Медицина

Медицинский бот · ЭМК

Неявки 17% → 4.1% (−76%), возврат +4.47 млн ₽/мес

Экранов
23
Ролей
4
WOW-фич
5
Стек
13

Неявки на приём

17%4.1%

−76%

Главная метрика кейса · снижение

Задача

В клинике 17% неявок на приёмы, потери 196 тыс ₽/день. Колл-центр принимал 200 звонков в сутки — «когда моя очередь», «какие анализы». Пациенты не допивали курс и возвращались с осложнениями.

Решение

ЭМК в Telegram с AI-расписанием приёма лекарств, предварительным опросом перед визитом, автопереназначением при болезни врача и биометрическим входом. 152-ФЗ, УЗ-2 ФСТЭК.

Пациент10 экр.

Запись, ЭМК с биометрическим входом, AI-расписание приёма лекарств.

Врач3 экр.

AI-резюме карты, выписка назначений, комплаенс-лента по пациентам.

Регистратор3 экр.

Дашборд дня, обзвон неподтверждённых, массовое переназначение при болезни врача.

Главврач2 экр.

Сводка клиники, динамика неявок, когорты удержания пациентов.

Интерфейсы

23 экранов. Кликните по любой миниатюре — откроется перелистываемый просмотр со стрелками и подписями.

Все экраны на одной странице

Результаты

Ключевые метрики до/после запуска.

Неявки на приём

17%4.1%

−76%

Возврат выручки / мес

+4.47 млн ₽

+4.47 млн ₽

Звонков в колл-центр / сутки

20084

−58%

LTV пациента (18 мес)

23 400 ₽34 100 ₽

+46%

NPS

6278

+16 пп

WOW-фичи

Решения, которых нет у конкурентов на рынке.

AI-резюме медкарты

За 15 визитов карта превращается в 3 строки: что хронически, что принимает, что следующее. Врач экономит 8 минут на приём.

AI-расписание лекарств

Врач выписал курс — бот разбил по часам, трекает комплаенс, передаёт алерт врачу при 2 пропусках подряд.

Автопереназначение

Врач выпал из смены — бот за 90 сек переназначает 11 пациентов коллегам того же профиля и даёт −10% в компенсацию.

Предварительный опрос

Бот собирает анамнез голосом за сутки до приёма. Приём с 20 до 14 минут — +30% приёмов в смену.

Биометрический вход в ЭМК

Face ID через Telegram WebApp. Без подтверждения карта скрыта за замазанным экраном. 152-ФЗ compliant.

Технологии

Стек, на котором построено решение.

Frontend

  • React + Tailwind + shadcn/ui

Backend

  • Node.js 20 + NestJS
  • Python 3.12 (ML)
  • PostgreSQL 16 + Redis

AI

  • GPT-4 (RU provider)
  • Whisper (голос)
  • scikit-learn (прогноз неявки)

Интеграции

  • МИС: Медиалог / qMS / 1С:Медицина (HL7 FHIR)
  • ЕМИАС + РЛС
  • ЮKassa + СБП

Инфраструктура

  • Docker + Nginx
  • Selectel TIER III (УЗ-2 ФСТЭК)
  • Grafana + Prometheus + Loki

Нужен похожий проект?

Расскажите о задаче через короткий диалог — пришлю коммерческое предложение за 24 часа. Если срочно — Telegram.

Контакты

Похожие кейсы