Кейс / Медицина

МедПрайм: AI-ассистент для сети клиник

5 клиник и 2000+ записей в день. AI-ассистент, RAG-база знаний и голосовой робот взяли на себя запись, маршрутизацию и ответы пациентам.

AI-ассистент для сети клиник
-86%

пропущенных обращений

-94%

среднее ожидание ответа

310%

ROI за 6 месяцев

7/10

записей идут через бота

Исходная ситуация

«МедПрайм» — сеть из 5 клиник с высокой нагрузкой на ресепшн и колл-центр. В день проходило более 2000 записей, переносов, уточнений, повторных обращений и вопросов по подготовке к процедурам. Пациенты звонили утром, в обеденный перерыв и вечером, а администраторы физически не успевали отвечать без очередей.

Проблема была не только в пропущенных звонках. Пациенты часто выбирали не того специалиста, забывали подготовку к анализам, просили перенести запись в последний момент, задавали одинаковые вопросы по ценам и документам. Врачи жаловались, что часть визитов начинается с хаоса: пациент записан не туда, не принес нужные документы или не понял ограничения перед процедурой.

Решение

Мы собрали контур из трех компонентов. Первый — AI-ассистент в чате и на сайте, который помогает выбрать направление, врача, удобное время и записаться. Второй — RAG-база знаний по услугам, подготовке, противопоказаниям, документам, филиалам и правилам клиники. Третий — голосовой робот, который принимает пиковую нагрузку, подтверждает запись, напоминает о визите и переводит сложные случаи оператору.

Система интегрирована с расписанием, CRM, телефонией и базой услуг. AI не ставит диагнозы и не заменяет врача: он маршрутизирует пациента, объясняет административные правила, проверяет свободные окна и снижает нагрузку на ресепшн.

Что автоматизировали

Результаты

Через 8 недель после запуска AI-ассистент стал основным входом для типовых обращений. Пропущенные обращения снизились на 86%, среднее ожидание ответа — на 94%. Пациенты получали ответ сразу, а администраторы занимались сложными ситуациями, а не повторяли одно и то же по телефону.

«7 из 10 записей идут через бота, врачи работают спокойнее»

ROI проекта составил 310% за 6 месяцев за счет снижения нагрузки на операторов, уменьшения неявок, лучшего заполнения расписания и сокращения ошибок маршрутизации. Отдельный эффект — более спокойная работа врачей: пациент приходит подготовленным и понимает, куда он записан.

Timeline внедрения

1–2 неделя: аудит обращений и базы знаний
3–4 неделя: RAG, сценарии и интеграции
5–6 неделя: пилот на 1 филиале
7–8 неделя: масштабирование на сеть

Стек

LLM-агент
RAG-база знаний
Голосовой робот
CRM API
Телефония
BI-отчеты

Автоматизируем запись пациентов

Покажем, какие обращения можно отдать AI без риска для качества сервиса.

Получить консультацию