Amazon Pharmacy verbessert die Kundenbetreuung mit Amazon Bedrock und Amazon SageMaker

Studien zeigen durchweg, dass 20 bis 30 Prozent der Amerikaner ihre Rezepte nie ausfüllen. „Menschen nehmen Medikamente, die für ihre langfristige Gesundheit wichtig sind, oft nicht ein, weil sie sie sich nicht leisten können oder keinen Zugang dazu haben“, sagt John Love, Vizepräsident von Amazon Pharmacy. „Unser Ziel ist es, mehr Menschen den Zugang zu Medikamenten zu ermöglichen, die ihnen ein längeres und gesünderes Leben ermöglichen.“

Seit dem Start hat Amazon Pharmacy KI- und ML-Lösungen in AWS entwickelt, beginnend mit der Bedarfsprognose zur Verbesserung der Lieferzeiten für Medikamente. Dann erkannte Amazon Pharmacy Möglichkeiten, wo generative KI einen größeren unmittelbaren Nutzen für die Kunden bringen könnte. Dazu gehörten die Bereitstellung von geschätzten Versicherungspreisen, die Verbesserung der Dateneingabe und die Unterstützung des Kundenbetreuungsteams bei der schnelleren Suche nach Informationen.

Mit generativer KI und ML-Tools in AWS, die dem HIPAA unterliegen, bietet Amazon Pharmacy den Kunden eine größere Preistransparenz. Im Jahr 2023 begann Amazon Pharmacy beispielsweise, Schätzungen der Versicherungspreise für 99 Prozent der Rezepte anzubieten. Dabei wurden Deep-Learning-Statistikmodelle verwendet, die auf Amazon SageMaker gehostet werden — ein Service, bei dem Datenwissenschaftler und ML-Techniker ML-Modelle für praktisch jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows erstellen, trainieren und bereitstellen können. Die Preisvoranschläge helfen den Kunden, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Sobald das Rezept eines Kunden an Amazon Pharmacy gesendet wird, sieht der Kunde klare, transparente, personalisierte Versicherungs- und Barzahlungsoptionen, Rabatte, die über PrimeRx verfügbar sind, und andere potenzielle Sparmöglichkeiten, bevor er bezahlt. „Das sind große Gewinne für die Kunden“, sagt Love. „Sie erhalten eine transparentere Preisgestaltung und bekommen gleichzeitig ihre Medikamente schnell geliefert.

Im Jahr 2023 begann Amazon Pharmacy zu untersuchen, wie Chatbots, die auf umfangreichen Sprachmodellen basieren, den Kundensupport verbessern könnten. Mithilfe von Amazon SageMaker entwickelte Amazon Pharmacy einen LLM-basierten Chatbot , damit sich die Kundenbetreuer auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses konzentrieren konnten. Der Chatbot hilft den Kundendienstmitarbeitern von Amazon Pharmacy, viel Zeit zu sparen. „Wenn Sie in eine herkömmliche Apotheke gehen, sind Sie darauf angewiesen, dass eine Person jedes Detail richtig macht, unter all den Objekten, die sie zu tun versucht“, sagt Love. „Durch unseren Einsatz von KI gibt es keine Ablenkungen.

Amazon Pharmacy verwendet zwei Modelle, um seinen Chatbot zu erstellen: ein Einbettungsmodell und ein großes Sprachmodell. Das erste Modell hilft bei der Indexierung und ist entscheidend für die Extraktion relevanter Antworten aus der umfangreichen Wissensdatenbank des Amazon Pharmacy Help Centers.

Das Entwicklungsteam experimentierte schnell mit verschiedenen Modellen mithilfe von Amazon SageMaker JumpStart — einem ML-Hub mit Basismodellen, integrierten Algorithmen und vorgefertigten ML-Lösungen, die mit nur wenigen Klicks bereitgestellt werden können. Durch den Einsatz von Amazon SageMaker JumpStart konnte das Amazon Pharmacy-Entwicklungsteam Monate an Arbeit einsparen, die es sonst für das Training von Modellen von Grund auf gebraucht hätte.

Das zweite Modell fasst die gewonnenen Informationen zusammen, die die Kundenbetreuer überprüfen können. Es stützt sich auf Basismodelle, auf die über Amazon Bedrock zugegriffen wird. Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service, der eine Auswahl an leistungsstarken Basismodellen großer KI-Unternehmen sowie eine breite Palette von Funktionen bietet, die Unternehmen benötigen, um generative KI-Anwendungen mit Sicherheit, Datenschutz und verantwortungsvoller KI zu entwickeln.

Kundenbetreuer stellen Fragen und erhalten Antworten in natürlicher Sprache, was die Produktivität steigert. „Wenn Kunden unser Support-Center mit Fragen aufrufen, rufen unsere Modelle die Informationen ab, die unsere Mitarbeiter gerade benötigen“, sagt Love. „Die Geschwindigkeit und Qualität dieses Prozesses verbessert den Kundenzugriff.“

Amazon Pharmacy nutzt weitere AWS-Services, um das Kundenerlebnis nahtlos zu gestalten. Um Rezepte zu transkribieren, die Arztpraxen per Fax versenden, verwendet Amazon Pharmacy Amazon Textract — einen Service, der mithilfe intelligenter Dokumentenverarbeitung automatisch gedruckten Text, Handschrift und Daten aus praktisch jedem Dokument extrahiert. „Mit AWS haben wir kombinatorische Innovation erreicht, indem wir verschiedene Technologien zusammengebracht haben, um Probleme zu lösen“, sagt Love. „Wir können flexibel verschiedene Technologien einsetzen, um die Gesundheitsversorgung zunehmend zu verbessern.“

Amazon Pharmacy strukturiert Daten für die Rezeptverarbeitung mithilfe einer eigenen maßgeschneiderten Lösung zusammen mit Amazon Comprehend Medical, einem HIPAA-fähigen Service zur Verarbeitung natürlicher Sprache, der maschinelles Lernen verwendet, das vortrainiert wurde, um Gesundheitsdaten aus unstrukturierten medizinischen Texten zu verstehen und zu extrahieren.

„Wir verwenden generative KI in unserem Kundensupport, um Informationen über die Kostenträger zu extrahieren, Empfehlungen für die nächsten Schritte zu geben, Versicherungen zu überprüfen und uns bei der Interpretation aller Daten, die wir erhalten, zu helfen“, sagt Alex Alves, Senior Principal Engineer bei Amazon Pharmacy. „Das macht den Prozess schneller und genauer. Mit AWS können wir Lösungen für unsere Branche maßschneidern und dabei Sicherheit und Datenschutz in den Vordergrund stellen.