解决方案概述
Guide通过将自然语言健康关切转化为精准匹配的医疗提供者推荐，彻底变革了医疗提供者搜索方式。该解决方案使用某机构的Bedrock服务搭载Anthropic的Claude 3.5 Sonnet模型，理解健康关切的日常描述并将其转换为结构化医疗参数。随后利用OpenSearch服务将这些参数与全面的提供者数据进行匹配，提供定向推荐。
该架构使成员能够用通俗语言表达健康需求，同时确保提供者匹配符合临床要求。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，使开发团队能够专注于改善成员体验而非管理复杂基础设施。
架构工作流程
- 成员通过健康计划应用程序输入查询（如"我的腿部放射性疼痛已持续两周"）
- API网关安全接收成员查询请求
- 请求被路由至运行在弹性容器服务上的对话服务
- 对话服务调用Bedrock服务，Claude 3.5 Sonnet处理自然语言并识别潜在坐骨神经痛
- 将日常描述转换为结构化医疗参数（包括神经科或骨科等专业领域）
- 健康计划应用程序通过API网关向提供者搜索服务发起新的API调用
- 搜索服务查询包含全面提供者数据的OpenSearch服务
- 匹配的提供者结果返回至健康计划应用程序
关键技术实现
医疗专用测试基础设施
开发团队优先使用真实医疗场景进行测试，确保能够准确将日常描述转换为适当的提供者专业领域，在匹配决策直接影响健康结果和计划成本的情况下保持可靠性。
以用户为中心的设计原则
通过首先关注成员需求而非技术能力，确保解决方案解决医疗导航中的实际痛点，显著提升满意度并降低搜索放弃率。
战略模型选择策略
针对医疗导航的不同方面（包括复杂症状解释和临床专业映射）战略性地部署专用模型，通过将特定AI能力与匹配过程的不同部分对齐，提高提供者匹配准确性。
实施成果
该解决方案通过自然语言处理技术实现了：
- 更高的匹配率
- 增加的预约完成率
- 提升的成员满意度评分
- 改善的护理访问转化率
技术架构价值
该架构展示了Bedrock基础模型与专用搜索服务的强大组合，创建了弥合复杂医疗数据与直观成员体验之间差距的端到端解决方案。所有数据处理均符合HIPAA合规要求，采用端到端加密和精细的访问控制机制。