herramienta de speech analytics en los servicios de salud entraña desafíos. Por ejemplo, la manera de hablar varía de persona a persona, según su estilo y velocidad de enunciación, el sexo, la edad, el timbre de la voz y los acentos regionales, entre otros factores que pueden limitarla. Algunos son:
●La imposibilidad de registrar la comunicación no verbal, como las expresiones faciales, la postura del hablante y el movimiento de sus ojos.
●El ruido ambiente presente durante la mayoría de las llamadas.
●Las palabras homófonas constituyen un desafío particularmente difícil para los programas de speech analytics, pues dependen del contexto para determinar su significado.
●Puede ser complicado para el programa identificar las estructuras gramaticales que contribuyen al significado del discurso.
●Las distorsiones que puede sufrir el sonido durante la llamada.
Speech analytics en los servicios de salud: algunas ventajas
Para sortear estos problemas inherentes a cualquier programa de speech analytics, conviene entrenar adecuadamente a los algoritmos encargados de la transcripción y análisis. Estos, a su vez, pueden alimentar los datos extraídos a otros algoritmos de machine learning más sofisticados para darle un tratamiento más particularizado a la información.
Entre las ventajas puntuales de los sistemas de speech analytics en los servicios de salud se cuentan:
●La capacidad de analizar todas las interacciones del paciente con la institución de salud por cualquier canal (teléfono, redes sociales, correo electrónico, aplicaciones de mensajería, etcétera). A partir de la información obtenida es posible comprender la experiencia integral del paciente y proporcionarle una atención más personalizada y, por ende, más satisfactoria.
●El uso de herramientas de speech analytics en los servicios de salud ayuda a identificar las causas de la insatisfacción de los usuarios. Las ventajas de hacerlo son, por una parte, la retención de los pacientes —que, al fin y al cabo son también clientes— y fortalecer la fidelidad a la marca del hospital. Por otra parte, al localizar problemas, se pueden tomar acciones correctivas que resultan en la reducción de costos.
●Bien configurada, una herramienta de speech analytics en los servicios de salud también ayuda a asegurar que la institución cumple con los lineamientos legales aplicables a su operación. Al transcribir y registrar las interacciones de los pacientes con la institución, se pueden detectar dificultades y resolverlas antes de que se transformen en una crisis. También es posible afinar el entrenamiento del personal que trata con los pacientes para que sepan cómo reaccionar ante situaciones potencialmente problemáticas.
