基于AWS的生成式AI医疗匹配方案

解决方案概述

Guide通过将自然语言健康关切转化为精准匹配的医疗提供者推荐，彻底变革了医疗提供者搜索体验。该解决方案采用某中心的Bedrock服务搭配Anthropic的Claude 3.5 Sonnet模型，能够理解日常健康描述并将其转换为结构化医疗参数。随后利用OpenSearch服务将这些参数与全面的提供者数据进行匹配，最终提供精准的推荐结果。

该架构使成员能够用通俗语言表达健康需求，同时确保提供者匹配符合临床要求。整个解决方案通过端到端加密和细粒度访问控制保持HIPAA合规性，使开发团队能够专注于改善成员体验而非管理复杂基础设施。

系统架构流程

1. 成员通过健康计划应用程序输入查询（如"两周来腿部有放射状疼痛"）
2. 某中心API网关安全接收查询请求
3. 请求被路由至运行在某中心弹性容器服务上的对话服务
4. 对话服务调用Bedrock服务，Claude 3.5 Sonnet处理自然语言并识别潜在坐骨神经痛
5. 将日常描述转换为结构化医疗参数（包括神经科或骨科等专业领域）
6. 健康计划应用程序通过API网关向提供者搜索服务发起新的API调用
7. 搜索服务查询包含全面提供者数据的OpenSearch服务
8. 匹配的提供者结果返回至健康计划应用程序并通过直观的对话界面呈现给成员

关键技术实现

• 采用专门的测试基础设施确保医疗场景准确性
• 基于用户中心的设计原则指导AI实施
• 战略性的模型选择优化业务成果
• 针对不同医疗导航任务部署专业化模型
• 实现复杂症状解释和临床专业映射的精准匹配

实施成效

该解决方案显著提升了医疗匹配准确率，减少了搜索放弃率，并实现了更高的预约完成率。通过将日常语言与临床术语相连接，为医疗计划成员提供了更直观的就医体验，同时为医疗计划机构带来了可衡量的业务价值提升。

技术合规性

整个架构采用端到端加密技术，符合HIPAA合规要求，确保医疗数据的安全性和隐私保护。
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