Внедрение ИИ-консультанта в сети медицинских клиник «Алёнка» (г. Владивосток)
Этап 01. Старт проекта и постановка задач
С чего начинается внедрение ИИ
Итоги этапа
Уже на старте стало очевидно, что ключевую роль в успешном внедрении будет играть качество данных и полнота информации, доступной системе.
Следующим этапом стала подготовка базы знаний и сбор информации о работе клиники.
Следующим этапом стала подготовка базы знаний и сбор информации о работе клиники.
Подготовка к внедрению
Заказчик предоставил регламенты работы, требования к коммуникации, внутренние инструкции и перечень обязательной информации для пациентов.
Также были определены ответственные сотрудники со стороны клиники, участвующие в проекте и обеспечивающие оперативное взаимодействие по организационным и техническим вопросам.
Также были определены ответственные сотрудники со стороны клиники, участвующие в проекте и обеспечивающие оперативное взаимодействие по организационным и техническим вопросам.
Основные задачи консультанта
На этапе обследования были сформулированы ключевые функции будущей системы:
Отдельное внимание уделялось соблюдению стандартов общения и корпоративного стиля коммуникации клиники.
- консультирование пациентов по услугам клиники;
- предоставление информации о филиалах;
- помощь в выборе медицинских услуг;
- сопровождение пациента до записи;
- работа с обращениями в режиме 24/7;
- предоставление организационной информации.
Отдельное внимание уделялось соблюдению стандартов общения и корпоративного стиля коммуникации клиники.
Вопреки распространённому мнению, внедрение искусственного интеллекта начинается не с настройки модели и не с подключения мессенджеров.
Первым этапом всегда становится изучение бизнес-процессов организации и постановка задач, которые должна решать будущая система.
На старте проекта была проведена серия рабочих встреч с представителями клиники. Совместно были определены цели внедрения, требования к системе и основные сценарии взаимодействия с пациентами.
Первым этапом всегда становится изучение бизнес-процессов организации и постановка задач, которые должна решать будущая система.
На старте проекта была проведена серия рабочих встреч с представителями клиники. Совместно были определены цели внедрения, требования к системе и основные сценарии взаимодействия с пациентами.
В середине 2025 года команда R&D.Pro приступила к внедрению системы «ИИ Консультант» в сети медицинских клиник «Алёнка» во Владивостоке.
Основной задачей проекта стало создание интеллектуальной системы, способной круглосуточно консультировать пациентов, предоставлять актуальную информацию об услугах клиники и сопровождать пациента до этапа записи на приём.
Основной задачей проекта стало создание интеллектуальной системы, способной круглосуточно консультировать пациентов, предоставлять актуальную информацию об услугах клиники и сопровождать пациента до этапа записи на приём.
Этап 02. Подготовка базы знаний и сбор информации
Сбор организационной информации
Итоги этапа
Была сформирована базовая информационная модель клиники и подготовлена основа для интеграции консультанта с внутренними системами.
Следующим этапом стала интеграция с 1С и работа с номенклатурой медицинских услуг.
Следующим этапом стала интеграция с 1С и работа с номенклатурой медицинских услуг.
Подготовка технических данных
Дополнительно были согласованы:
- ссылки для онлайн-записи;
- источники актуальной информации;
- структура номенклатуры услуг;
- перечень аналитических показателей;
- требования к будущей интеграции.
Формирование базы знаний
Параллельно собирались сведения о медицинских услугах, особенностях их оказания, требованиях к подготовке пациентов и других важных деталях, которые обычно сообщаются администраторами при записи.
Часть этой информации ранее существовала только в опыте сотрудников и не была формализована.
Для работы ИИ такие знания необходимо было перевести в структурированный формат.
Часть этой информации ранее существовала только в опыте сотрудников и не была формализована.
Для работы ИИ такие знания необходимо было перевести в структурированный формат.
Клиника «Алёнка» включает несколько филиалов, оказывающих различные медицинские услуги.
Для корректной работы консультанта была собрана и структурирована информация:
Одной из задач было научить систему понимать различия между филиалами и корректно отвечать пациентам в зависимости от интересующей услуги.
Для корректной работы консультанта была собрана и структурирована информация:
- адреса филиалов;
- телефоны и контакты;
- графики работы;
- перечни услуг;
- особенности подразделений;
- маршруты записи пациентов.
Одной из задач было научить систему понимать различия между филиалами и корректно отвечать пациентам в зависимости от интересующей услуги.
После определения целей проекта команда приступила к формированию базы знаний, которая должна была стать основой для работы ИИ-консультанта.
Этап 03. Интеграция с 1С и структурирование данных
Первая выявленная проблема
Итоги этапа
Интеграция с 1С показала, что внедрение ИИ зачастую помогает выявлять проблемы в корпоративных данных, которые годами оставались незаметными внутри организации.
Следующим этапом стало тестирование системы в рабочем контуре.
Следующим этапом стало тестирование системы в рабочем контуре.
Формирование корректной модели консультаций
После структурирования данных консультант получил возможность не только отвечать на вопросы об услугах, но и корректно ориентироваться в специалистах клиники.
Это позволило существенно повысить качество будущих консультаций.
Это позволило существенно повысить качество будущих консультаций.
Доработка структуры данных
Совместно с представителями клиники была проведена работа по дополнению информации.
