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Merlín – Nuevos desarrollos – Enero 2023 2

Merlín - Nuevos desarrollos - Enero 2023 parte II

En el Sprint anterior, se implementó una modificación eliminando la opción de transferir a un operador humano desde el chat web. En la actualidad, cuando un paciente solicita asistencia humana, el bot informa que no es posible realizar dicha transferencia desde el chat web. En cambio, se le sugiere al paciente comunicarse a través del número de WhatsApp de la clínica, mostrando de inmediato el contacto telefónico correspondiente.

Se detectó un problema en el cual un paciente quedaba atrapado en un bucle al ingresar su DNI. El bot enviaba el siguiente mensaje: “Estimado/a paciente, necesito que me indiques qué acción deseas realizar: ¿sacar un turno, cancelar un turno o consultar un turno? Muchas gracias”. Para solucionar este inconveniente, se han agregado opciones numéricas, quedando de la siguiente manera:

“Estimado/a paciente, por favor, indícame la acción que deseas realizar: 1- Solicitar turno 2- Cancelar turno 3- Consultar turnos reservados”

Se realizó una modificación en el mensaje emitido por el bot, anteriormente se indicaba: “Recordá que en esta sede no te podés atender con tu obra social [Nombre de la obra social]. Podés cambiar tu obra social o cambiar la sede de atención escribiendo como mensaje: cambiar mi obra social o cambiar sede según corresponda. Escribe el número de la opción que quieres elegir: 983- Dr./Dra. [Nombre del Dr] 0- Volver atrás”. El nuevo mensaje es el siguiente:

“Recordá que en esta sede no podés sacar turnos con el asistente con tu obra social [Nombre de la obra social]. Podés cambiar tu obra social o cambiar la sede de atención escribiendo como mensaje: cambiar mi obra social o cambiar sede según corresponda. Escribe el número de la opción que quieres elegir: 983- Dr./Dra. [Nombre del Dr] 0- Volver atrás”.

Anteriormente, al confirmar el turno, se presentaba el siguiente error: “Lo siento, hubo un error interno y no pude reservar el turno del paciente. ¿Podrías intentarlo nuevamente más tarde? Si es una urgencia, por favor, comunícate al teléfono del hospital.” Sin embargo, el turno se guardaba correctamente, y el paciente no era informado de ello debido al mensaje de error. Este problema estaba vinculado a un error en la base de datos hospitalaria.

La solución implementada consiste en una validación adicional. Ahora, si el bot detecta un error en la base de datos hospitalaria pero verifica que el turno se confirmó correctamente, mostrará al paciente el siguiente mensaje:

“Recuerda que en la opción 3 – Consultar mis turnos, puedes revisar tus turnos en cualquier momento.”

En algunas instancias, se mostraba el siguiente mensaje de error: ⚠️ “Error interno. Cerrá y volvé a abrir la aplicación, o comunicate con soporte técnico.” ⚠️ Dado que este mensaje no ofrecía claridad al ser utilizado en diversos canales (Whatsapp, Chat Web, totem), se ha ajustado específicamente para Whatsapp: ⚠️ “Error interno. Escribí ‘reiniciar’ en un mensaje, o comunicate con soporte de la clínica.” ⚠️ En cuanto a Webchat/Totem, se ha modificado a: ⚠️ “Error interno. Cerrá y volvé a abrir la aplicación, o comunicate con soporte de la clínica.” ⚠️

Recientemente, se registró una situación en la cual un paciente solicitó un turno para oftalmología, pero el bot asignó un turno para un médico de otorrinolaringología. Este incidente ocurrió debido a que el predictor interpretó el nombre del paciente como el del médico. Para abordar esto, se implementó una solución que valida que el nombre del doctor esté dentro de la especialidad elegida por el paciente. En caso de falta de coincidencia, se presenta una lista de doctores disponibles para esa especialidad. Si el bot identifica el nombre del doctor, se muestran las fechas disponibles para programar el turno.

Cuando el paciente intentaba cambiar la obra social escribiendo “Obra social: [Nombre de la obra social]”, el bot no comprendía la solicitud y enviaba el mensaje de confirmación de datos personales sin realizar el cambio en la obra social. El paciente, al continuar con el proceso de solicitud de turno, creía erróneamente que la obra social ya había sido modificada. Para abordar este problema, se implementaron mejoras mediante la inclusión de datos de entrenamiento y la adición de una validación de obra social cuando todos los datos estaban completos. Anteriormente, el cambio solo se realizaba si se solicitaba específicamente, ahora se lleva a cabo de manera más automática.

