Kisah Pelanggan / Layanan Kesehatan / Amerika Serikat

2024
Logo farmasi Amazon

Amazon Pharmacy Meningkatkan Layanan Pelanggan Menggunakan Amazon Bedrock dan Amazon SageMaker

Pelajari bagaimana Amazon Pharmacy mengurangi beban administratif dalam perawatan kesehatan dengan memanfaatkan Amazon SageMaker.

99% resep

termasuk estimasi harga di muka

Arsitektur

untuk mempromosikan kepatuhan HIPAA demi privasi pelanggan

Mengoptimalkan

efisiensi operasional

Gambaran Umum

Dengan meningkatnya permintaan di industri farmasi, apoteker menghadapi beban administratif yang makin berat sehingga mengalihkan fokus dari pelanggan. Dalam lingkungan di mana sistem warisan yang tidak efisien masih mendominasi, Amazon Pharmacy berupaya meningkatkan pengalaman pelanggan dengan bantuan kecerdasan buatan (AI).

Didirikan pada tahun 2020, Amazon Pharmacy adalah apotek digital layanan lengkap di Amazon.com yang tersedia di semua 50 negara bagian AS. Dengan menggunakan layanan AI dan machine learning (ML) yang memenuhi syarat HIPAA di Amazon Web Services (AWS), Amazon Pharmacy meningkatkan pengalaman pelanggan dengan mengirimkan obat resep lebih cepat, menyediakan estimasi asuransi di muka, dan menawarkan akses berkelanjutan ke perawatan klinis dan pelanggan.

Female pharmacist working in pharmacy using digital tablet during inventory.

Peluang | Membantu Pelanggan Mengakses Obat dengan Cepat

Penelitian secara konsisten menunjukkan bahwa 20–30 persen orang Amerika tidak pernah memenuhi resep mereka. “Karena masalah keterjangkauan dan akses, orang sering tidak mengonsumsi obat yang penting bagi kesehatan jangka panjang mereka,” kata John Love, wakil presiden Amazon Pharmacy. “Tujuan kami adalah membantu lebih banyak orang mengakses pengobatan yang mendukung hidup lebih panjang dan lebih sehat.”

Sejak diluncurkan, Amazon Pharmacy mengembangkan solusi AI dan ML di AWS, dimulai dengan perkiraan permintaan untuk meningkatkan waktu pengiriman obat. Kemudian, Amazon Pharmacy melihat peluang di mana AI generatif dapat memberikan nilai langsung yang lebih besar kepada pelanggan, termasuk menyediakan perkiraan harga asuransi, meningkatkan entri data, dan membantu tim layanan pelanggan menemukan informasi lebih cepat.

kr_quotemark

Dengan menggunakan AWS, kami dapat menyesuaikan solusi untuk industri kami dengan tetap mengutamakan keamanan dan privasi.”

Alexandre Alves
Senior Principal Engineer, Amazon Pharmacy

Solusi | Menggunakan AI dan ML Generatif untuk Menawarkan Transparansi Harga dan Meningkatkan Dukungan Pelanggan

Dengan menggunakan alat AI dan ML generatif yang memenuhi syarat HIPAA di AWS, Amazon Pharmacy memberikan transparansi harga yang lebih besar kepada pelanggannya. Misalnya, pada tahun 2023, Amazon Pharmacy mulai menawarkan estimasi harga asuransi untuk 99 persen resep, menggunakan model statistik deep learning yang di-host di Amazon SageMaker—sebuah layanan tempat ilmuwan data dan insinyur ML dapat membangun, melatih, dan menyebarkan model ML untuk hampir semua kasus penggunaan dengan infrastruktur, alat, dan alur kerja yang terkelola sepenuhnya. Perkiraan harga membantu pelanggan membuat keputusan yang lebih tepat. Setelah resep pelanggan dikirim ke Amazon Pharmacy, pelanggan akan melihat pilihan pembayaran tunai dan asuransi yang jelas, transparan, dan personal, diskon yang tersedia melalui PrimeRx, dan cara potensial lainnya untuk berhemat sebelum membayar. “Ini adalah kemenangan besar bagi pelanggan,” kata Love. “Mereka mendapatkan harga yang lebih transparan sambil menerima obat-obatan mereka dengan cepat.”

