Автоматизация контакт-центра Тульского Минздрава получила высокую оценку федеральных экспертов

Михаил Малишевский: По сути, перестроить работу горячей линии нас заставила пандемия. Контакт-центр в современном его виде появился всего 3 года назад. В 2020-м входящие вызовы обслуживал один одноканальный телефон, а на звонки отвечали медработники. С приходом коронавируса, ростом заболеваемости в разы увеличилось количество звонков. Мы полностью переформатировали работу горячей линии. Внедрили многоканальный телефон на 8-800, обучили операторов, разработали скрипты.

Теперь понимаем, что сделали это своевременно: к январю 2021 года, пику заболеваемости, операторы контакт-центра обслуживали до 50 тысяч звонков в сутки, при этом процент недозвона был удержан на уровне 9% — один из лучших показателей среди регионов в тот период. Сегодня ежедневно на смену заступают от 35 до 50 операторов, они отвечают на входящие звонки, обзванивают пациентов, находящихся на сопровождении службы «Медицинский помощник» — это люди с подозрением на онкозаболевание, пациенты с болезнями кровообращения, родители детей до 1 года. Им напоминают о визите к врачу, записывают на обследование, а если нужно — переносят запись на удобную дату.

Михаил Малишевский: Признание на федеральном уровне было достигнуто после внедрения круглосуточного автоматизированного обслуживания по всем направлениям — голосовой помощник отвечает в 100% случаев в течение 1 секунды. Голосовой помощник и речевая аналитика, внедрены БФТ-Холдингом с использованием речевой платформы компании BSS.

Кроме того, мы достигли высокого уровня доступности операторов контактного центра — 98%-99% абонентов получают ответ при ожидании не более 1 минуты. Мы также придерживаемся человекоцентричного подхода, то есть наш робот постоянно обучается и подстраивается под актуальные потребности жителей. Не менее важной оказалась проактивная форма работы колл-центра — операторы и робот звонят пациенту исходя из его интересов.

Сегодня на сопровождении Тульского контакт-центра находятся коллеги из трех регионов — Ярославской, Мурманской и ХМАО. Их представители побывали в Туле и изучили работу контакт-центра. Теперь мы консультируем их дистанционно. Всего за 3 месяца, изучив наш опыт, коллеги из Мурманской области с нуля создали собственный единый контактный центр.

Михаил Малишевский: За смену мы получаем от 5 до 9 тысяч звонков от пациентов, желающих записаться на прием к врачу. Раньше, например в 2021 году, такая запись производилась с 08:00 до 20:00 в будний день и до 18:00 в выходной с 90% доступностью для абонентов. Сейчас, в 2024 году, благодаря работе голосового помощника, запись доступна круглосуточно и без выходных, с 98-100% доступностью для обратившихся. Кроме того, робот сам напоминает о запланированном посещении врача за 48 часов до приема.

По услуге «Вызов врача на дом» мы получаем от 1,5 до 3 тысяч звонков за смену. Опять же в 2021 году подобные обращения принимали лечебные учреждения с доступностью 93%, при этом централизовано подобные обращения не обслуживались. В 2024 году мы имеем централизованное круглосуточное обслуживание без увеличения численности контактного центра со 100% доступностью.

Именно использование голосового помощника позволило в 2023 году принять почти 1,9 млн звонков с доступностью 98% от числа позвонивших и ожиданием на линии не более 1 минуты при ответе оператора. В 2021 году наш контактный центр обслуживал 39% звонков со всего региона. Сегодня эта цифра возросла до 70%. Этот объем обслуживают 50 специалистов в смену. Кроме того, голосовой помощник сделал более 2 млн исходящих звонков, из которых более 1,8 млн напоминания о записи, еще 200 тысяч звонков — предложение пройти дополнительные исследования, а также контроль амбулаторных больных. Таким образом, технология не только заменяет труд не менее 50 операторов, освобождает от дополнительных затрат, но и, что очень важно, высвобождает медработников для оказания помощи пациентам.

