![](https://datainsightsnetwork.nl/wp-content/uploads/2024/06/ai-healthcare-title-image-2560x1365-1-600x320.jpeg)
Kunstmatige intelligentie (AI) wordt steeds belangrijker in het marktonderzoek, en de healthcare-sector is geen uitzondering. Maar wat zijn de praktische toepassingen?
door Robert Heeg
Vorig najaar schreven we dat de wereldwijde omvang van AI in de zorgsector in 2029 met ruim 40 procent zal zijn toegenomen tot een bedrag van 164 miljard dollar. Indrukwekkende cijfers, maar hoe werkt kunstmatige intelligentie in het marktonderzoek in de gezondheidszorg? Wat zijn de toepassingen? Het gezaghebbende Noord-Amerikaanse bureau Léger gaf onlangs enkele prikkelende praktijkvoorbeelden van AI-toepassingen in het zorgonderzoek.
1. Groei
Bedrijven in de gezondheidszorg die nieuwe markten willen identificeren voor uitbreiding, vinden via traditioneel marktonderzoeksmethoden potentiële targets. Het vervolgonderzoek beperkt zich dan vaak tot de geïdentificeerde kandidaten. AI verbreedt dit proces volgens Léger door razendsnel enorme datasets uit verschillende bronnen te verwerken. Denk aan wetenschappelijke literatuur, marktrapporten, en trends op sociale media. Daarmee worden veel meer potentiële markten ontdekt die aansluiten bij de producten en mogelijkheden van het bedrijf, waardoor compleet nieuwe kansen worden gespot.
AI kan vervolgens gegevens verzamelen van belangrijke marktstatistieken, zoals de potentiële patiëntenpopulatie en demografie, marktgroeipercentage en het concurrentielandschap. Met deze gegevens wordt de aantrekkelijkheid van een markt geëvalueerd, waarna eventueel traditionele onderzoeksmethoden de strategische beslissingen over marktuitbreiding kunnen onderbouwen.
2. Patiëntsegmentatie
Wie effectief wil marketen moet de juiste patiëntsegmenten targeten. Voor het clusteren en identificeren van belangrijke segmenten worden doorgaans brede demografische gegevens en zelfgerapporteerde inzichten over gedrag en voorkeuren gebruikt. Kritieke nuances kunnen zo worden gemist. Met aanvullende technieken, zoals webscraping, kan AI digitale voetafdrukken analyseren. Die zijn onder meer gebaseerd op bezoeken aan gezondheidsgerelateerde websites, forums, online steungroepen, activiteiten op sociale media, of appgebruik. Met behulp van AI kunnen zorganalisten hieruit gedetailleerde segmentprofielen samenstellen.
Het stapelen van door AI verzamelde digitale voetafdrukgegevens geeft een gedetailleerder beeld van patiëntsegmenten. Dat maakt de weg vrij voor meer gepersonaliseerde en effectieve targeting van patiënten. Op plekken waar gegevens schaars zijn, bijvoorbeeld in ontwikkelingslanden, kan GenAI synthetische data genereren.
3. De patiëntreis in kaart
Het in kaart brengen van het patiënttraject, patient journey mapping, is essentieel om te begrijpen hoe mensen zorgdiensten ervaren en hoe je ze beter kunt benaderen. De patiëntreis is vaak gebaseerd op claimgegevens of kwalitatief marktonderzoek. Maar die laten slechts een lineair klinisch traject zien; de complexe, hedendaagse patiënt wordt er niet accuraat mee weergegeven. De toevoeging van AI kan hier een verschil maken. AI analyseert realtime gegevens van meerdere contactpunten, waaronder gezondheidsgerelateerde zoekopdrachten, websitebezoeken, social listening en gebruik van gezondheidszorg. De patiëntreis komt hiermee veel nauwkeuriger in beeld en kan worden aangepast voor elk uniek patiëntsegment, zoals patiënten met een zeldzame ziekte of moeilijk te rekruteren patiëntenpopulaties. Zo helpt AI de onderzoeker met het verzamelen van inzichten uit een veel grotere steekproef.
Met AI verbeterde patient journey mapping kunnen momenten worden geïdentificeerd waarop patiënten het meest benaderbaar zijn. De technologie ziet bijvoorbeeld patronen die helpen voorspellen wanneer patiënten waarschijnlijk informatie gaan zoeken over nieuwe behandelingen, of wanneer zij afspraken gaan inplannen. Door de nuances en contactpunten te begrijpen, bereiken bedrijven in de gezondheidszorg patiënten eerder op de meest cruciale momenten. Ook kunnen zij extra diensten ontwikkelen voor hun patiëntenondersteuningsprogramma’s om zo de complete ervaring te verbeteren.
Privacy
Uiteraard zijn scherpe beveiligings- en privacymaatregelen een vereiste, het gaat hier immers om vertrouwelijke (patiënten)informatie. Léger onderstreept bovendien dat AI niet bedoeld is om traditionele marktonderzoeksmethoden te vervangen, maar om ze aan te vullen.