核心亮點：AI 語音助理讓腫瘤患者的抽血預約更省時
Natera 以 Amazon Bedrock AgentCore 為基礎，打造全自動語音排程助理，讓需要定期抽血的癌症患者只要撥打電話，即可在對話中完成身分驗證、提供三個可行的預約時段與服務地址，系統即自動協調抽血師與供應商，省去以往人工排班的繁瑣程序。
背景與挑戰
- 患者需求：腫瘤患者在接受治療期間，抽血檢測是必不可少的環節，卻常因需要自行前往診所或排隊等候而增加身體負擔。
- 既有流程：原先 Natera 透過第三方 AI 服務與 Twilio 通訊平台，讓患者以電話與系統互動，但仍需人工排程團隊介入，且在 WebSocket 連線與會話狀態管理上存在不穩定因素。
- 合規要求：醫療資訊必須符合 HIPAA 等嚴格的隱私與安全標準，驗證流程必須精確且可追蹤。
Natera 與 Bedrock AgentCore 的解決方案
Natera 把核心服務從 Amazon Elastic Container Service (ECS) 迁移至 Bedrock AgentCore，利用其內建的大型語言模型（Foundation Model）與即時語音辨識能力，直接在電話通路上提供 雙向 WebSocket 橋接（dual‑WebSocket bridge）機制，確保語音資料在雲端與本地端之間的低延遲傳輸。
同時，系統採用 事件驅動的延遲遮蔽技術（event‑driven latency‑masking），在等待第三方供應商回傳可用時段時，透過預先緩存的回應降低使用者感知的等待時間；以及 逐步信任模型（progressive trust model）在對話中段即要求 SMS 驗證碼，完成身分驗證後才進入排程階段，兼顧安全與使用便利。
架構設計要點
| 設計原則 | 具體實作 | |----------|----------| | 雙向 WebSocket 橋接 | 讓語音流與後端服務同時保持長連線，避免斷線重撥造成的體驗斷層。 | | 事件驅動延遲遮蔽 | 使用 Amazon EventBridge 觸發非同步查詢，並在前端即時回饋「正在搜尋」訊息，保持子秒等級的感知延遲。 | | 逐步信任認證 | 首先以個人識別碼驗證，接著發送 SMS 驗證碼，完成後才允許系統呼叫第三方排程 API。 |
在 500 次端對端通話模擬測試中，系統達到 100% 工具呼叫正確率，平均感知延遲低於 7 秒，每通完成通話的成本不到 0.01 美元。
成效與未來展望
透過 Bedrock AgentCore，Natera 的移動抽血服務不僅縮短了患者等待時間，也大幅降低了人工排程的成本與錯誤率。未來，Natera 計畫將此語音助理擴展至其他檢測項目，並結合 Amazon Connect 與 HealthLake，打造更完整的醫療資訊平台，讓患者在治療全程中都能享有即時、合規且安全的數位服務體驗。