Pada tahun 2023, Amazon Pharmacy mulai mengamati bagaimana chatbot berdasarkan model bahasa besar dapat membantunya meningkatkan dukungan pelanggan. Dengan menggunakan Amazon SageMaker, Amazon Pharmacy menciptakan chatbot berbasis LLM sehingga perwakilan layanan pelanggannya dapat fokus pada peningkatan pengalaman pelanggan. Chatbot membantu menghemat banyak waktu bagi agen layanan pelanggan Amazon Pharmacy. “Jika Anda pergi ke apotek konvensional, Anda akan bergantung pada satu orang yang mengerjakan setiap detail dengan benar, di antara semua hal yang harus mereka lakukan,” kata Love. “Melalui penggunaan AI, tidak ada gangguan.”

Amazon Pharmacy menggunakan dua model untuk membuat chatbot-nya: model penyematan dan model bahasa besar. Model pertama membantu pengambilan indeks dan sangat penting dalam mengekstrak jawaban yang relevan dari basis pengetahuan pusat bantuan Amazon Pharmacy yang luas. Tim pengembangan bereksperimen dengan cepat dengan berbagai model menggunakan Amazon SageMaker JumpStart—hub ML dengan model dasar, algoritma bawaan, dan solusi ML siap pakai yang dapat diterapkan hanya dengan beberapa klik. Dengan menggunakan Amazon SageMaker JumpStart, tim pengembangan Amazon Pharmacy memangkas waktu kerja berbulan-bulan yang seharusnya mereka perlukan untuk melatih model dari awal.

Model kedua merangkum informasi yang diekstraksi untuk ditinjau oleh perwakilan layanan pelanggan, dengan mengandalkan model fondasi yang diakses melalui Amazon Bedrock, layanan terkelola sepenuhnya yang menawarkan pilihan model fondasi beperforma tinggi dari perusahaan AI utama beserta serangkaian kemampuan luas yang dibutuhkan organisasi untuk membangun aplikasi AI generatif dengan keamanan, privasi, dan AI yang bertanggung jawab. Perwakilan layanan pelanggan mengajukan pertanyaan dan menerima tanggapan menggunakan bahasa alami, yang membantu meningkatkan produktivitas. “Saat pelanggan menghubungi pusat dukungan kami dengan pertanyaan, model kami memberikan informasi yang dapat diakses oleh perwakilan kami,” kata Love. “Kecepatan dan kualitas proses ini meningkatkan akses pelanggan.”

Hasil | Membangun Efisiensi dalam Pengalaman Pelanggan

Amazon Pharmacy menggunakan layanan AWS tambahan untuk membantu menjadikan pengalaman pelanggan lancar. Untuk menyalin resep yang dikirim oleh kantor dokter melalui faks, Amazon Pharmacy menggunakan Amazon Textract—layanan yang secara otomatis mengekstrak teks cetak, tulisan tangan, dan data dari hampir semua dokumen dengan pemrosesan dokumen cerdas. “Di AWS, kami telah mencapai inovasi kombinatorial dengan menyatukan berbagai bagian teknologi untuk memecahkan masalah,” kata Love. “Kita dapat menggunakan berbagai teknologi secara fleksibel untuk makin meningkatkan layanan kesehatan.”

Amazon Pharmacy menyusun data untuk pemrosesan resep menggunakan solusi kustomnya sendiri bersama Amazon Comprehend Medical, layanan pemrosesan bahasa alami yang memenuhi syarat HIPAA yang menggunakan ML yang telah dilatih sebelumnya untuk memahami dan mengekstrak data kesehatan dari teks medis yang tidak terstruktur.

“Kami menggunakan AI generatif dalam dukungan pelanggan kami untuk mengekstrak informasi pembayar, memikirkan rekomendasi tindakan selanjutnya, memeriksa asuransi, dan membantu kami menafsirkan semua data yang kami terima,” kata Alex Alves, senior principal engineer di Amazon Pharmacy. “Ini membuat prosesnya lebih cepat dan lebih akurat. Dengan menggunakan AWS, kami dapat menyesuaikan solusi untuk industri kami dengan tetap mengutamakan keamanan dan privasi.”
 

