Разработка ИИ-агентов для автоматизации работы сети медицинских клиник
Крупная сеть медицинских центров амбулаторного обслуживания поставила задачу оптимизировать внутренние процессы и улучшить клиентский сервис.
Для этого потребовалось разработать и интегрировать в мобильное и веб-приложение три специализированных ИИ-агента.
Их задача — автоматизация ключевых процессов: анализ медицинских данных для генерации рекомендаций, планирование лечения и коммуникация с пациентами
Задача
Разработать и внедрить MVP системы ИИ-агентов в существующую IT-инфраструктуру.
Создать трех агентов по направлениям:
- Анализ и рекомендации: для анализа бланков осмотров и анамнеза, генерации советов по лечению и схем терапии с использованием актуальных данных официальных медицинских источников.
- Планирование: для автоматического создания структурированных календарей на основе назначенных схем лечения.
- Чат-бот: для ведения диалога с пользователями, записи на услуги и приемы к врачам, с контролем тона и содержания ответов.
Обеспечить бесшовную интеграцию агентов с единой системой клиники, включая базы данных, web-сервер и интерфейсы.
Решение
Проект был выполнен в несколько этапов:
Архитектурное проектирование (3 недели)
Команда проанализировала бизнес-требования, перевела их в технические спецификации и спроектировала архитектуру взаимодействия между сервисами. На этом этапе были созданы демо-версии агентов для согласования базового функционала.
Разработка (2 месяца)
Для реализации основного функционала был выбран стек технологий на Python с использованием фреймворка LangGraph.
Ключевые шаги:
- Выбор и настройка моделей: подобрана подходящая генеративная языковая модель, настроены системные промпты.
- Создание мультиагентной архитектуры: задачи были разбиты на подзадачи с помощью графов, что упростило отладку, повысило точность ответов и ускорило интеграцию внешних инструментов.
- Разработка сервисов и API: созданы сервисы для обмена данными между приложениями, интеграции с сервером, работы с БД и внешним парсингом. Вся система была подготовлена к деплою.
Тестирование и валидация (2 недели)
На финальном этапе проводилось тестирование, которое подтвердило высокую скорость и качество работы агентов.
Результат
Внедрение ИИ-агентов позволило достичь значительных улучшений в работе клиник:
- Высокая скорость работы: время генерации календаря лечения сократилось с нескольких минут до 10-12 секунд без потери качества.
- Оптимизация процессов: агенты взяли на себя рутинные задачи (анализ данных, планирование, запись), снизив нагрузку на врачей и администраторов.
- Улучшение клиентского опыта: чат-бот оперативно взаимодействует с пациентами, подбирает услуги и записывает на приемы, используя векторный поиск по базе данных.
- Масштабируемость: выбранная мультиагентная архитектура показала свою эффективность и готова к дальнейшему развитию системы.
Разработанное решение автоматизировало ключевые операционные процессы и стало инструментом для повышения лояльности пациентов и конверсии для сети клиник.
Технологии
- Backend: Python, LangChain/LangGraph, gRPC
- Базы данных: PostgreSQL + pgVector
- Инфраструктура: Docker
- Парсинг данных: Selenium