Previsión de ausencias a citas
Los pacientes que no se presentan dejan huecos que ya no da tiempo a llenar.
Cómo funciona
- 01Se analiza el historial de citas, avisos y cancelaciones
- 02Un modelo estima el riesgo de ausencia de cada cita
- 03Las citas con riesgo alto reciben una confirmación reforzada
- 04Los huecos que se liberan se ofrecen a la lista de espera
Lo que ganas
Tecnología habitual
Elegimos la tecnología según lo que ya usas. Más detalle en nuestra página de tecnología y arquitectura.
Preguntas frecuentes
¿Funciona con las herramientas que ya uso?
En la mayoría de casos, sí. Lo habitual es montarlo con Azure Machine Learning, Python, WhatsApp Business API y n8n, pero adaptamos el flujo a los programas que ya tienes, ya sea por API, por conectores oficiales o por integración con bases de datos.
¿Cuánto se tarda en ponerlo en marcha?
Un flujo de nivel intermedio como este suele estar funcionando en 3 a 6 semanas, según las integraciones necesarias. Empezamos con un piloto en un entorno de pruebas y lo pasamos a producción cuando tu equipo lo ha validado.
¿Qué pasa con los datos?
Se quedan en Europa y, si lo prefieres, dentro de tu propia nube. Usamos servicios de IA empresariales que no entrenan con tus datos y firmamos contrato de tratamiento de datos.
Otros flujos que te pueden interesar
Ver el catálogoSeguimiento de presupuestos de tratamiento
Muchos presupuestos de tratamiento se entregan y nadie vuelve a llamar al paciente.
Citas y recordatorios por WhatsApp
El teléfono no para, hay pacientes que no se presentan y huecos de agenda que se pierden.
Clasificación de solicitudes de pacientes
Llegan por email y formulario peticiones de todo tipo: informes, presupuestos, dudas, resultados. Se mezclan y se responden tarde.
¿Lo vemos aplicado a tu caso?
Cuéntanos cómo lo hacéis hoy y te decimos cómo quedaría, cuánto tardaríamos y qué te ahorraría.