Tentang Amazon Pharmacy

Amazon Pharmacy adalah apotek dengan layanan lengkap di Amazon.com. Ini menawarkan harga yang transparan, dukungan klinis dan pelanggan, serta pengiriman gratis langsung ke rumah pelanggan.

Layanan AWS yang Digunakan

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker adalah layanan terkelola penuh yang menyatukan beragam alat untuk memungkinkan machine learning (ML) performa tinggi berbiaya rendah bagi kasus penggunaan apa pun.

Pelajari lebih lanjut »

Amazon Textract

Amazon Textract adalah layanan machine learning (ML) yang mengekstraksi teks, tulisan tangan, elemen tata letak, dan data dari dokumen yang dipindai secara otomatis.

Pelajari lebih lanjut »

Amazon Comprehend Medical

Amazon Comprehend Medical adalah layanan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang memenuhi syarat HIPAA dan menggunakan machine learning yang telah dilatih sebelumnya untuk memahami dan mengekstraksi data medis dari teks medis, seperti resep, prosedur, atau diagnosis.

Pelajari lebih lanjut »

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock adalah layanan terkelola sepenuhnya yang menawarkan pilihan model fondasi (FM) berkinerja tinggi dari perusahaan AI terkemuka seperti AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, dan Amazon melalui satu API, bersama dengan serangkaian kemampuan luas yang Anda butuhkan
untuk membangun aplikasi AI generatif dengan keamanan, privasi, dan AI yang bertanggung jawab.  

Pelajari lebih lanjut »

Kisah Pelanggan Layanan Kesehatan Lainnya

Showing results: 1-4
Total results: 290

tidak ada item yang ditemukan 

  • United States

    Greenway Health Fuels EHR Innovation Using AWS HealthLake

    Greenway Health uses AWS HealthLake to offer a fully managed certified FHIR electronic health record solution for providers, helping them serve patients more efficiently while creating a foundation for innovation.
    2025
  • United Kingdom

    NHS Midlands and Lancashire Launches Activate, Incorporating a Scalable, Cost-Effective Patient Contact Center Solution with Digital Space on AWS, Reducing Patient Waiting Lists by 9–14%

    NHS Midlands and Lancashire (NHS ML) supports nine Integrated Care Boards (ICBs) across England from its bases in the Midlands and North West, providing the high-quality transformational and back-office support they need. Using traditional methods for all patient contact was time consuming, ineffective, and expensive. The NHS ML Referral Management Centre chose AWS Partner Digital Space to migrate its patient contact center to Amazon Web Services (AWS) and deployed an automated multi-channel approach to patient communication and engagement. The innovative digital transformation of its patient waiting list management reduced waiting lists 9–14%, depending on specialty.

    2025
  • Australia

    eHealth NSW on AWS

    As the information and communications technology provider for the New South Wales (NSW) public health system, eHealth NSW supports the vital work of healthcare delivery to patients across the region. eHealth NSW moved its on-premises infrastructure to AWS to drive innovation, reduce costs by millions of dollars, and save more than 144,000 hours of productivity for front-line providers. With ten times the performance improvement in its patient records system, medical professionals get fast access to clinical data resulting in better care and outcomes.
    2024
  • India

    Eka Care Uses Generative AI to Create Better Health Outcomes for Doctors and Patients and Shape a Healthier Future for Millions Across India

    With doctors overwhelmed by patient loads and administrative tasks, and millions of patients lacking access to their own health data, India's healthcare system stands at a critical juncture. Eka Care recognized an opportunity to use generative AI as an ‘intelligence’ to transform the healthcare system for doctors and patients.
    2024
1 73

Mulai

Organisasi dalam berbagai ukuran di semua industri mentransformasi bisnis mereka dan mewujudkan misi mereka setiap hari menggunakan AWS. Hubungi ahli kami dan mulai perjalanan AWS Anda sendiri sekarang juga.