Articolo
5 domande sull'analisi dei sentimenti dei responsabili delle decisioni in materia di assistenza sanitaria
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Darlena Le
Scopri gli approfondimenti dell'AMCP Annual 2025
Q&A con Darlena Le
In previsione della riunione AMCP del 2025, abbiamo avuto l'opportunità di parlare con Darlena Le, PharmD, Research Fellow, Health Outcomes and Market Access del suo poster "Comprendere i sentimenti dei responsabili delle decisioni sanitarie: Utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale per prevedere i risultati della copertura del formulario". Questo lavoro utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i dati qualitativi, offrendo nuove informazioni sulla natura predittiva delle percezioni dei responsabili delle decisioni sanitarie. Hannah Bischel, Dottore in Farmacia; Claire Gorey, PhD; Christopher Klein; Jason Lynch, MBA; Joseph Washington, Dottore in Farmacia, MS; Zade Hikmat, Dottore in Farmacia, MS; Andrew Gaiser, Dottore in Farmacia, MBA, MS; e Melissa McCart, PharmD, MS sono i co-autori del poster.
In questo articolo, Darlena condivide l'ispirazione alla base della sua ricerca, i punti chiave, le scoperte inaspettate e i prossimi passi
Cosa ha ispirato questa ricerca?
Darlena Le: L'intelligenza artificiale (AI) è stato un argomento caldo ed ero ansioso di fare ricerche in questo campo. Sebbene l'intelligenza artificiale sia nota per la creazione di efficienze in vari processi, volevo concentrarmi sull'analisi dei dati qualitativi, che tradizionalmente richiede molto tempo. Volevamo concentrarci sull'analisi del sentiment, una tecnica specifica di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che valuta se i dati testuali trasmettono un sentimento positivo, negativo, neutro o misto.
Sebbene la PNL sia stata ampiamente utilizzata nell'e-commerce e in altre aree, una ricerca limitata ha esplorato se le opinioni dei responsabili delle decisioni sanitarie su un prodotto possano prevedere i risultati della copertura del formulario. Dato il nostro accesso a FormularyDecisions, che consente ai decisori del settore sanitario di fornire un feedback qualitativo e quantitativo attraverso sondaggi sui prodotti, siamo stati ispirati a indagare su come l'IA potesse classificare queste risposte e vedere in che modo determinate opinioni aiutano a prevedere i risultati della copertura del formulario.
Sebbene la PNL sia stata ampiamente utilizzata nell'e-commerce e in altre aree, una ricerca limitata ha esplorato se le opinioni dei responsabili delle decisioni sanitarie su un prodotto possano prevedere i risultati della copertura del formulario. Dato il nostro accesso a FormularyDecisions, che consente ai decisori del settore sanitario di fornire un feedback qualitativo e quantitativo attraverso sondaggi sui prodotti, siamo stati ispirati a indagare su come l'IA potesse classificare queste risposte e vedere in che modo determinate opinioni aiutano a prevedere i risultati della copertura del formulario.
C'è stata un'ipotesi che è stata confermata attraverso la ricerca?
Darlena Le: Inizialmente, abbiamo ipotizzato che i sentimenti positivi avrebbero portato a risultati più favorevoli nella copertura del formulario. Invece, abbiamo scoperto che i sentimenti contrastanti, rispetto a quelli neutrali, erano associati a risultati più favorevoli nella copertura del formulario. Questo è stato sorprendente e ha gettato nuova luce sulla nostra comprensione dei dati.
Quali sono i punti chiave della vostra ricerca?
Darlena Le: Dal 16 giugno 2022 al 1° giugno 2024 abbiamo ottenuto risposte aperte al sondaggio FormularyDecisions sui prodotti approvati dalla FDA dai responsabili delle decisioni sanitarie.
Sono stati esaminati tre attributi del prodotto: efficacia clinica, valore per il paziente e valore economico. La funzionalità AI Builder di Microsoft Power Platform è stata utilizzata per eseguire l'analisi del sentiment per classificare le risposte su questi attributi come positive, negative, neutre o miste.
I nostri risultati hanno rivelato che i sentimenti contrastanti, rispetto a quelli neutrali, erano il più forte predittore di livelli di priorità del formulario e preferenze del formulario più favorevoli. In altre parole, il tipo di sentiment misto è stato associato a un punteggio di priorità più elevato nella gestione della copertura di un prodotto per la revisione del formulario e a una maggiore probabilità di elencare o pianificare di elencare il prodotto allo stato preferito.
Sono stati esaminati tre attributi del prodotto: efficacia clinica, valore per il paziente e valore economico. La funzionalità AI Builder di Microsoft Power Platform è stata utilizzata per eseguire l'analisi del sentiment per classificare le risposte su questi attributi come positive, negative, neutre o miste.
I nostri risultati hanno rivelato che i sentimenti contrastanti, rispetto a quelli neutrali, erano il più forte predittore di livelli di priorità del formulario e preferenze del formulario più favorevoli. In altre parole, il tipo di sentiment misto è stato associato a un punteggio di priorità più elevato nella gestione della copertura di un prodotto per la revisione del formulario e a una maggiore probabilità di elencare o pianificare di elencare il prodotto allo stato preferito.
C'è stato qualcosa nella ricerca che è stato sorprendente, che non ti aspettavi, che hai scoperto?
Darlena Le: La scoperta più sorprendente è stata che i sentimenti contrastanti, piuttosto che quelli positivi, sono stati associati a risultati più favorevoli nella copertura del formulario. La nostra ricerca ha suggerito che sentimenti contrastanti potrebbero riflettere una valutazione equilibrata di un prodotto. Questa idea è in linea con uno studio precedente che ha rilevato che le recensioni dei medici contenenti input sia positivi che negativi erano percepite come più obiettive, facilitando un processo decisionale più informato. Tuttavia, questa spiegazione richiede ulteriori indagini.
Quali sono i prossimi passi di questa ricerca?
Darlena Le: Ulteriori ricerche possono aiutare a determinare se i sentimenti contrastanti riflettono effettivamente una valutazione equilibrata di un prodotto e fungono da potenziale indicatore per la copertura del formulario. Potrebbero essere esplorati altri fattori che possono influenzare i risultati della copertura del formulario, oltre ai tre attributi del prodotto che abbiamo esaminato. L'analisi comparativa dei prodotti della concorrenza potrebbe anche fornire ulteriori approfondimenti, poiché i sondaggi includevano domande sui prodotti della concorrenza, ma la nostra attenzione attuale era esclusivamente sul prodotto stesso.
Le citazioni rilevanti per il contenuto qui descritto sono fornite nell'articolo collegato qui. I lettori dovrebbero esaminare tutte le informazioni disponibili relative agli argomenti menzionati nel presente documento e fare affidamento sulla propria esperienza e competenza nel prendere decisioni in merito.
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