Se implementará un campo en la base de datos para inhabilitar a pacientes específicos según la solicitud de la clínica. Esta medida tiene como objetivo restringir la capacidad de autogestión de turnos, limitando al paciente, en este caso, a realizar únicamente consultas y cancelaciones de turnos, sin la opción de programar nuevos.

 
 
 
 

Se ha añadido la capacidad de filtrar únicamente las conversaciones mantenidas con operadores humanos en la pestaña de búsqueda de conversaciones. Esta incorporación responde a la necesidad de las clínicas de monitorear y mejorar la calidad de la atención brindada por los operadores a los pacientes.

Se ha añadido una pestaña adicional que presenta estadísticas detalladas por servicio. La información se presenta de forma mensual e incluye un gráfico que clasifica las especialidades según la cantidad de turnos y cancelaciones, mostrándolos de mayor a menor. Debajo, se encuentra una tabla con el listado de doctores, que incluye el promedio de días que los pacientes requieren para obtener un turno con el especialista, así como detalles sobre la cantidad de turnos programados y cancelados. Además, se ofrece la capacidad de filtrar la información por especialidades.

En la pestaña “Tipo de Transacción” hemos incorporado un nuevo gráfico que detalla el total de transacciones por tipo (cancelaciones, turnos, consultas, mensajes y total) de los últimos cuatro meses, organizados por mes.

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Merlín – Nuevos desarrollos – Enero 2023

Merlín - Nuevos desarrollos - Enero 2023

En caso de que el paciente tenga solo una obra social (y un solo plan) registrada en la base de datos hospitalaria, se utiliza esa por defecto. Si el paciente cuenta con más de una obra social, el bot selecciona automáticamente aquella que fue utilizada en su último turno programado.

Cuando un paciente solicita la asistencia de un operador humano en una clínica con múltiples sedes, llevamos a cabo una validación con la sede específica solicitada. Esto se implementa para verificar si se encuentra dentro del horario de atención, ya que cada sede tiene la capacidad de seleccionar su propio horario de atención con operadores humanos, permitiendo así una flexibilidad adaptada a las necesidades individuales de cada ubicación en lugar de mantener un horario homogéneo para todas las sedes.

Cuando el paciente concluía su interacción con el operador humano y deseaba realizar otra gestión, enviaba un número de opción; en este caso, el bot no lo comprendía y nuevamente derivaba la solicitud al operador humano. Para abordar esta situación, implementamos una solución al enviar un saludo parametrizado al finalizar la conversación con el operador, mejorando así la comprensión y fluidez en las interacciones subsiguientes.

Cuando el paciente estaba a punto de cancelar su turno, el bot le enviaba un mensaje solicitándole confirmación para proceder con la cancelación. Si el paciente respondía con un número y el bot no entendía, procedía a transferir la solicitud al operador humano. Para resolver este inconveniente, implementamos una solución que, al recibir un número, vuelve a enviar un mensaje solicitando la confirmación de la cancelación del turno.

Cuando el paciente expresaba su interés en compartir su opinión y luego enviaba un número, el bot experimentaba dificultades de comprensión y derivaba la conversación al operador humano. Para resolver esta situación, implementamos una solución que, al recibir un número después de que el paciente manifestara su deseo de dar su opinión, el bot responde con un mensaje que indica: “Estimado paciente, necesito que me indiques qué acción deseas realizar, ¿Sacar turno, cancelar turno o consultar un turno? ¡Muchas gracias!”.

Cuando el paciente solicitaba ayuda y posteriormente enviaba un número, el bot no lograba comprender la solicitud y procedía a derivar la conversación al operador humano. Esta situación se resolvió implementando una solución donde, al recibir un número, el bot responde automáticamente con un saludo parametrizado, mejorando así la interacción y proporcionando una experiencia más fluida al usuario.

 

Anteriormente, los pacientes tenían la posibilidad de solicitar la asistencia de un operador humano directamente desde el chat web. Sin embargo, esta funcionalidad ha sido modificada, limitando la interacción con un operador humano exclusivamente a través de WhatsApp de la clínica.

Ahora, está disponible en todos los tableros la capacidad de filtrar conversaciones con operadores humanos en las búsquedas. Se ha incorporado una opción de selección que permite visualizar todas las conversaciones o solo aquellas en las que los pacientes interactúan con operadores humanos.

