Диагностика: где терялись пациенты
Мы выгрузили 6 400 диалогов за квартал из Telegram и WhatsApp (обезличено). 38% обращений приходилось на интервал 22:00–08:00; из них 61% не получали ответа в течение 15 минут. Среднее время от первого сообщения до записи в дневное время — 4,2 минуты, ночью — 11 часов (до ответа утром).
Отдельно проанализировали причины отказа: «не дождался ответа» лидировало с 34%, далее — «не нашёл нужного врача» (19%) и «не понял стоимость» (17%). Это три зоны, которые агент закрывает без участия человека.
- 40% обращений — вне часов работы колл-центра
- 61% ночных диалогов без ответа за 15 минут
- Топ-3 причины потери: ожидание, врач, цена
Архитектура агента
Ядро — YandexGPT с RAG на векторном хранилище Qdrant. Индексируем: прайс-лист по филиалам, расписание врачей (синхронизация каждые 15 минут через REST API МИС), FAQ по подготовке к анализам и правилам отмены. Промпт жёстко ограничивает медицинские советы: агент не ставит диагнозы и при симптомах «срочно» предлагает телефон дежурного администратора.
Telegram выбран как основной канал — 72% ночных обращений уже шли туда. Webhook на Python-сервисе, оркестрация напоминаний и retry при сбое МИС — через n8n, чтобы админка сети могла менять тексты напоминаний без деплоя кода.
Интеграция с МИС без «ломания» процессов
МИС сети не имела публичного API для записи «из коробки» — типичная ситуация для российских медицинских систем. Мы согласовали read-only доступ к расписанию и ограниченный write-endpoint для создания черновика записи со статусом «ожидает подтверждения ресепшном». Так медюристы сети сохранили финальный контроль, а пациент сразу получал SMS с номером заявки.
Синхронизация прайса: при изменении в 1С → webhook → переиндексация затронутых услуг в Qdrant за ~90 секунд. Раз в сутки — полный reindex на случай ручных правок в МИС.
Запуск и обучение персонала
Пилот — один флагманский филиал, 5 дней. Затем поэтапное включение остальных одиннадцати точек с мониторингом метрик. Колл-центр получил дашборд: доля автозакрытых диалогов, список эскалаций, оценка операторами качества ответов (👍/👎 в Telegram для пациента).
Обучение администраторов заняло два вебинара по 45 минут: как подтверждать черновики записей и как пополнять FAQ без участия разработчиков.
Результаты через 90 дней
Конверсия «обращение → подтверждённая запись» выросла с 41% до 55% по сети в целом; по ночному окну — с 12% до 38%. Нагрузка на дневной колл-центр снизилась на 28% за счёт типовых запросов, которые агент закрывает полностью.
ROI: экономия эквивалента 2,5 FTE операторов при стоимости проекта и поддержки — окупаемость около 5 месяцев. Сеть масштабирует модель на стоматологическое направление — второй контур RAG уже в бэклоге.