Разработка медицинского чат-бота для клиники

Медицинский чат-бот - это программа, которая «общается» с пациентами и потенциальными клиентами клиники через текстовые или голосовые интерфейсы, тем самым снижая нагрузку на администраторов клиники или коллцентр.

В основе чат-бота клиники лежат алгоритмы обработки естественного языка (NLP), которые позволяют ему понимать и интерпретировать запросы пользователей, а также предоставлять соответствующие ответы.

Можно добавить нейросеть в телеграм чатбот, и она будет обучаться в процессе своей работы, постоянно улучшая качество «понимания» запросов и своих ответов.

Логика онлайн чат-бота может быть направлена на одно (запись на консультацию) или несколько ключевых действий, которые наиболее важны для маркетинга и продаж клиники.

ИИ чат бот медцентра может использоваться для прогрева и дожима новых клиентов, а также для построения коммуникации с имеющейся клиентской базой. Можно сегментировать клиентов внутри бота и строить разные сценарии общения с ними.

Пользователь запускает чат-бота и получает приветствие чат-бота, а также подарок на первый визит в клинику. Как вариант, на этом этапе можно спрашивать является ли пользователь пациентом клиники или еще нет и далее сегментировать логику общения в каждом варианте.

Пример меню медицинского чат-бота, в котором пользователь может выбрать интересующий его вариант действия или получения информации.

На этом скриншоте показано, как может выглядеть онлайн запись прямо внутри ИИ чат-бота . Можем вывести виджет вашей МИС прямо в бота! Это ничем не будет отличаться от онлайн записи на сайте клиники.

Аналогично, прямо внутри бота можно вывести форму заказа обратного звонка. В данном случае форма от Битрикс24. То есть заявка из телеграм бота попадет прямо в CRM клиники, где администратор сможет сразу обработать заявку.

В интерфейсе телеграм бота клиники можно поместить целиком сайт вашей организации. Не выходя из телеграма пользователь может перемещаться по сайту, полноценно использовать его. Получать от бота ответы в виде ссылок на релевантные разделы сайта согласно запросу пользователя о какой-то конкретной информации.

Можно вставить в бота и онлайн карту для демонстрации как проехать в клинику или медцентр.

• Доступность и оперативность.
  Чат-боты доступны 24/7, что позволяет пациентам получать необходимую информацию и услуги в любое время суток. Это особенно важно для экстренных ситуаций или для пациентов, которые не могут связаться с клиникой в рабочие часы.

• Снижение нагрузки на персонал.
  Автоматизация рутинных задач (запись на прием, ответы на часто задаваемые вопросы) позволяет освободить время медицинского персонала для выполнения более сложных и важных задач.

• Улучшение качества обслуживания.
  Чат-боты быстро и точно предоставляют информацию, на самом деле, точнее чем человек! Тем самым повышают удовлетворенность пациентов, уменьшают вероятность ошибок.

• Снижение числа пропущенных приемов.
  Напоминания о запланированных визитах помогают пациентам не забывать о своих обязательствах, а клинике выполнять план продаж.

• Индивидуальное обслуживание.
  Системы на базе нейросети сохраняют историю взаимодействий с пациентами, что позволяет предоставлять рекомендации и услуги в определенном клиническом случае. Это особенно важно для больных, требующих постоянного наблюдения.

• Запись на прием к врачу

Пациент заходит на сайт клиники и начинает диалог с чат-ботом. Система приветствует пациента и предлагает помочь с записью на прием. Человек выбирает специализацию врача, указывает предпочтительное время и дату визита. Чат-бот проверяет доступное расписание и подтверждает запись, отправляя пациенту подтверждение по SMS или электронной почте. В чат-бот можно вмонтировать онлайн расписание из МИС в интерфейсе самой МИС.

• Консультация по симптомам

Пациент чувствует недомогание и обращается к чат-боту за консультацией. Нейросеть задает серию вопросов о симптомах, чтобы понять общую картину состояния пациента. На основе полученной информации чат-бот предлагает предварительные рекомендации и советует обратиться к врачу определенного направления для более детального осмотра.

• Поддержка после визита

Пациент завершил визит к врачу и получил рекомендации по дальнейшему лечению. Чат-бот предоставляет пациенту подробную информацию о следующих шагах: прохождение дополнительных анализов или необходимость повторного визита.

Существует несколько подходов к разработке медицинского чат-бота, каждый из которых имеет свои особенности и области применения. Рассмотрим два основных: линейный и основанный на NLP (обработка естественного языка).

Линейный чат-бот

Представляет собой простой сценарий взаимодействия, где пользователь выбирает из предложенных вариантов ответов, и на основе выбора продолжается диалог. Такой чат-бот работает по принципу «вопрос-ответ» и не требует сложных алгоритмов обработки естественного языка.

• Преимущества линейного чат-бота:
  простота разработки и внедрения;
• высокая скорость ответа, так как все варианты предопределены;
• легкость в поддержке и обновлении, так как изменения вносятся в заранее подготовленные сценарии.

Недостатки линейного чат-бота:

• ограниченные возможности взаимодействия, так как пользователь может выбирать только из предложенных вариантов;
• невозможность обрабатывать сложные или нестандартные запросы;
• меньшая гибкость и адаптивность в сравнении с чат-ботами на основе NLP.

Чат-бот на основе NLP

Использует обработку естественного языка (NLP), может понимать и интерпретировать свободный текст пользователя, что делает его взаимодействие более естественным и гибким. Такие системы используют машинное обучение и искусственный интеллект для улучшения качества диалога.

Преимущества чат-бота на основе NLP:

• возможность обрабатывать широкий спектр запросов, включая сложные и нестандартные;
• естественное и интуитивное взаимодействие с пользователями;
• способность обучаться на основе предыдущих взаимодействий и улучшать свои ответы со временем.

Недостатки чат-бота на основе NLP:

• сложность разработки и более высокие затраты на внедрение;
• необходимость регулярного обновления и обучения модели для поддержания высокой точности ответов;
• возможные ошибки в интерпретации запросов, особенно на начальных этапах обучения модели.