Las organizaciones del sector de la salud enfrentan un desafío crítico: la necesidad de analizar de manera eficiente grandes volúmenes de registros médicos diariamente, todo mientras se mantienen estándares de seguridad y cumplimiento rigurosos. La implementación de modelos de lenguaje para el análisis de registros médicos se presenta como una solución poderosa, pero conlleva la reestructuración de grandes porciones de datos para cada pregunta, incrementando los costos operativos y retrasando los tiempos de respuesta.
Care Access, líder en servicios de salud e investigación clínica a nivel global, se topó con este reto al expandir su programa de salud. Procesar entre 300 y 500 registros médicos diarios requería múltiples solicitudes para cada análisis, reprocesando porciones considerables de los registros. Con cientos de nuevos participantes decidiendo compartir sus registros a diario, Care Access necesitaba una solución que pudiera escalar eficientemente respetando estrictos estándares de cumplimiento y privacidad.
La característica de «caching de prompts» de Amazon Bedrock proporcionó la solución necesaria. Al almacenar el contenido estático de los registros médicos mientras solo variaban las preguntas de análisis, Care Access logró reducir significativamente los costos y mejorar los tiempos de procesamiento. Esta optimización convirtió el procesamiento de registros médicos de un posible obstáculo a un habilitador del crecimiento del programa.
Care Access se dedica a mejorar el futuro de la salud para todos, brindando servicios de investigación y atención médica de calidad en comunidades con barreras en el acceso a la atención. Su programa de salud permite a los participantes recibir resultados de pruebas avanzadas y conectarse con recursos de salud relevantes, alcanzando casi 15,000 nuevos participantes mensualmente en todo el mundo.
El crecimiento rápido de Care Access ha presentado desafíos logísticos para escalar sus operaciones. Al implementar una solución de modelos de lenguaje mediante Amazon Bedrock, Care Access pudo analizar registros médicos variados mientras se ajustaba a los estándares de cumplimiento y seguridad. Sin embargo, la implementación inicial implicaba múltiples solicitudes para cada análisis, lo que incrementó los costos operativos.
La capacidad de «caching de prompts» permite reutilizar partes de una solicitud que, de otra manera, tendrían que ser recomputadas para cada registro. Esto significó que el contenido médico se convertiría en un prefijo estático que se almacena, mientras que las preguntas de análisis forman la parte dinámica. Esta técnica demostró ser particularmente efectiva en el procesamiento de registros, facilitando una mejora del rendimiento y una reducción notable de costos.
Con la integración de Amazon Bedrock, Care Access logró optimizar la velocidad y los costos asociados con el procesamiento de miles de registros médicos a través de un modelo de lenguaje. La implementación permitió a Care Access una reducción del 86% en los costos y un 66% en el tiempo de procesamiento por registro. Además, la compañía experimentó ahorros de entre 4 y más de 8 horas diarias en el tiempo de procesamiento.
A través de esta innovadora solución, Care Access no solo abordó sus desafíos inmediatos, sino que también posicionó su programa de salud para un crecimiento continuo, conectando más comunidades con oportunidades de atención médica y recursos de investigación clínica que pueden cambiar vidas. Este caso de éxito resalta la importancia de adoptar tecnología adecuada para resolver problemas empresariales inmediatos y también respaldar objetivos a largo plazo.
