En los centros de contacto de salud de gran volumen, cada conversación con un paciente tiene tanto relevancia clínica como operativa, lo que hace que la transcripción precisa en tiempo real sea necesaria para los flujos de trabajo automatizados. Esta capacidad de transcripción instantánea permite una automatización inteligente sin sacrificar la claridad o la atención al paciente, favoreciendo la automatización de la coincidencia de registros en los sistemas de registros médicos electrónicos (EMR), la optimización de los flujos de trabajo y la eliminación de la entrada manual de datos. Al eliminar pasos de procesos rutinarios, el personal puede concentrarse plenamente en las conversaciones con los pacientes, mejorando así la experiencia y el resultado.

Switchboard, MD, una empresa liderada por médicos que combina inteligencia artificial y ciencia de datos, se ha enfocado en mejorar la participación y los resultados de los pacientes, al mismo tiempo que reduce la ineficiencia y el agotamiento laboral. Mediante soluciones clínicamente relevantes, esta compañía ayuda a los proveedores de salud a colaborar de manera más efectiva y a ofrecer experiencias mejoradas tanto para los pacientes como para el personal.

Con más de 20,000 llamadas gestionadas cada mes, Switchboard, MD está capacitando a los proveedores de atención médica para ofrecer comunicaciones personalizadas y oportunas a gran escala. Su plataforma de IA ha mostrado resultados significativos, como una reducción del 75% en los tiempos de espera y una disminución del 59% en la tasa de abandono de llamadas.

Sin embargo, Switchboard se enfrentó a un desafío crucial: su enfoque de transcripción existente no podía escalar de forma económica manteniendo la precisión necesaria para los flujos de trabajo clínicos. La relación costo-rendimiento y la tasa de error de palabras eran métricas operativas fundamentales para la escalabilidad de la automatización.

La empresa evaluó múltiples opciones, incluso modelos de código abierto, pero encontró que Amazon Nova Sonic proporcionaba la combinación adecuada de calidad de transcripción y eficiencia. Este modelo logró una reducción de costos entre el 80 y el 90% y una tasa de error de palabras del 4%. Su integración con la arquitectura existente de Switchboard permitió reducir los pasos de transcripción manual y escalar la automatización precisa en miles de interacciones.

Con la arquitectura basada en servicios sin servidor de Amazon, Switchboard ha podido abordar sus necesidades de transcripción en tiempo real de manera efectiva. Al utilizar Amazon Connect y Amazon Kinesis Video Streams, la empresa captura audio en vivo, lo procesa y le permite a su infraestructura adaptarse de manera escalable a la demanda de miles de llamadas concurrentes.

La implementación de Amazon Nova Sonic destaca por su capacidad para separar y recombinar los flujos de audio, lo que resulta esencial para garantizar una transcripción precisa y la identificación de hablantes. Este enfoque innovador ha permitido a Switchboard transformar su capacidad operativa en el sector salud, estableciendo un modelo sostenible para la interacción automatizada entre pacientes y proveedores.

Switchboard, MD ha hecho de la mejora de la experiencia del paciente su prioridad, consolidando su papel como un innovador en el ámbito de la atención médica a través de la tecnología de transcripción de alta precisión y bajo costo, favoreciendo un vínculo más humano en cada interacción.
vía: AWS machine learning blog