Amazon Pharmacy améliore le service client grâce à Amazon Bedrock et Amazon SageMaker

Les études montrent régulièrement que 20 à 30 % des Américains n'exécutent jamais leurs ordonnances. « Pour des raisons de coût et d’accès, les personnes malades ne prennent souvent pas les médicaments qui sont importants pour leur santé à long terme », explique John Love, vice-président d’Amazon Pharmacy. « Notre objectif est d’aider un plus grand nombre de personnes à accéder aux médicaments qui leur permettent de vivre plus longtemps et en meilleure santé. »

Depuis son lancement, Amazon Pharmacy a développé des solutions d’IA et de ML sur AWS, en commençant par la prévision de la demande pour améliorer les délais de livraison des médicaments. Amazon Pharmacy a ensuite vu des opportunités où l’IA générative pouvait apporter une plus grande valeur immédiate aux clients, notamment en fournissant une estimation des tarifs de l’assurance, en améliorant la saisie des données et en aidant l’équipe du service client à trouver des informations plus rapidement.

En utilisant des outils d’IA générative et de ML admissibles à la loi HIPAA sur AWS, Amazon Pharmacy offre à ses clients une plus grande transparence des prix. Par exemple, en 2023, Amazon Pharmacy a commencé à proposer des estimations de prix d'assurance pour 99 % des ordonnances, en utilisant des modèles statistiques d'apprentissage en profondeur hébergés sur Amazon SageMaker , un service permettant aux data scientists et aux ingénieurs ML de créer, de former et de déployer des modèles ML pour pratiquement tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés. Les estimations de prix aident les clients à prendre des décisions plus éclairées. Une fois que l’ordonnance d’un patient est envoyée à Amazon Pharmacy, ce dernier voit, avant de passer au paiement, des options claires, transparentes et personnalisées en matière d’assurance et de paiement en espèces, des réductions disponibles grâce à PrimeRx, ainsi que d’autres moyens potentiels d’économiser. « Ce sont d’énormes victoires pour les patients », déclare M. Love. « Ils obtiennent des prix plus transparents tout en recevant leurs médicaments rapidement. »

En 2023, Amazon Pharmacy a commencé à étudier comment les chatbots basés sur de grands modèles de langage pourraient l’aider à améliorer le support client. À l'aide d'Amazon SageMaker, Amazon Pharmacy a créé un chatbot basé sur LLM afin que ses représentants du service client puissent se concentrer sur l'amélioration de l'expérience client. Le chatbot permet aux agents du service client d’Amazon Pharmacy de gagner beaucoup de temps. « Si vous vous rendez dans une pharmacie traditionnelle, vous dépendez de la capacité d’une seule personne à respecter les moindres détails, parmi toutes les tâches qu’elle doit accomplir », explique M. Love. « Grâce à notre utilisation de l’IA, il n’y a aucune distraction. »

Amazon Pharmacy a utilisé deux modèles pour créer son chatbot : un modèle de vectorisation et un grand modèle de langage. Le premier modèle contribue à l’indexation et à l’extraction des réponses pertinentes de la vaste base de connaissances du centre d’aide d’Amazon Pharmacy. L'équipe de développement a expérimenté rapidement différents modèles à l'aide d'Amazon SageMaker JumpStart , un hub de machine learning avec des modèles de base, des algorithmes intégrés et des solutions de machine learning prédéfinies qui peuvent être déployées en quelques clics. Grâce à Amazon SageMaker JumpStart, l’équipe de développement d’Amazon Pharmacy a gagné des mois de travail qui auraient été nécessaires pour entraîner des modèles à partir de zéro.

Le second modèle résume les informations extraites pour que les représentants du service client puissent les examiner, en s'appuyant sur des modèles de base accessibles via Amazon Bedrock , un service entièrement géré qui propose un choix de modèles de base hautement performants développés par de grandes entreprises d'IA, ainsi qu'un large éventail de fonctionnalités dont les organisations ont besoin pour créer des applications d'IA génératives garantissant sécurité, confidentialité et responsabilité. Les représentants du service clientèle posent des questions et reçoivent des réponses en langage naturel, ce qui permet d’augmenter la productivité. « Lorsque les usagers appellent notre centre d’assistance pour poser des questions, nos modèles permettent à nos représentants d’obtenir des informations à portée de main », explique M. Love. « La rapidité et la qualité de ce processus améliorent l’accès des clients. »

Amazon Pharmacy utilise des services AWS supplémentaires pour faciliter l’expérience client. Pour transcrire les ordonnances que les cabinets médicaux envoient par fax, Amazon Pharmacy utilise Amazon Textract , un service qui extrait automatiquement le texte imprimé, l'écriture et les données de pratiquement tous les documents grâce à un traitement intelligent des documents. « Sur AWS, nous avons réalisé des innovations combinatoires en rassemblant des éléments de technologie pour résoudre des problèmes », indique M. Love. « Nous pouvons utiliser différentes technologies de manière flexible pour améliorer de plus en plus les soins de santé. »

Amazon Pharmacy structure les données destinées au traitement des ordonnances à l'aide de sa propre solution personnalisée aux côtés d'Amazon Comprehend Medical , un service de traitement en langage naturel éligible à la HIPAA qui utilise un machine learning pré-entraîné pour comprendre et extraire des données de santé à partir de textes médicaux non structurés.

« Nous utilisons l’IA générative dans notre support client pour extraire les informations relatives au payeur, envisager des recommandations d’action suivante, vérifier l’assurance et nous aider à interpréter toutes les données que nous recevons », explique Alex Alves, ingénieur en chef principal chez Amazon Pharmacy. « Cela rend le processus plus rapide et plus précis. Grâce à AWS, nous pouvons personnaliser les solutions pour notre secteur tout en donnant la priorité à la sécurité et à la confidentialité. »