Финал 2-го Хакатона по треку "Биомедицина"
На участие в мероприятии подали порядка 70 заявок, до финала дошли 11 команд, каждая из которых состояла из IT-специалистов, а также нейробиологов, биохимиков, микробиологов. Они решали связанную с текущей̆ эпидситуацией проблему по обработке жалоб жителей на работу медучреждений.
На протяжении 48 часов команды разрабатывали системы автоматизации рассмотрения обращений, которые позволят сократить сроки ответов, формировать аналитические отчеты, типизировать однотипные обращения, собирать обратную связь о работе медучреждений.
Кейсы
Решения на кейс: Сервис автоматизации рассмотрения поступающих обращений граждан по работе медицинских учреждений
Скорость обработки заявок и отказоустойчивость, так звучат основные проблемы на которых была сосредоточена команда.
Первый пункт - решение - добавление системы тегов, на основе которой теперь можно группировать заявки, а также возможность обрабатывать эти заявки группой. Помимо этого, к каждому тегу или набору тегов привязан
типизированный ответ, базу тегов и ответов можно постоянно пополнять и быстро использовать ответы при обработке.
Второй пункт - решение - использование serverless архитектуры, которая обеспечивает высокую отказоустойчивость даже при огромном количестве отправленных единовременно заявках.
Ознакомиться с решением подробно можно по ссылке: https://icluster23.ru/burse/proekty/first-line-outsorsing/
.jpg)
Сервис позволяет клиенту оперативно получать информацию от медицинского учреждения посредством мобильного приложения. Через мобильное приложение клиент сможет: "Записаться на прием врача", "Узнать статус готовности анализов", "Оставить отзыв", "Посмотреть медицинское заключение", "Получить диагноз" и многое другое.
Весь процесс взаимодействия будет происходить посредством общения с чат ботом, а так же с помощью навигации в соответствующие вкладки.
В рамках кейса система поможет систематизировать отзывы пользователей и направлять их в контакт-центр в заранее подготовленном формате. После поступления отзыва происходит автоматический анализ текста с помощью нейросетей на выявление настроения а так же классификации по типам обращения, просьбам и жалобам клиента.
Это позволит заранее формировать текст ответа на негативные отзывы, либо же в автоматическом режиме отправлять ответ на тематическое обращение.
Прототип комплексной информационной системы обработки обращений граждан в органы контроля качества работы медицинских учреждений и лабораторий.
Состоит из:
1. Автоматизированные рабочие места (АРМ) сотрудников надзорного органа с разграничением доступов согласно функционально-ролевой модели.
В состав АРМ также должен входить интерфейс взаимодействия с подведомственными медучреждениями для передачи обращений и жалоб.
2. Виджет для сайта Минздрава - форма сбора обращений. Форма имеет 2 уровня защиты: защита от ботов в виде цифровой капчи и защита от Фрода в виде верификации номера телефона заявителя посредством авторизационного звонка (ввод последних 4 цифр).
3. Чат-бот. Телеграм+чат_на_сайте, который дает возможность "отсеять" часть пользователей с однотипными вопросами, также позволяет составить обращение через привычный интерфейс мессенджера.