100 000
Услуги
Февраль 2026
Ветеринарная клиника столкнулась с типичной проблемой малого бизнеса: врачи тратили до 50% рабочего времени не на лечение животных, а на административную рутину — заполнение карт, подготовку выписок, ответы на звонки, согласование расписания, ведение документации.
При этом клиника теряла до 40% звонков: кто-то не дозвонился и ушёл к конкурентам. По оценке, 25–30% недозвонившихся действительно становились клиентами другой клиники. Это прямые потери выручки и репутации.
Дополнительные проблемы:
запись на приём велась вручную, только в рабочие часы;
врач тратил до 20 минут на оформление одной медицинской записи;
не было системной работы с повторными визитами, вакцинацией и follow-up;
администраторы не успевали обрабатывать входящие обращения.
Цель проекта:
освободить время врачей от рутины, не потеряв качество;
сократить потери клиентов на этапе «не дозвонились»;
увеличить количество записей за счёт круглосуточного канала;
автоматизировать документацию и напоминания;
сохранить контроль человека над медицинскими решениями.
Ограничения:
малый бизнес, без выделенного IT-отдела;
нельзя внедрять громоздкую систему, которая остановит работу клиники;
врачи должны оставаться главными в принятии решений;
бюджет ограничен, поэтому нужно было начинать с самого болезненного участка.
Мы не покупали «волшебную коробку» и не пытались автоматизировать всё сразу. Сначала провели аудит процессов и нашли четыре узких места, которые давали максимальные потери: запись, первичный сбор анамнеза, документация и follow-up.
На их основе спроектировали ИИ-ассистента, который работает на комбинации моделей DeepSeek, Claude и ChatGPT.
1. Запись на приём 24/7
ИИ-ассистент интегрирован с сайтом, мессенджерами и телефонией. Клиент может записать питомца в любое время — ночью, в выходные, в праздники.
Что делает ассистент:
понимает естественную речь и текст;
проверяет актуальное расписание врачей;
предлагает свободные слоты;
подтверждает запись и отправляет напоминание;
при сложном запросе передаёт диалог администратору.
Роль моделей:
DeepSeek — для быстрой классификации обращений и извлечения данных (имя, телефон, услуга, желаемое время).
ChatGPT — для диалогового сценария, уточняющих вопросов и генерации ответов.
Claude — для длинных контекстов и аккуратной работы с расписанием и правилами клиники.
2. Предварительный сбор анамнеза
До приёма ИИ отправляет владельцу опросник: что беспокоит питомца, как давно, какие симптомы, была ли вакцинация, какие лекарства принимает.
Ответы структурируются и передаются врачу до приёма. Врач приходит на консультацию уже с готовой историей и не тратит 10–15 минут на первичный опрос.
Роль моделей:
Claude — для обработки длинных ответов и приведения их к структуре медицинской записи.
DeepSeek — для проверки полноты данных и выделения критичных симптомов.
3. Автоматическое ведение документации
После приёма аудиозапись расшифровывается в текст, а затем LLM формирует структурированную медицинскую запись: жалобы, осмотр, диагноз, назначения, рекомендации.
Врач проверяет и подтверждает запись. ИИ не ставит диагнозы и не принимает решения — он только собирает, структурирует и напоминает.
Результат: на одну запись уходит 5 минут вместо 20.
Роль моделей:
ChatGPT — для суммаризации и приведения текста к шаблону.
Claude — для работы с длинными транскриптами и сохранения медицинской логики.
DeepSeek — для извлечения ключевых сущностей и проверки соответствия шаблону.
4. Напоминания и follow-up
Система автоматически:
напоминает о повторном визите;
сообщает о вакцинации;
отправляет инструкции после операции;
возвращает клиентов, которые давно не были.
Это снижает нагрузку на администраторов и увеличивает повторные обращения.
Роль моделей:
ChatGPT — для генерации персонализированных сообщений.
DeepSeek — для сегментации клиентов и выбора сценария.
5. Human-in-the-loop
Все медицинские записи проверяются врачом. ИИ не заменяет специалиста, а освобождает его от рутины. Это позволило снять страх «алгоритм ошибётся» и сохранить доверие команды.
Экономия времени врачей: в среднем 20 часов в неделю на клинику. Административная нагрузка сократилась с 50% до 25% рабочего времени.
Рост записей: +35% за счёт круглосуточной записи и мгновенных ответов.
Снижение потерь клиентов: доля потерянных звонков сократилась с 40% до менее 10%.
Скорость обработки обращений: время от звонка до записи сократилось с 15 минут до 30 секунд.
Документация: время на одну запись — с 20 минут до 5 минут.
Качество: врач проверяет и подтверждает каждую запись, поэтому качество не падает, а становится стабильнее — ничего не пропускается.
![]()
Инга Каменская
Россия Москва
Почему это сработало
Начали с самого болезненного участка, а не с «внедрения ИИ ради ИИ».
Не пытались заменить человека — оставили врачу контроль и финальное решение.
Использовали комбинацию моделей, а не одну: DeepSeek для скорости и структуры, Claude для длинных контекстов, ChatGPT для диалога.
Измерили результат в цифрах: часы, звонки, записи, минуты.
Внедряли поэтапно, без остановки работы клиники.
Кому подходит такой подход
Кейс применим не только к ветеринарии. Любой малый или средний бизнес, где есть:
потерянные звонки и заявки;
рутина, съедающая время специалистов;
ручное заполнение документов;
повторные обращения и follow-up;
ограниченный бюджет на цифровизацию.
Начинать нужно не с «внедрения ИИ», а с вопроса: «Где мы теряем больше всего времени и денег?» Когда найдена эта точка, решение часто оказывается проще и дешевле, чем кажется.
Один из врачей сформулировал так:
«Я перестал сидеть над бумагами по вечерам. Теперь я просто проверяю то, что сделал ассистент, и иду домой. Качество ведения карт при этом стало лучше — ничего не пропускаю».