Запрос принятэтап выполнен
Направление определеноэтап выполнен
Лид передан администраторутекущий этап
РезультатАдминистратор видит суть обращения
Система сохраняет историю, показывает статус и даёт команде понятный следующий шаг
Кейс · медицина
AI-ассистент для медицинских центров
Быстрый первый ответ пациенту и подготовленное обращение для администратора
ОтрасльМедицина
РезультатКвалификация и маршрутизация лидов
СтекPython, aiogram, OpenAI, Google Sheets, Railway, GitHub
Путь пользователяРоли и сценарииНаглядный интерфейс
Как выглядит продукт
AI-ассистент для медицинских центров
Быстрый первый ответ пациенту и подготовленное обращение для администратора
Понятный интерфейсРоли и статусыКонтроль действий
Как работает ассистент
Путь пациента от первого сообщения до передачи администратору
Вместо абстрактного бота пользователь видит понятную схему общения и передачи данных
Пациент пишет в Telegram
задаёт вопрос, описывает проблему или выбирает услугу
Ассистент уточняет
задаёт уточняющие вопросы и определяет направление
Лид фиксируется
контакты и ответы сохраняются в карточке обращения
Администратор получает данные
видит готовую выжимку и быстро продолжает диалог
Задача проекта
Снизить нагрузку на администраторов и не терять целевые обращения, сохранив корректный медицинский тон и понятную передачу информации сотруднику.
Что сделали
- Разделение новых и повторных обращений
- Распознавание услуг и направлений по базе знаний
- Определение подходящего направления и специалиста
- Проверка имени и телефона
- Поддержка нескольких услуг в одном диалоге
- Фиксация лидов и логов в Google Sheets
- Передача материалов и уведомления администраторам
Ключевая идея
Ассистент не ставит диагноз и не заменяет медицинского специалиста. Он собирает данные, отсекает неподдерживаемые сценарии, передаёт обращение сотруднику и использует утверждённые информационные блоки.
Что получил бизнес
Администратор получает уже структурированное обращение: контакт, услугу, направление, пожелания, статус повторного обращения и контекст диалога.
Нужна похожая система?
Разберём процесс, предложим архитектуру и выделим MVP, который можно проверить на реальных пользователях