Empresa de saúde orientada por dados automatiza a qualificação de leads para alcançar mais pacientes em situação de vulnerabilidade nos EUA
Empresa de saúde data-driven que combina insights de GenAI e cuidado para transformar os resultados clínicos de comunidades em situação de vulnerabilidade em um grande estado dos EUA.
A empresa desenvolveu uma plataforma de gestão de saúde que otimiza fluxos de trabalho, simplifica processos e aprimora o atendimento aos pacientes, oferecendo análises qualificadas de saúde por meio de um modelo integrado de atendimento virtual.
Ela identifica pacientes e realiza avaliações iniciais de forma automatizada, transformando as redes existentes de atendimento primário e permitindo que profissionais de saúde ofereçam serviços digitais com mais agilidade.
O cliente tinha visibilidade limitada sobre as populações de pacientes e dependia de processos manuais e demorados para receber e qualificar leads. A fragmentação dos dados entre sistemas clínicos, operacionais e de serviços comunitários dificultava identificar e priorizar pacientes elegíveis aos programas de Enhanced Care Management (ECM), acompanhar encaminhamentos e inscrições e conectar pacientes de maior necessidade aos cuidados adequados no momento certo.
A empresa também precisava de uma base de dados escalável e gerenciada internamente, capaz de reduzir a dependência de plataformas de terceiros, como Salesforce e MuleSoft, ampliar o controle sobre integrações e governança de dados e estabelecer uma fonte única de informações sobre pacientes e gestão do cuidado.
A AI/R Compass UOL propôs a implementação de uma plataforma de dados baseada na AWS para automatizar a qualificação de leads e a identificação dos candidatos mais adequados para programas de ECM. A solução consolida dados SFTP já ingeridos no Amazon S3, processa-os de acordo com as regras de negócio e permite a integração com a Salesforce por meio do AWS Glue ou então a consulta com Amazon Athena.
A plataforma reúne ingestão, processamento, governança e analytics em um fluxo de trabalho centralizado, além de estabelecer a fundação para capacidades futuras de IA utilizando o Amazon Bedrock e o Amazon SageMaker.
A solução incluiu os seguintes serviços AWS:
- AWS Glue para processos de ETL ou ELT e como catálogo de dados para armazenar os metadados dos dados presentes no Amazon S3
- Jobs de ingestão e envio de dados para as fontes H3C e Schio
- Funções Lambda de acordo com as características de cada fonte
- Funções AWS Lambda para execução de código serverless, reduzindo os custos de execução dos jobs
- Amazon Athena como solução semelhante a SQL, permitindo consultar de forma serverless os dados armazenados no Amazon S3
- Amazon IAM para criar usuários e conceder ou restringir acesso a recursos AWS
- AWS Lake Formation para simplificar o gerenciamento e a evolução do Data Lake, ajudando a definir permissões no Data Lake e no catálogo de metadados
- Dora by AI/R como acelerador cloud-based para Data Lakehouses, permitindo uma implementação rápida e de alta qualidade com serviços nativos da AWS
- Amazon Redshift e Amazon QuickSight configurados inicialmente para processos futuros
≈50% menos custos de implementação comparado a um Data Lake tradicional
3 meses para implementação do Data Lake
3 integrações de sistemas: H3C, Salesforce Health Cloud e Schio
1 plataforma centralizada para ingestão, processamento, regras de negócio, catalogação e consulta
Qualificação automática de candidatos, aplicando regras de negócio para suportar a identificação consistente para programas ECM
Centralização de dados para tomada de decisão, trazendo bases de múltiplas fontes a uma plataforma unificada para apoiar fluxos de qualificação e insights analíticos
Fundação para expansão futura, suportando integrações adicionais de dados e capacidades de IA conforme as necessidades de negócio evoluem
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