Перейти к основному содержимому

Оптимизация очередей

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Длительное время ожидания пациентов: Пациенты вынуждены проводить много времени в очередях, что снижает их удовлетворенность и увеличивает нагрузку на персонал.
  2. Неэффективное распределение ресурсов: Неравномерное распределение пациентов по врачам и кабинетам приводит к простоям и перегрузкам.
  3. Отсутствие аналитики: Невозможность отслеживать и анализировать данные о потоках пациентов для улучшения процессов.

Типы бизнеса​

  • Государственные медицинские учреждения
  • Поликлиники
  • Больницы

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Оптимизация очередей: Автоматическое распределение пациентов по врачам и кабинетам для минимизации времени ожидания.
  2. Прогнозирование нагрузки: Прогнозирование пиковых нагрузок и распределение ресурсов заранее.
  3. Аналитика и отчеты: Генерация отчетов о потоках пациентов и эффективности работы персонала.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Интеграция в одно медицинское учреждение.
  • Мультиагентное использование: Координация работы нескольких учреждений для оптимизации потоков пациентов.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для прогнозирования нагрузки и оптимизации распределения.
  • Анализ данных: Для обработки и анализа данных о потоках пациентов.
  • NLP (Natural Language Processing): Для обработки запросов пациентов и автоматизации ответов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Сбор данных о пациентах, врачах и кабинетах.
  2. Анализ: Анализ данных для выявления закономерностей и прогнозирования.
  3. Генерация решений: Автоматическое распределение пациентов и ресурсов.

Схема взаимодействия​

Пациент -> Система записи -> ИИ-агент -> Распределение по врачам -> Отчеты и аналитика

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов и потребностей учреждения.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых точек для оптимизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение персонала и настройка системы.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация на платформе: Создайте аккаунт на нашей платформе.
  2. Настройка API: Интегрируйте API в вашу систему записи пациентов.
  3. Обучение модели: Загрузите исторические данные для обучения модели.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать оптимизированные расписания.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование нагрузки​

Запрос:

{
  "method": "predict",
  "date": "2023-10-01",
  "institution_id": "12345"
}

Ответ:

{
  "date": "2023-10-01",
  "predicted_load": {
    "08:00": 50,
    "09:00": 70,
    "10:00": 90
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "method": "update",
  "institution_id": "12345",
  "data": {
    "doctor_id": "67890",
    "availability": "2023-10-01T08:00:00Z"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Данные обновлены"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "method": "analyze",
  "institution_id": "12345",
  "date_range": {
    "start": "2023-09-01",
    "end": "2023-09-30"
  }
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "average_wait_time": "15 минут",
    "peak_hours": "10:00-12:00",
    "most_visited_doctor": "Доктор Иванов"
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "method": "notify",
  "institution_id": "12345",
  "patient_id": "54321",
  "message": "Ваш прием перенесен на 10:00"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Уведомление отправлено"
}

Ключевые API-эндпоинты​

/predict​

  • Назначение: Прогнозирование нагрузки на определенную дату.
  • Запрос: 
    {
      "date": "2023-10-01",
      "institution_id": "12345"
    }
  • Ответ: 
    {
      "date": "2023-10-01",
      "predicted_load": {
        "08:00": 50,
        "09:00": 70,
        "10:00": 90
      }
    }

/update​

  • Назначение: Обновление данных о доступности врачей.
  • Запрос: 
    {
      "institution_id": "12345",
      "data": {
        "doctor_id": "67890",
        "availability": "2023-10-01T08:00:00Z"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Данные обновлены"
    }

/analyze​

  • Назначение: Анализ данных за определенный период.
  • Запрос: 
    {
      "institution_id": "12345",
      "date_range": {
        "start": "2023-09-01",
        "end": "2023-09-30"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "analysis": {
        "average_wait_time": "15 минут",
        "peak_hours": "10:00-12:00",
        "most_visited_doctor": "Доктор Иванов"
      }
    }

/notify​

  • Назначение: Отправка уведомлений пациентам.
  • Запрос: 
    {
      "institution_id": "12345",
      "patient_id": "54321",
      "message": "Ваш прием перенесен на 10:00"
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Уведомление отправлено"
    }

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация очередей в поликлинике​

Проблема: Длительное время ожидания пациентов. Решение: Внедрение ИИ-агента для автоматического распределения пациентов. Результат: Снижение времени ожидания на 30%.

Кейс 2: Прогнозирование нагрузки в больнице​

Проблема: Неравномерное распределение пациентов. Решение: Использование прогнозирования нагрузки для распределения ресурсов. Результат: Увеличение эффективности работы персонала на 20%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для оптимизации ваших процессов.

Контакты