Для большого количества услуг и специалистов были сформированы необходимые взаимосвязи.
Параллельно уточнялись дополнительные условия оказания медицинских услуг:
Для большого количества услуг и специалистов были сформированы необходимые взаимосвязи.
Параллельно уточнялись дополнительные условия оказания медицинских услуг:
- требования к подготовке пациентов;
- возрастные ограничения;
- особенности проведения процедур;
- дополнительные рекомендации перед посещением.
Во время анализа данных была обнаружена особенность существующей структуры номенклатуры.
Между услугами и специалистами отсутствовали прямые связи.
В системе не было указано:
Для сотрудников клиники подобная информация была очевидна и использовалась ежедневно.
Для ИИ-консультанта отсутствие таких связей означало невозможность корректно отвечать на вопросы пациентов.
Между услугами и специалистами отсутствовали прямые связи.
В системе не было указано:
- какие специалисты оказывают конкретные услуги;
- какие услуги выполняет конкретный врач.
Для сотрудников клиники подобная информация была очевидна и использовалась ежедневно.
Для ИИ-консультанта отсутствие таких связей означало невозможность корректно отвечать на вопросы пациентов.
После подготовки базы знаний команда приступила к интеграции с внутренними информационными системами клиники.
Основным источником информации о медицинских услугах выступала система 1С.
Основным источником информации о медицинских услугах выступала система 1С.
Этап 04. Тестовая эксплуатация и настройка консультанта
Проверка качества ответов
Итоги этапа
После серии тестовых запусков система продемонстрировала стабильную работу и была готова к подключению внешних каналов коммуникации.
Совместная работа команды
На этапе тестирования команда R&D.Pro и сотрудники клиники работали практически в ежедневном режиме, уточняя детали работы системы и внося необходимые изменения.
Такой формат позволил быстро довести консультанта до необходимого уровня качества.
Такой формат позволил быстро довести консультанта до необходимого уровня качества.
Работа с обратной связью
Большинство замечаний касалось не алгоритмов работы ИИ, а отсутствия необходимой информации в базе знаний.
По мере выявления подобных ситуаций информация оперативно дополнялась и уточнялась.
Каждая новая корректировка повышала качество консультаций и расширяла возможности системы.
По мере выявления подобных ситуаций информация оперативно дополнялась и уточнялась.
Каждая новая корректировка повышала качество консультаций и расширяла возможности системы.
Сотрудники клиники начали активно взаимодействовать с консультантом, моделируя реальные обращения пациентов.
Тестирование позволило оценить:
Тестирование позволило оценить:
- полноту ответов;
- корректность консультаций;
- качество навигации по услугам;
- соблюдение корпоративного стиля общения.
После подготовки базы знаний и завершения интеграции был выполнен тестовый запуск системы.
Этап 05. Интеграция с Bitrix24 и аналитикой
Почему был выбран Bitrix24
Итоги этапа
После завершения интеграций система была полностью готова к работе с реальными пациентами.
Следующим шагом стал переход к боевой эксплуатации.
Следующим шагом стал переход к боевой эксплуатации.
Подключение аналитики
Одновременно была развернута система аналитики.
Она позволяет отслеживать:
Она позволяет отслеживать:
- количество обращений;
- популярные вопросы пациентов;
- эффективность работы консультанта;
- качество обработки запросов;
- показатели конверсии.
Настройка маршрутов взаимодействия
На данном этапе были настроены:
- маршруты обработки обращений;
- передача информации между системами;
- механизмы контроля обращений;
- интеграция консультанта с CRM.
В качестве центра обработки обращений была выбрана платформа Bitrix24.
Такой подход позволил отказаться от привязки к отдельным мессенджерам или площадкам.
Все обращения пациентов могут поступать в единый контур обработки независимо от источника.
Такой подход позволил отказаться от привязки к отдельным мессенджерам или площадкам.
Все обращения пациентов могут поступать в единый контур обработки независимо от источника.
Следующим шагом стало подключение инфраструктуры обработки обращений.
Этап 06. Боевой запуск
Начало реальной работы
Следующие шаги
После запуска начинается новый этап развития системы: накопление статистики, анализ реальных обращений, расширение базы знаний и дальнейшее совершенствование сценариев взаимодействия с пациентами.
Что показал проект
Внедрение ИИ-консультанта показало, что успешная цифровизация начинается не с технологий, а с подготовки процессов и информации внутри организации.
Искусственный интеллект способен значительно повысить скорость и качество обработки обращений, однако его эффективность напрямую зависит от качества данных, на которых строится работа системы.
Искусственный интеллект способен значительно повысить скорость и качество обработки обращений, однако его эффективность напрямую зависит от качества данных, на которых строится работа системы.
Первые наблюдения
Переход в боевой режим подтвердил правильность выбранного подхода к внедрению.
Наиболее важную роль в качестве консультаций сыграла именно предварительная работа по структурированию данных и наполнению базы знаний.
Наиболее важную роль в качестве консультаций сыграла именно предварительная работа по структурированию данных и наполнению базы знаний.
Система начала взаимодействовать с пациентами в реальных условиях, используя:
- подготовленную базу знаний;
- данные из внутренних систем клиники;
- интеграцию с CRM;
- настроенные механизмы аналитики.
После завершения всех подготовительных работ ИИ-консультант был переведён в рабочий режим.