Как ИИ-агенты помогли автоматизировать процессы в сети медицинских клиник

Крупный оператор амбулаторных медцентров столкнулся с необходимостью ускорить внутренние процессы и повысить качество обслуживания пациентов. 

Для решения задачи было принято решение внедрить в мобильные и веб-приложения комплекс из трех ИИ-агентов, каждый из которых отвечает за отдельный блок работы.

Агент анализа и рекомендаций. Он должен обрабатывать результаты осмотров, анамнезы и другие документы. Также агент может формировать рекомендации по терапии и предлагать врачу на рассмотрение схемы лечения. В подборе информации бот опирается на официальные клинические источники.

Агент планирования. Его задача — автоматически создавать календари лечения на основе назначенных курсов.

Коммуникационный агент (чат-бот). Предназначен для сопровождения пациента, записи на процедуры и консультации. Бот соблюдает принятый в клинике тон общения, большое внимание уделяет корректности ответов.

Все агенты должны быть интегрированы в единую систему медицинского центра — базу данных, веб-сервер и пользовательские интерфейсы.

Работа над проектом шла в три этапа и заняла около трех месяцев. 

Архитектурная подготовка

На старте работ команда провела анализ бизнес-процессов и перевела их в техническую модель. В течение трех недель было разработано архитектурное решение, описывающее взаимодействие агентов и внутренних сервисов. Для согласования логики созданы прототипы агентов с минимальным набором функций.

Разработка решений 

На этапе разработки, который занял около двух месяцев, команда перешла к реализации основных функций системы. 

Был подобран стек, который обеспечил оптимальный баланс гибкости, скорости разработки и возможностей масштабирования. 

• Python в сочетании с LangChain и LangGraph позволил быстро реализовать мультиагентную архитектуру и легко интегрировать LLM-модели. 
• PostgreSQL с расширением pgVector обеспечил эффективный векторный поиск по медицинским данным, а gRPC отвечал за надежный и быстрый обмен между сервисами. 
• Docker упростил развертывание и изоляцию окружений, а Selenium обеспечил стабильный парсинг внешних источников, необходимых для обогащения данных агентов.

По сути, проект опирался на ИИ-решения для обработки корпоративных данных, где ключевую роль играет качество поиска, интерпретации и структурирования информации.

Вначале были выбраны и настроены языковые модели: специалисты подобрали оптимальную LLM и разработали системные промпты, адаптированные под медицинскую специфику. Далее была спроектирована мультиагентная архитектура — задачи разделили на независимые цепочки, что позволило повысить точность работы агентов, упростить тестирование и обеспечить быструю интеграцию внешних инструментов. 

Параллельно велась разработка серверных сервисов и API, отвечающих за синхронизацию данных, коммуникацию с backend-системой и взаимодействие с базой данных. 

К завершению этапа вся платформа была полностью подготовлена к запуску и подключению к инфраструктуре клиники.

Тестирование и отладка

На финальном этапе команда провела комплексное тестирование, включающее как функциональные проверки, так и нагрузочные испытания. 

Функциональные сценарии моделировали реальные пользовательские действия: анализ медицинских документов, генерацию рекомендаций, формирование календарей лечения и взаимодействие с пациентами через чат-бота. 

Параллельно система проходила нагрузочное тестирование, которое позволяло определить ее поведение при повышенной нагрузке и большом количестве параллельных запросов. Особое внимание уделялось точности обработки медицинских данных и устойчивости ответа моделей к нетипичным запросам. 

По итогам тестирования было подтверждено, что агенты работают стабильно, демонстрируют высокую скорость реакции и сохраняют качество результатов даже при интенсивном использовании.

Итоги внедрения

Внедрение ИИ-агентов заметно улучшило операционную работу клиник и позволило перейти от ручных процессов к устойчивой автоматизации. Одним из самых ощутимых эффектов стало ускорение обработки данных: формирование календаря лечения сократилось с нескольких минут до 10–12 секунд, при этом точность рекомендаций осталась на высоком уровне. Это позволило врачам быстрее принимать решения и сократить время ожидания для пациентов.

Значительная часть рутинных задач — разбор документов, подготовка схем лечения, первичная коммуникация — была передана ИИ-модулям. В результате снизилась нагрузка на администраторов и медицинский персонал, а сотрудники смогли сосредоточиться на клинических задачах, где требуется человеческая экспертиза.

Для пациентов взаимодействие с клиникой стало удобнее: чат-бот отвечает практически мгновенно, помогает подобрать услугу, найти нужную информацию и записаться на прием, используя векторный поиск по базе медицинских данных. Это улучшило скорость обслуживания и сократило число пропущенных обращений.

Руководитель направления ИИ компании SimbirSoft Илья Фомичев

Благодаря мультиагенной архитектуре система легко поддерживает расширение — в нее можно добавлять новые функции, подключать дополнительные источники данных или запускать новые сценарии работы без переработки ядра. В итоге клиника получила технологическую платформу, которая не только автоматизирует ключевые процессы, но и способствует росту клиентской лояльности и конверсии.