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Previsión de ausencias a citas

Los pacientes que no se presentan dejan huecos que ya no da tiempo a llenar.

Cómo funciona

  1. 01
    Se analiza el historial de citas, avisos y cancelaciones
  2. 02
    Un modelo estima el riesgo de ausencia de cada cita
  3. 03
    Las citas con riesgo alto reciben una confirmación reforzada
  4. 04
    Los huecos que se liberan se ofrecen a la lista de espera

Lo que ganas

Menos huecos vacíos en la agenda y más pacientes atendidos.

Tecnología habitual

Azure Machine LearningPythonWhatsApp Business APIn8n

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.

¿Lo vemos aplicado a tu caso?

Cuéntanos cómo lo hacéis hoy y te decimos cómo quedaría, cuánto tardaríamos y qué te ahorraría.

Hablemos 30 minutos