Clarus Care Transformó su Centro de Llamadas con Amazon Bedrock AI

Principales problemas detectados al implementar Amazon Bedrock en el centro de contacto sanitario de Clarus Care

Los sistemas de atención sanitaria enfrentan desafíos significativos en la gestión de un alto volumen de llamadas de pacientes. Estas interacciones incluyen desde la programación de citas y renovación de recetas hasta consultas sobre facturación y preocupaciones médicas urgentes. Muchos centros de atención han recurrido a sistemas telefónicos tradicionales, los cuales a menudo llevan a tiempos de espera prolongados, pacientes frustrados y personal abrumado por la necesidad de procesar y priorizar cientos de llamadas diarias.

Las fricciones en las interacciones con los pacientes resultan en una disminución de la satisfacción del cliente y pueden retrasar la coordinación de la atención crítica. Ante esta problemática, Clarus Care identificó la necesidad de evolucionar de un sistema de respuesta de voz interactiva (IVR) basado en menús rígidos a una experiencia de conversación más natural y efectiva. Este cambio radica en la implementación de una solución de inteligencia artificial generativa que optimiza la gestión de la interacción con los pacientes.

Algunos de los principales problemas detectados incluyen:

• Interacción limitada: El menú IVR tradicional impide manejar necesidades complejas de los pacientes.
• Altas tasas de abandono: Los largos tiempos de espera provocan que muchos pacientes abandonen la llamada antes de recibir asistencia.
• Prioridad manual de las consultas: El procesamiento manual de las llamadas genera errores y lentitud en las respuestas.
• Falta de escalabilidad: El sistema tradicional no puede adaptarse rápidamente al crecimiento del número de pacientes y sus demandas.

Pasos a seguir para implementar Amazon Bedrock en el contacto sanitario

Para abordar estos problemas, Clarus Care, en colaboración con el AWS Generative AI Innovation Center, desarrolló un prototipo de centro de contacto potenciado por inteligencia artificial generativa. A continuación, se detallan los pasos críticos en este proceso:

Paso 1: Evaluar necesidades específicas de comunicación

Antes de la implementación, es crucial realizar un análisis exhaustivo de las necesidades de comunicación del paciente. Esto implica identificar las preguntas más frecuentes, las consultas críticas y entender las preferencias de los usuarios sobre el canal de comunicación, ya sea a través de voz o chat.

Paso 2: Integrar Amazon Connect y Amazon Lex

La integración de Amazon Connect y Amazon Lex proporciona una base sólida para gestionar las interacciones de voz y chat. Amazon Connect garantiza un alto nivel de disponibilidad y soporta operaciones a través de múltiples canales, mientras que Amazon Lex permite la transcripción y gestión de la conversación en tiempo real.

Paso 3: Desarrollar un flujo de conversación adaptativa

El flujo debe ser diseñado de manera que priorice la simplicidad y la naturalidad. Al capacitar el sistema para que comprenda múltiples intenciones en una sola interacción, se facilita la resolución de consultas complejas sin requerir que el paciente pase por estructuras rígidas de menús.

Paso 4: Implementar capacidades de análisis y retroalimentación

La construcción de una pipeline de análisis permite monitorear la calidad de las interacciones y generar informes sobre el rendimiento. Esto proporciona insights valiosos que pueden ser utilizados para optimizar continuamente las respuestas del sistema.

Paso 5: Capacitar al personal para la transferencia inteligente de llamadas

La solución permite transferencias inteligentes a los agentes en casos de consultas urgentes. Es vital entrenar al personal que manejará estas transferencias para asegurar una transición fluida y efectiva.

Preguntas frecuentes sobre la implementación de Amazon Bedrock en centros de contacto sanitarios

¿Qué es Amazon Bedrock y cómo se utiliza en este contexto?

Amazon Bedrock es un servicio que permite crear y escalar aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa, facilitando la integración de modelos de Machine Learning en los sistemas de comunicación del centro de contacto.

¿Cuáles son los beneficios de usar Amazon Connect para atención al paciente?

Amazon Connect proporciona escalabilidad, alta disponibilidad y permite interacciones a través de canales de voz y chat, mejorando la experiencia del paciente y la eficiencia operativa.

¿Qué tipo de workload puede manejar el sistema propuesto?

La solución está diseñada para gestionar hasta 15 millones de llamadas anuales, con capacidad para manejar múltiples consultas en una sola interacción, lo que reduce significativamente los tiempos de respuesta.

¿Cómo se asegura la calidad del servicio con el uso de inteligencia artificial?

La implementación de un sistema de análisis permite evaluar el rendimiento en tiempo real, con mecanismos de retroalimentación que optimizan las interacciones y garantizan una atención de calidad.

¿Qué medidas se implementan para la privacidad de los datos del paciente?

Se aplican estándares estrictos de seguridad y privacidad, así como medidas de protección de información sensible, para asegurar que los datos del paciente sean tratados con la máxima confidencialidad.

¿Se puede personalizar la solución a las necesidades de diferentes proveedores de atención médica?

Sí, la arquitectura modulada permite una alta personalización, adaptándose a las especificaciones y requerimientos de cada proveedor sin necesidad de importantes cambios en el código base.

¿Qué desafíos se pueden esperar durante la implementación de esta tecnología?

Los principales desafíos incluyen la adaptación de los flujos de trabajo existentes, la capacitación del personal en el uso de nuevas herramientas y la gestión de la transición desde sistemas anteriores. Es esencial tener un plan de implementación estructurado y bien comunicado.