Healthi
India
Seguro sanitario
Amazon Bedrock, Amazon S3, Amazon SageMaker, Amazon DynamoDB, AWS Lambda, AWS IAM, base de datos vectorial (recuperación de pólizas con RAG)
Healthi
India
Seguro sanitario
Amazon Bedrock, Amazon S3, Amazon SageMaker, Amazon DynamoDB, AWS Lambda, AWS IAM, base de datos vectorial (recuperación de pólizas con RAG)
Healthi, una empresa de tecnología sanitaria en India, quería modernizar la forma en que se aprueban las reclamaciones de seguros de salud de bajo importe en el punto de atención. La preautorización tradicional generaba fricción en transacciones rutinarias y de bajo valor, como consultas y recetas. Avahi creó un sistema de analítica de reclamaciones en tiempo real, basado en agentes, que digitaliza los documentos de la reclamación, valida los datos del afiliado y del servicio, recupera las cláusulas de la póliza y resuelve la reclamación con una explicación y una puntuación de confianza. El resultado fue una experiencia más rápida y fluida para el afiliado y una vía escalable para la verificación del seguro en el momento.
Healthi es una empresa de tecnología sanitaria en India centrada en transformar la documentación médica y el procesamiento de reclamaciones mediante automatización y soluciones basadas en IA. Facilita la digitalización, la interoperabilidad y la optimización de flujos de trabajo para proveedores sanitarios, aseguradoras y pacientes, mejorando la eficiencia operativa en todo el ecosistema sanitario.
Para las reclamaciones habituales y de bajo coste, Healthi seguía la norma del sector de exigir preautorización antes de las citas o de emitir recetas. Aunque era viable para procedimientos de alto coste, este enfoque generaba una mala experiencia en transacciones rutinarias que pueden ocurrir varias veces al año, añadiendo retrasos y pasos innecesarios tanto para los afiliados como para los proveedores.
Healthi necesitaba una solución que pudiera resolver reclamaciones en tiempo real en el punto de facturación, para que los clientes pudieran ver de inmediato si una reclamación estaba cubierta y cuánto pagaría el seguro. Para hacerlo de forma segura y precisa, el sistema debía digitalizar documentos, verificar los datos de la persona y del servicio, confirmar la cobertura de la póliza, validar la documentación de respaldo y clasificar las reclamaciones utilizando los estándares de codificación ICD.
AWS proporcionó los componentes básicos para ingerir y almacenar de forma segura datos multimodales de reclamaciones (imágenes y PDF), orquestar flujos de trabajo de agentes con servicios sin servidor y aplicar modelos fundacionales para la comprensión de pólizas y el razonamiento de reclamaciones. Con servicios gestionados de almacenamiento, control de identidad y acceso, y computación escalable, Healthi pudo implementar la resolución en tiempo real con una gobernanza sólida y una ruta clara hacia la escalabilidad en producción.
Healthi eligió Avahi por su amplia experiencia en el diseño de flujos de trabajo de IA basados en agentes que combinan recuperación, comprensión de documentos y validación basada en reglas. Avahi entregó una arquitectura integral que conectó la autenticación, la recuperación de pólizas, la digitalización de reclamaciones, la clasificación de códigos y la resolución en un único flujo orquestado. La solución también priorizó la auditabilidad al devolver explicaciones claras y señales de confianza para cada decisión, lo que favorece la confianza y la adopción operativa.
Avahi desarrolló un flujo de trabajo basado en agentes capaz de resolver reclamaciones al instante. El flujo comienza con un Agente de Intención y Autenticación que verifica el tipo de usuario y los permisos de acceso, aplicando acceso basado en roles mediante AWS IAM y controlando el acceso a los datos de pólizas de los afiliados almacenados en DynamoDB.
A continuación, un Agente de Recuperación de Pólizas utiliza generación aumentada por recuperación para buscar en el corpus de pólizas de seguro y extraer las cláusulas de cobertura relevantes. Los documentos de póliza y los artefactos de la reclamación se almacenan en Amazon S3, mientras que una base de datos vectorial permite la recuperación semántica para una coincidencia de pólizas más rápida y precisa.
Para la admisión, el Agente de Admisión y Digitalización de Reclamaciones procesa entradas multimodales de reclamaciones, incluidas imágenes y PDF, realiza OCR y extracción estructurada, y clasifica la reclamación utilizando los estándares ICD y CPT. A continuación, un Agente de Resolución en Tiempo Real valida de forma cruzada los detalles extraídos de la reclamación frente a las reglas de la póliza y la documentación de respaldo.
Para garantizar resultados coherentes, Avahi implementó un patrón LLM-as-a-judge que produce decisiones claras: Aprobada, Aprobada parcialmente o Rechazada, junto con una explicación y una puntuación de confianza. AWS Lambda orquesta el flujo de trabajo integral de agentes, y un panel de Streamlit proporciona una capa de prueba y demostración. Amazon Bedrock respalda el razonamiento impulsado por LLM, y Amazon SageMaker se utiliza para el despliegue del modelo y la inferencia cuando es necesario.
Healthi ahora puede proporcionar decisiones de reclamación en tiempo real en el punto de facturación, eliminando pasos innecesarios de preautorización para transacciones sanitarias rutinarias. El flujo de trabajo mejora la experiencia del afiliado, al tiempo que ofrece a aseguradoras y proveedores una claridad más rápida sobre la cobertura, la justificación de la decisión y las señales de confianza que respaldan la confianza operativa.
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