← Wszystkie case studies · ✨ Inne
Sieć POZ · 24 placówkiSieć przychodni: triaż 1 100 zgłoszeń dziennie i właściwy lekarz w 4 min
Sieć POZ (24 placówki) — pacjent opisuje dolegliwości w czacie, AI sugeruje pilność, kieruje do właściwego lekarza, generuje wstępny wywiad.
Okres pomiaru: 11 miesięcy
Sytuacja przed wdrożeniem
Pacjent dzwoni na infolinię — kolejka 18 min. Rejestratorka pyta o objawy, ale nie jest medykiem. Często źle kategoryzuje: pilność, specjalizacja. Lekarz w gabinecie spędza 4 min na wstępnym wywiadzie, który mógłby być wcześniej zebrany.
Co zrobiliśmy
Pacjent wchodzi w czat na stronie (też dostępny w aplikacji NFZ). AI prowadzi wywiad strukturalny (objawy, czas trwania, leki, choroby przewlekłe). Sugeruje pilność (zielone/żółte/czerwone). Kieruje do właściwego specjalisty (lekarz rodzinny / kardiolog / dermatolog). Generuje notatkę dla lekarza w EHR — lekarz wchodzi w wizytę z gotowym wywiadem. ⚠️ AI NIE diagnozuje i jasno o tym informuje. Każda „czerwona" sugestia trafia do dyżurnego lekarza w 60 sek.
Rezultat
Czas pacjenta od pytania do umówionego terminu: 4 min zamiast 18 min. Czas wizyty u lekarza średnio −3 min (wywiad już zrobiony). Lepsza segregacja: 96% pacjentów trafia za pierwszym razem do właściwego specjalisty (wcześniej 78%).
„Pacjent dziękuje, że ktoś go „posłuchał". Nasze AI prowadzi wywiad cierpliwiej niż zmęczona rejestratorka o 14:30."
Inne case studies z działu inne.
Chcesz, żeby Wasza firma była następna na tej liście?
30-min rozmowa — pokazujemy 2–3 case'y najbliższe Waszej sytuacji (pod NDA) i mówimy, ile zaoszczędzicie w pierwszym roku.