Михаил Малишевский: Самые важные опции голосовых помощников — те, что напрямую связаны с обеспечением удобства для пациентов, доступности сервиса в любое время суток. В их числе — круглосуточное обслуживание, неограниченное масштабирование ресурсов и трехступенчатая идентификация пациента. Последняя осуществляется и по номеру телефона, и по ФИО с датой рождения, и по номеру СНИЛС. В свою очередь, речевая аналитика позволяет выявлять и локализовать проблемные участки при общении граждан с роботом, выявлять и исправлять неработающие или «западающие» процессы в медицинской информационной системе региона (например, некорректные прикрепления или некорректная информация по участковым врачам), а также осуществлять всестороннюю оценку эффективности робота — от конверсии, автоматизации и эмоциональности до скорости решения им вопросов. Это позволяет развивать голосового помощника максимально эффективно.

Михаил Малишевский: Да, таким уникальным функционалом я бы назвал запись к конкретному врачу. В ходе анализа работы голосового помощника мы выявили, что для 40% абонентов ключевым фактором является запись к определенному врачу, которому они доверяют, или который знает их историю болезни. Для реализации этой возможности доработаны сценарии голосового робота, подключены дополнительные модули и настроена интеграция с нашей базой данных. В результате, граждане получили возможность не только быстро, легко и в любое время суток записаться к врачу требуемой специализации, но и попасть к персонально выбранному специалисту.

А еще интересным и в какой-то мере уникальным стала интеграция с роботом специально разработанного адаптера государственного адресного реестра (ГАР). Дело в том, что при вызове врача пациенты порой задают виртуальному помощнику настоящие головоломки. Как роботу понять адрес, по которому надо приехать врачу, если он произносится в свободной форме. И нередко пациент вызывает врача, находясь не по адресу прикрепления к медучреждению — это также затрудняет его идентификацию. В такой ситуации голосовой помощник не может обработать запрос и переводит его на оператора. Внедрение адаптера позволило роботу корректно отрабатывать такие запросы без перевода на оператора.

То есть адаптер преобразовывает адрес, озвученный абонентом в произвольной форме, под единый формат ГАР. Затем робот уточняет у абонента адрес, и, если все правильно, адресу присваивается уникальный ID. Далее преобразованный адрес передается в медицинскую информационную систему для вызова врача на дом.

Михаил Малишевский:Есть, сейчас мы рассматриваем к внедрению запись не только к врачу, но и на исследования. Консультации по графикам работы отдельных врачей. Также работаем над созданием чат-бота для «Медицинского помощника», обслуживающего пациентов на сопровождении, в том числе проактивным путем. Планируется, что он будет приглашать пациентов на скрининг, дообследование, диспансеризацию, а также предлагать удобное родителям время записи для посещения детской поликлиники и срочную запись при подозрении на злокачественное новообразование у пациентов.

Михаил Малишевский: Оценка робота составляет 4,75 баллов из 5 возможных. Важно отметить, если в начале работы голосового помощника, в 2022 году, только 30% абонентов были готовы общаться с роботом, а 70% требовали оператора (живого человека), то в 2024 году требования абонентами оператора снизилось до 9%.

Всем пациентам предлагается оценить качество обслуживания роботом после завершения входящего звонка. Предложения об улучшении работы голосового помощника также могут поступить оператору контактного центра в ходе диалога. Любая обратная связь от жителей региона берется в работу специалистами контактного центра, которые работают с голосовым помощником, либо передается разработчикам для доработки. Например, исправление голосового синтеза в части озвучивания отдельных, не слишком распространенных, фамилий пациентов или докторов.

Михаил Малишевский: Это современный инструмент, без которого невозможно обслуживать поступающие запросы жителей оперативно и в большом объеме. Искусственный интеллект помогает врачам расшифровывать результаты исследований, анализировать истории болезней пациентов. Кроме того, алгоритмы искусственного интеллекта помогают адаптировать процесс обучения врачей, сокращать время на поиск новой информации. Ведь медицинское образование подразумевает непрерывное обучение в течение всей жизни, а объем информации с каждым годом растет. При этом можно с уверенностью сказать, что искусственный интеллект никогда не заменит врача.