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Merlín – Nuevos desarrollos – Diciembre 2023

Merlín - Nuevos desarrollos - Diciembre 2023

Diseñamos reportes actualizados para brindar información en tiempo real, permitiendo que clínicas y hospitales monitoricen métricas de atención a pacientes al instante. Para acceder a estos informes, por favor, comuníquese con el equipo de Merlín.

Cuando el paciente no responde al bot durante la selección de fechas durante más de 30 minutos, el sistema envía automáticamente un mensaje para verificar su interés. En este mensaje, se le pregunta al paciente si desea continuar eligiendo fechas con el médico que había seleccionado, optar por la próxima fecha disponible en la especialidad seleccionada, hablar con un operador humano o regresar a la opción anterior. Esta funcionalidad se diseñó considerando la posibilidad de que el paciente haya olvidado que dejó la conversación a la mitad, sirviendo como un recordatorio útil. Además, ofrece la opción de programar una cita más cercana con otro médico de la misma especialidad en caso de que el paciente esté buscando una atención más inmediata.

Anteriormente, cuando el paciente intentaba confirmar sus datos personales respondiendo con un número, el bot no interpretaba correctamente la intención y lo dirigía automáticamente a un operador humano. Esta situación se ha solucionado mediante la implementación de una validación previa antes de derivar al operador humano. Ahora, si el usuario ingresa una opción numérica durante la confirmación de datos personales, el bot volverá a mostrar el mensaje de confirmación de datos para una interacción más fluida.

Anteriormente, cuando el paciente intentaba confirmar su turno respondiendo con un número, el bot no interpretaba correctamente la intención y lo derivaba automáticamente a un operador humano. Hemos solucionado este problema mediante la implementación de una validación previa antes de dirigir al operador humano. Ahora, si el usuario ingresa una opción numérica durante la confirmación del turno, el bot volverá a mostrar el mensaje correspondiente para facilitar la interacción

Ante la presencia de múltiples pacientes con el mismo número de documento, se mostraba un mensaje con los nombres asociados. Sin embargo, al ingresar su nombre, los bots no reconocían la intención del paciente. Para abordar esta situación, hemos introducido un predictor de nombres que compara la entrada del paciente con la lista de nombres, ofreciendo la mejor coincidencia. En casos de nombres duplicados, el bot solicitará la confirmación del número de la opción seleccionada.

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2do Workshop Argentino de Investigación

Kunan presente en el 2do Workshop argentino de investigación

En un esfuerzo por fomentar la innovación y el avance tecnológico en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA), se llevó a cabo con gran éxito el Segundo Workshop Argentino de Investigación, un evento trascendental que reunió a destacados expertos, académicos y profesionales del país en este campo en crecimiento.

 

El evento, celebrado en la Facultad de Matemática, Astronomía y Física de la Universidad Nacional de Córdoba (Famaf) por dos días consecutivos, constituyó un espacio enriquecedor donde se presentaron y discutieron proyectos pioneros en el área de la Inteligencia Artificial.

“La charla del viernes trató sobre un trabajo realizado en el marco de mi tesis doctoral”, dijo Eugenia Haluszka, Data Science de la Facultad de Ciencias Médicas de la Uiversidad Nacional de Córdoba (UNC). Se título “Detección de temas de discusión sobre obesidad en Twitter Argentina”. En este trabajo, el objetivo era poder reconocer aquellos aspectos sociales y culturales que atraviesan a una problemática tan compleja como es la obesidad. Para lograrlo, se recolectaron tweets generados por usuarios de Argentina donde se compartía contenido relacionado a la obesidad. Se agruparon palabras para reconocer patrones entre las mismas, a partir de las cuales posteriormente se contemplaron ejes temáticos. De esta manera, se reconocieron los principales temas que involucraban a la obesidad y su distribución.

Por su parte, Karen Palacio, arquitecta del equipo de Inteligencia Artificial de KUNAN, participó de una ronda de charlas corporativas donde contó su labor y cómo Merlín mejoró la atención en los diferentes centros de salud de Argentina.

En resumen, el Segundo Workshop Argentino de Investigación, se erigió como un espacio fundamental para el intercambio de ideas, el fortalecimiento de la comunidad científica y el impulso de proyectos innovadores en el campo de la Inteligencia Artificial sentando así las bases para futuros avances en esta disciplina en constante evolución.

Te invitamos a hacer clic aquí abajo y acceder a la entrevista completa.