数字时代的到来彻底改变了营销人员构建细分受众和传递高度定向信息的能力。然而，由于HIPAA（健康保险可移植性和责任法案）的复杂要求，医疗保健营销在数据细分方面远远落后。问题不在于缺乏数据，而在于去标识化或匿名化患者信息所需的时间和资源，使其符合规定并可用于受众分析的成本高昂。高昂的合规成本意味着大多数医疗保健营销人员只能使用相对较小的数据集，这严重限制了其受众分析洞察的准确性。缓慢的去标识化过程也使得难以整合新信息，这意味着他们通常使用的是“陈旧”的数据。昂贵且笨重的流程历来限制了营销人员在医疗保健受众数据方面的作为。
那么，我们如何在尊重受众隐私的同时创建一个更加灵活的系统呢？让我们先谈谈现状中的问题所在。
利用AI加速医疗保健数据去标识化
医疗保健受众开发始于一种控制过程的去标识化。通过手动工作流程，团队审查方法以去除任何可能导致重新识别的信息。然后，第三方统计学家会审核数据并提供如何在遵守隐私法的前提下组合数据的指南。最终，我们会得到一个符合HIPAA规定的受众。这个过程非常缓慢，而且如果受众表现不佳，再次尝试的过程既漫长又昂贵。
如今，其他行业的营销人员已经在使用AI来“清理”和准备用于分析的数据——上述去标识化过程正是快速发展的AI工具的理想应用场景。例如，通过扫描文档中的预设词组，AI可以将匹配的信息分组，生成定向数据。这些由AI生成的数据集随后可以发送给第三方进行合规检查。最重要的是，这种由AI驱动的数据去标识化可以在人类无法比拟的速度和规模上完成，且成本仅为传统方法的一小部分。
保险索赔：未开发的受众洞察宝库
缓慢且昂贵的去标识化过程带来了另一个困扰医疗保健受众开发的问题：营销人员通常使用非常小的数据集。不幸的是，分析洞察的质量与数据集的大小直接相关。这个问题可以通过已经存在的数据来解决：医疗保健保险索赔。从数据字段本身到与保险公司的互动，医疗保健索赔数据描绘了每个治疗领域的医疗保健空间中发生的情况。在过去的十年中，PurpleLab发现总共有500亿到600亿条索赔记录。然而，解析这些索赔数据可能需要数千小时的工作。这再次是AI可以发挥作用的地方。
我们创建了一个AI，用于解决医疗保健索赔数据的去标识化和数据解释挑战。我们看到医疗保健营销人员使用我们的工具集构建大规模数据集，这些数据集可以提供强大的洞察，同时保持足够的广泛性和普遍性以符合HIPAA规定。
最后一块拼图：受众分析的民主化
消除去标识化的瓶颈并开放更广泛的数据集，为医疗保健营销人员提供了一个强大的新基础，以构建更好的受众，实现有效的营销活动。但更多的数据并不会带来更好的结果，除非您能够快速且大规模地解读这些洞察。
在这方面，传统的受众构建工作流程再次遇到了瓶颈：医疗保健患者信息和索赔数据的具体细节历来需要高度专业的数据分析师。这提高了医疗保健受众开发的成本，并减缓了数据-洞察-行动管道的速度，这意味着营销人员没有及时获得最新洞察或适应受众变化。显然，我们需要民主化解读这些数据的方式。问题是，受众开发所需的工具主要设计用于数据分析师，而没有任何组织拥有足够多的这类人才。
我们想到了这一点：如果我们能消除这一瓶颈，让组织中的每个人都能直接访问符合HIPAA规定的医疗保健索赔数据会怎样？
医疗保健受众分析的民主化必须从一个简单易用的用户界面开始，任何人都能访问和理解，而不仅仅是医疗保健数据专家。这个想法允许与医疗保健营销人员合作的代理机构和广告技术公司自主开发针对每个受众（患者、家属和护理人员，以及医疗保健提供者和其他利益相关者）量身定制的想法和模型。
例如，在PurpleLab，我们让医疗保健营销人员及其代理机构和广告技术合作伙伴能够针对任何条件或处方行为进行索引。这可以作为消费者受众建模的基础，也可以用于构建定向的医疗保健提供者受众。核心理念很简单：开放访问直观的工具，让人们提出问题。让更广泛的群体的好奇心和智慧推动更好的问题和更有洞察力的答案。
为患者提供安全的个性化体验
医疗保健营销的传统对话往往将患者的需求（隐私）与营销人员的需求（定向洞察）对立起来。但今天，随着医疗保健世界的消费化，患者在医疗保健决策中扮演着更加积极的角色。他们仍然希望自己的隐私得到尊重，但也希望他们的决策过程能够通过个性化和相关的信息和优惠得到增强。
医疗保健受众开发的未来将把营销人员和患者的兴趣结合起来。内置了隐私保护措施并符合HIPAA规定的自动化去标识化，将在整个过程中为人们提供更多信息。这将使创意人员更好地了解患者，策略师更好地规划，媒体团队测试更多策略以找到最佳效果。这一变化不仅关乎提高投资回报率。当更多合适的人了解正确的治疗方法时，我们所有人都会受益。
(全文结束)
