Szukasz wybitnych specjalistów od web developmentu, którzy dowiozą projekt?

Allmedica: algorytmy genetyczne kluczem do zadowolenia lekarzy i pacjentów

Jak zoptymalizowaliśmy pracę sieci przychodni, wyeliminowaliśmy „puste okienka” w grafikach lekarzy i zwiększyliśmy zyski.

W skrócie:

Klient

Allmedica

Kraj

Polska
Zakres projektu i technologie

Development w Ruby on Rails, inżynierowie uczenia maszynowego, inżynierowie danych, Big Data, TensorFlow

Branża

Medtech
Skład zespołu

2 programistów Ruby on Rails, 1 inżynier uczenia maszynowego

Czas trwania

3 miesiące

Allmedica to lokalna sieć przychodni w południowej Polsce. Firma chce świadczyć usługi medyczne na tym samym poziomie co kliniki w dużych miastach. Grupa Allmedica obejmuje przychodnie ogólne, medycynę estetyczną i stomatologię.

Wyzwanie:

Klient przyszedł do nas z wymagającym zadaniem: zaprojektować system, który aktywnie przydziela pacjentom terminy według ich preferencji.

Co to oznacza dla nas, ludzi z IT? Business intelligence + odpowiednie algorytmy. Musieliśmy znaleźć sposób, żeby zamienić informacje o pacjentach w „użyteczne” dane, z którymi system może dalej pracować.

Pomysł był taki: system analizuje wizyty pacjentów w czasie rzeczywistym, korzystając z algorytmów genetycznych i eksploracji danych. Dzięki temu ma lepiej wykorzystywać czas lekarzy i eliminować „puste okienka”.

Na podstawie preferencji pacjentów system na bieżąco przenosi wizyty na wcześniejsze wolne terminy, proponuje wizyty kontrolne albo oferuje promocyjne ceny. Robi to według ściśle określonych algorytmów, żeby zapełnić każde okienko w grafiku.

Na tym zyskują wszyscy: pacjenci krócej czekają na wizytę, lekarze mają lepiej ułożone grafiki, a przychodnia staje się bardziej konkurencyjna. Win-win-win.

Proces:

Nasz zespół zaczął od zebrania wymagań biznesowych klienta. Podczas warsztatu online dowiedzieliśmy się, jak działa obecny system rezerwacji wizyt i czego klient oczekuje od naszego rozwiązania. Ważne: nasz system nie miał zastąpić dotychczasowego.

W drugim kroku ustaliliśmy KPI i terminy. Oprogramowanie rozwijaliśmy w tygodniowych sprintach, ale w trakcie prac okazało się, że harmonogram trzeba zmienić. Klient prowadził równolegle inne projekty, w które był zaangażowany jego zespół techniczny.

W trzecim kroku zaprojektowaliśmy architekturę systemu i komunikację między systemami. Do ustalenia API wykorzystaliśmy narzędzie Swagger.

Zdecydowaliśmy się na zestaw usług serverless od Google: Google DataStudio, BigQuery i TensorFlow. Dzięki nim analizę danych wdrożyliśmy szybciej i taniej.

Jak wspomnieliśmy, zespół techniczny klienta pracował równolegle nad innymi projektami. Postanowiliśmy więc przejąć inicjatywę i sami proponować rozwiązania (albo, jeśli wolisz, wprowadzić innowację procesową). Dzięki temu klient mógł realizować swoje projekty, a wdrożenie systemu i tak posuwało się naprzód.

Koncepcja była prosta: na każdy pomysł dostawaliśmy krótką odpowiedź (tak albo nie) i praca szła dalej. W efekcie zespół klienta nie musiał wchodzić w szczegóły wdrożenia i mógł skupić się na wyznaczaniu i weryfikowaniu celów.

Skuteczne, prawda?

Uwagi do kodu zbieraliśmy w issues na GitLabie i na Slacku. W tym projekcie to połączenie sprawdziło się idealnie.

Klient zgłosił się do nas z problemem biznesowym, który wyglądał na złożony i pełen przypadków brzegowych. Algorytm i metryki, które zaproponowaliśmy, pomogły klientowi nie tylko lepiej zrozumieć własne procesy, ale też wyrazić liczbami i zmierzyć efekty. Wdrożenie poszło jak z płatka.

Marek Zieliński

Senior Ruby on Rails Developer

Rezultat:

Efektem projektu był prototyp systemu heurystycznego, który aktywnie przydzielał pacjentom terminy i skracał czas oczekiwania na wizytę.

System zwiększył wydajność przychodni i ograniczył „puste okienka” do minimum. Dzięki temu przychodnia mogła przyjąć więcej pacjentów i osiągnąć wyższe zyski.

Z nowego systemu zadowoleni byli też lekarze: nie muszą już czekać na nieobecnych pacjentów i są bardziej produktywni.

System wprowadził również wizyty kontrolne i promocje, które pomogły zapełnić kalendarz przychodni.