고객 사례 / 의료 서비스 / 미국

2024
Amazon Pharmacy 로고

Amazon Bedrock 및 Amazon SageMaker를 사용하여 고객 관리를 개선한 Amazon Pharmacy

Amazon Pharmacy가 Amazon SageMaker를 활용하여 의료 서비스의 관리 부담을 줄이는 방법을 알아보세요.

99%의 처방전

예상 선결제 가격 포함

아키텍처

고객 개인 정보 보호를 위한 HIPAA 규정 준수 촉진

최적화

운영 효율성

개요

약국 업계의 수요가 증가함에 따라 약사는 점점 더 많은 관리 부담에 직면하고 있으며 이로 인해 고객 중심이라는 원칙으로부터 이탈하게 됩니다. 비효율적인 레거시 시스템이 여전히 지배적인 환경에서 Amazon Pharmacy는 인공 지능(AI)의 도움을 받아 고객 경험을 개선하기 위해 노력하고 있습니다.

2020년에 설립된 Amazon Pharmacy는 Amazon.com에서 통합 서비스를 제공하는 디지털 약국으로, 미국 50개 주 전역에서 이용할 수 있습니다. Amazon Pharmacy는 Amazon Web Services(AWS)에서 HIPAA 적격 AI 및 기계 학습(ML) 서비스를 사용하여 처방약을 더 빠르게 제공하고, 사전 보험 견적을 제공하고, 임상 및 고객 관리에 대한 지속적인 액세스를 제공하여 고객 경험을 개선하고 있습니다.

Female pharmacist working in pharmacy using digital tablet during inventory.

기회 | 고객이 의약품을 신속하게 이용할 수 있도록 지원

연구에 따르면 미국인의 20~30%가 처방약을 구매하지 않는 것으로 나타났습니다. “비용과 접근성 문제로 인해 사람들은 종종 자신의 종적 건강에 중요한 의약품을 복용하지 않는다”고 Amazon Pharmacy의 John Love 부사장은 말합니다. “더 많은 사람들이 더 길고 건강한 삶을 지원하는 약물을 이용할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다.”

Amazon Pharmacy는 출시 이후 의약품 배송 시간을 개선하기 위한 수요 예측부터 시작하여 AWS에서 AI 및 ML 솔루션을 개발했습니다. 그 후, Amazon Pharmacy는 생성형 AI가 고객에게 더 큰 즉각적인 가치를 제공할 수 있는 기회를 포착했습니다. 여기에는 예상 보험 가격 제공, 데이터 입력 개선, 고객 관리팀이 정보를 더 빨리 찾을 수 있도록 지원하는 것이 포함됩니다.

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AWS를 사용하여 보안 및 프라이버시에 우선 순위를 두면서 업계 특성에 맞도록 솔루션을 사용자 지정할 수 있습니다.”

Alexandre Alves
Amazon Pharmacy 선임 수석 엔지니어

솔루션 | 생성형 AI 및 ML을 사용하여 가격 투명성을 제공하고 고객 지원 강화

Amazon Pharmacy는 AWS에서 HIPAA 적격 생성형 AI 및 ML 도구를 사용하여 고객에게 더 높은 가격 투명성을 제공하고 있습니다. 예를 들어, 2023년에 Amazon Pharmacy는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 완전 관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 통해 거의 모든 사용 사례에 대해 ML 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 서비스인 Amazon SageMaker에서 호스팅되는 딥 러닝 통계 모델을 사용하여 처방의 99%에 대한 예상 보험료를 제공하기 시작했습니다. 예상 가격은 고객이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 고객의 처방전이 Amazon Pharmacy로 발송되면 고객은 명확하고 투명한 맞춤형 보험 및 현금 지불 옵션, PrimeRx를 통해 이용할 수 있는 할인 및 결제 전에 비용을 절감할 수 있는 기타 잠재적 방법을 확인할 수 있습니다. “이는 고객에게 큰 이익을 가져다줍니다.”라고 Love는 말합니다. “이들은 의약품을 신속하게 수령하는 동시에 더 투명한 가격으로 이용하고 있습니다.”

2023년에 Amazon Pharmacy는 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 챗봇이 고객 지원을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보기 시작했습니다. Amazon Pharmacy는 고객 관리 담당자가 고객 경험 개선에 집중할 수 있도록 Amazon SageMaker를 사용하여 LLM 기반 챗봇을 만들었습니다. 챗봇은 Amazon Pharmacy의 고객 관리 상담원의 시간을 크게 절약하는 데 도움이 됩니다. “오프라인 약국에 가보면 단 한 사람이 모든 일을 처리하느라 바쁜 와중에도 상담을 하며 상세한 내용을 파악하느라 애를 먹는 모습을 볼 수 있습니다.”라고 Love는 말합니다. “AI를 사용하면 방해 요소가 전혀 없습니다.”

