En la actualidad, muchas prácticas de atención médica enfrentan dificultades para gestionar eficientemente un alto volumen de llamadas de pacientes. Desde la programación de citas y la reposición de recetas hasta consultas sobre facturación y preocupaciones médicas urgentes, los centros médicos se ven desafiados a ofrecer respuestas oportunas mientras mantienen la calidad de atención al paciente. Los sistemas telefónicos tradicionales pueden generar largos tiempos de espera, pacientes frustrados y personal abrumado que tiene que procesar y priorizar cientos de llamadas diariamente. Estas ineficiencias en la comunicación no solo afectan la satisfacción de los pacientes, sino que también pueden retrasar la coordinación de cuidados críticos.
Para hacer frente a estos desafíos, Clarus Care, una empresa de tecnología en salud, ha trabajado junto al equipo de AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) para desarrollar un prototipo de centro de contacto impulsado por inteligencia artificial generativa. Esta solución permite una interacción conversacional y la resolución de múltiples intenciones a través de un asistente virtual automatizado y una interfaz de chat. Integrando un modelo de servicio escalable, el sistema ofrece capacidades de transferencia humana, cuando se solicita o en casos urgentes, y una tubería de análisis para obtener insights de rendimiento.
Clarus Care gestiona la comunicación de pacientes mediante un sistema de gestión de llamadas potenciado por inteligencia artificial, que transcribe, prioriza y canaliza automáticamente los mensajes de los pacientes, mejorando los tiempos de respuesta, reduciendo la carga de trabajo del personal y minimizando los tiempos de espera. Con más de 16,000 usuarios en más de 40 especialidades, la compañía maneja anualmente 15 millones de llamadas y mantiene una tasa de retención de clientes del 99%.
El objetivo del proyecto es transformar el sistema de comunicación con pacientes, pasando de un sistema tradicional basado en menús a una experiencia conversacional más natural. A través de la colaboración con GenAIIC, Clarus busca crear un centro de contacto que entienda y aborde múltiples intenciones de pacientes en una sola interacción. Anteriormente, los pacientes debían navegar por opciones rígidas para dejar mensajes, lo que limitaba la capacidad del sistema para manejar necesidades complejas de manera eficiente.
El desarrollo de este nuevo sistema integra Amazon Connect y Amazon Lex junto con modelos de la fundación de Amazon Bedrock y Claude 3.5 Sonnet de Anthropic, optimizando así la interpretación del lenguaje natural. La flexibilidad del modelo Bedrock es fundamental para el sistema, permitiendo la selección de modelos específicos basado en precisión y latencia.
En el flujo de llamadas, el paciente inicia el contacto a través de un llamada telefónica o un chat en línea. Luego, la tecnología reconoce la urgencia y las intenciones, gestionando la conversación con la capacidad de recopilar la información necesaria para atender cada solicitud. Además, el sistema puede transferir automáticamente la llamada al personal cuando sea necesario.
La creación de un interfaz web también es parte de la solución, mostrando las capacidades multicanal del sistema. Esta interfaz permite que los pacientes interactúen mediante un chat, brindando el mismo nivel de servicio que a través de llamadas, y se puede adaptar para responder a necesidades específicas de lenguaje en chat.
Con la implementación de esta tecnología, Clarus Care se posiciona para mejorar la experiencia del paciente, aumentar la automatización e impulsar la eficiencia en la comunicación en el entorno de atención médica.
vía: AWS machine learning blog
