Asistente LLM para pacientes: 62 % menos preguntas repetitivas
Asistente RAG para pacientes con salvaguardas clínicas: en 8 semanas, 62 % menos de preguntas repetitivas en recepción y 68 % menos de tiempo de respuesta.
Esta clínica atendía sobre todo por teléfono. Las preguntas repetitivas sobre instrucciones de preparación, seguros y medicamentos desbordaban al personal y alargaban las esperas en línea. Los procedimientos (SOP) estaban dispersos entre documentos y correos, de modo que las respuestas no eran uniformes y la formación del personal nuevo era lenta.
No había atención fuera de horario, así que cada mañana se acumulaba trabajo pendiente. Tampoco había informes sobre las preguntas resueltas en autoservicio (deflection) ni sobre el tiempo de respuesta. Los objetivos a 8 semanas: al menos un 50 % menos de preguntas repetitivas, una mediana de tiempo de respuesta inferior a 90 segundos en las preguntas frecuentes y un CSAT más alto con menos devoluciones de llamada.
Reunimos un corpus de referencia (SOP, guías de preparación y preguntas frecuentes sobre seguros), versionado en un repositorio seguro y con un flujo editorial de revisión a cargo de profesionales clínicos. Después construimos un pipeline RAG (LlamaIndex/LangChain) que da respuestas con sus fuentes citadas, con minimización de la PHI (información de salud protegida) y cifrado en reposo y en tránsito.
El diseño de la conversación fue deliberadamente acotado: solo temas administrativos y de preparación, como horarios, cómo llegar, seguros, formularios e indicaciones pre y posoperatorias. Las salvaguardas incluían un aviso explícito de que el asistente no da consejo médico, reglas de rechazo, disparadores de escalamiento por palabras clave y por intención, enmascaramiento de la PHI, límites de frecuencia y la intervención de una persona en los casos límite. Cada traspaso al personal incluye un resumen de la conversación.
El despliegue fue omnicanal: un widget web en React en todo el sitio, SMS y WhatsApp mediante Twilio, y desvío desde la respuesta de voz interactiva (IVR) hacia el autoservicio, con respuesta automática fuera de horario. Un asistente de admisión recoge el tipo de visita, la aseguradora y listas de verificación de alergias y medicamentos (sin diagnósticos) y envía instrucciones de preparación específicas para cada procedimiento. Los paneles de PostHog midieron las preguntas resueltas en autoservicio, el tiempo de respuesta, los escalamientos y el CSAT. Las revisiones semanales de las transcripciones sirvieron para ampliar la cobertura y ajustar el tono.
Tras 8 semanas: las preguntas repetitivas atendidas por recepción bajaron un 62 %, la mediana del tiempo de respuesta a las preguntas frecuentes se redujo un 68 % (de 4 min 10 s a 1 min 20 s), el CSAT subió un 18 % en la microencuesta posterior a cada interacción y el 40 % de las interacciones fuera de horario se resolvió en autoservicio.
Documentar el conocimiento no escrito en SOP aprobados también redujo el tiempo de incorporación del personal en lo relativo a las preguntas frecuentes. Y en la tercera semana el trabajo acumulado de las mañanas había desaparecido.
En la tercera semana, el trabajo acumulado de las mañanas había desaparecido. Los pacientes llegan con la preparación correcta y el equipo por fin tiene un respiro.
Nuestros casos de éxito publicados son, en su mayoría, de empresas de Norteamérica. Todos los importes están en dólares estadounidenses (USD). El cliente es anónimo.