Amazon Pharmacy는 챗봇을 생성할 때 임베딩 모델과 대규모 언어 모델이라는 두 가지 모델을 사용했습니다. 첫 번째 모델은 인덱싱 검색에 도움이 되며 이 모델은 Amazon Pharmacy의 광범위한 고객 센터 지식 기반에서 관련 답변을 추출하는 데 매우 중요합니다. 개발팀은 몇 번의 클릭으로 배포할 수 있는 파운데이션 모델, 기본 제공 알고리즘, 사전 구축된 ML 솔루션이 포함된 ML 허브인 Amazon SageMaker JumpStart를 사용하여 다양한 모델을 빠르게 실험했습니다. Amazon Pharmacy 개발팀은 Amazon SageMaker JumpStart를 사용하여 모델을 처음부터 학습시키는 데 필요했던 몇 개월의 작업을 단축했습니다.

두 번째 모델은 조직이 보안, 개인 정보 보호 및 책임 있는 AI를 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 광범위한 기능과 함께 주요 AI 기업의 고성능 파운데이션 모델을 선택할 수 있는 완전 관리형 서비스인 Amazon Bedrock을 통해 액세스할 수 있는 파운데이션 모델을 기반으로 고객 관리 담당자가 검토할 수 있도록 추출된 정보를 요약합니다. 고객 관리 담당자는 자연어를 사용하여 질문을 하고 응답을 받으므로 생산성이 향상됩니다. “고객이 지원 센터에 문의하면 모델이 담당자에게 간편하게 정보를 가져다줍니다.”라고 Love는 말합니다. “이 프로세스의 속도와 품질은 고객의 접근성을 향상시킵니다.”

성과 | 고객 경험에 효율성 구축

Amazon Pharmacy는 추가 AWS 서비스를 사용하여 원활한 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. Amazon Pharmacy는 진료실에서 팩스로 보내는 처방전을 변환하기 위해 지능형 문서 처리를 통해 거의 모든 문서에서 인쇄된 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출하는 서비스인 Amazon Textract를 사용합니다. “AWS에서는 여러 기술을 결합하여 문제를 해결함으로써 조합적 혁신을 달성했습니다.”라고 Love는 말합니다. “다양한 기술을 유연하게 사용하여 의료 서비스를 점점 더 개선할 수 있습니다.”

Amazon Pharmacy는 자체 사용자 지정 솔루션을 구조화되지 않은 의료 텍스트에서 의료 데이터를 이해하고 추출하도록 사전 훈련된 ML을 사용하는 HIPAA 적격 자연어 처리 서비스인 Amazon Comprehend Medical과 함께 사용하여 처방 처리를 위한 데이터를 구조화합니다.

“고객 지원에서 생성형 AI를 사용하여 지급인 정보를 추출하고, 다음 조치 권장 사항에 대해 생각하고, 보험을 점검하고, 수신한 모든 데이터를 해석하는 데 도움을 받습니다.”라고 Amazon Pharmacy의 선임 수석 엔지니어인 Alex Alves는 말합니다. “이를 통해 프로세스가 더 빠르고 정확해집니다. AWS를 사용하여 보안 및 프라이버시에 우선 순위를 두면서 업계 특성에 맞도록 솔루션을 사용자 지정할 수 있습니다.”
 

Amazon Pharmacy 소개

Amazon Pharmacy는 Amazon.com의 통합 서비스 약국입니다. 투명한 가격, 임상 및 고객 지원 및 고객의 집 앞까지 무료 배송 서비스를 제공합니다.

사용된 AWS 서비스

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker는 모든 사용 사례에서 저비용 고성능 기계 학습(ML)을 지원하는 다양한 도구 세트를 한데 결합한 완전관리형 서비스입니다.

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Amazon Textract

Amazon Textract는 스캔한 문서에서 텍스트, 필기, 레이아웃 요소 및 데이터를 자동으로 추출하는 기계 학습(ML) 서비스입니다.

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Amazon Comprehend Medical

Amazon Comprehend Medical은 HIPAA 적격 자연어 처리(NLP) 서비스로, 미리 훈련된 기계 학습을 사용하여 처방전, 처치, 진단과 같은 의료 텍스트에서 의료 데이터를 파악하고 추출합니다.

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Amazon Bedrock

Amazon Bedrock은 단일 API를 통해 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI 및 Amazon과 같은 주요 AI 회사의 고성능 파운데이션 모델(FM)을 선택할 수 있는 완전관리형 서비스로
보안, 개인 정보 보호, 책임 있는 AI를 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다.  

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더 많은 의료 고객 사례

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  • 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
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