生成式AI医疗匹配方案在AWS上的构建
背景与挑战
当医保会员需要医疗服务时，他们往往需要将日常症状描述转换为临床专业术语。这种脱节导致会员需要充当业余医学翻译，尝试将"爬楼梯时膝盖疼"这样的表述转化为骨科或物理医学等专业搜索条件。传统提供者目录因过多的筛选选项和医学行话使问题更加复杂，导致会员沮丧、就医延迟以及个人和医保计划成本上升。
解决方案概述
某健康科技机构开发了Guide解决方案，这是一个基于AI的智能系统，能够理解自然语言并将会员与合适的医疗提供者连接起来。该系统服务覆盖1,400多家医院、550个医疗团体和100个医保品牌，每年为超过50万名提供者与患者建立联系，促成超过100万次预约。
技术架构
核心组件
- Amazon Bedrock: 通过单一API访问领先AI公司的基础模型，使用Anthropic的Claude 3.5 Sonnet处理自然语言
- Amazon OpenSearch Service: 托管搜索和分析服务，用于匹配结构化医疗参数
- Amazon API Gateway: 安全接收会员查询请求
- Amazon ECS: 运行对话服务和提供者搜索服务
- Amazon S3: 存储综合提供者数据
工作流程
- 会员通过医保应用输入自然语言查询
- API Gateway安全接收查询请求并路由至对话服务
- Claude 3.5 Sonnet处理自然语言，识别潜在病症并转换为结构化医疗参数
- 提供者搜索服务查询OpenSearch Service，匹配提供者数据
- 匹配结果通过直观的对话界面返回给会员
技术合作伙伴
为加速AI转型，该机构与某AI技术伙伴合作，该伙伴在构建和实施企业级生成式AI解决方案方面拥有丰富经验，特别是在医疗等复杂监管环境中的基础模型部署方面。
实施洞察
- 医疗专用测试基础设施: 确保证确翻译日常描述为适当的提供者专业领域
- 以用户为中心的设计原则: 专注于会员需求而非技术能力
- 战略性模型选择: 针对医疗导航的不同方面部署专业化模型
合规性与安全性
整个解决方案通过端到端加密和细粒度访问控制保持HIPAA合规性，使机构能够专注于改善会员体验而非管理复杂基础设施。
实际效果
该解决方案显著提高了匹配率和预约完成率，医保计划报告显示会员体验和净推荐值(NPS)得到提升，同时改善了就医访问转化和预约安排率。
结论
Guide展示了基于AWS的生成式AI如何通过弥合日常语言与临床术语之间的差距来改变医疗导航体验。该架构将自然语言查询处理为个性化提供者匹配，帮助会员使用症状的自然语言描述找到合适的医疗提供者。