Izazovi
Poliklinika Primari je moderna privatna zdravstvena ustanova koja teži personaliziranom pristupu pacijentima, ali se pritom suočava s izazovima vezanim za rastući broj administrativnih upita i zahtjeva. Posebno opterećujući su repetitivni zadaci poput odgovaranja na česte e-mail upite, naručivanja pacijenata i koordinacije sistematskih pregleda, što medicinskom i administrativnom osoblju oduzima značajan dio radnog vremena.
Usporedno s porastom broja pacijenata i potreba za bržom obradom informacija, javlja se i izazov koordinacije s eksternim partnerima, poput laboratorija i dijagnostičkih centara, koji često rade s različitim sustavima i tempom odgovora. Pojavila se jasna potreba za digitalnim rješenjem koje bi omogućilo brzu i pouzdanu komunikaciju, smanjenje administrativnog opterećenja i veću dostupnost informacija korisnicima, bez kompromisa po pitanju sigurnosti i točnosti.
Rješenja
Kroz Test Before Invest uslugu EDIH Adria, Poliklinika Primari je testirala napredno rješenje temeljeno na umjetnoj inteligenciji – AI agent koji kombinira Large Language Model (LLM) tehnologiju i RAG (Retrieval-Augmented Generation) pristup za obradu korisničkih upita.
Razvijen je funkcionalni prototip sustava koji u sebi objedinjuje:
- AI Avatara s integriranim glasom i vizualnim prikazom, koji korisnicima nudi odgovore na opće informacije o poliklinici;
- Pametnu e-mail platformu koja klasificira dolazne poruke u 9 kategorija (npr. upiti o simptomima, cijenama, liječnicima, radnom vremenu, sistematskim pregledima itd.);
- Automatiziranu trijažu pacijenata na temelju opisa simptoma, s preporukom specijalista i prijedlogom termina;
- Integraciju s Google kalendarom za automatsko zakazivanje pregleda;
- Automatsku koordinaciju s vanjskim partnerima, uz praćenje odgovora i podsjetnike;
- Centralnu bazu znanja u koju se unose svi relevantni dokumenti (cjenici, rasporedi, medicinske smjernice…), čime se osigurava da AI odgovori budu točni, aktualni i verificirani.
Sustav je razvijen u testnom okruženju, kao tehnološki demonstrator, bez uvođenja u produkcijsko korištenje.
Rezultati i koristi
Iako je riječ o testiranju, rezultati su pokazali izniman potencijal sustava za poboljšanje svakodnevnog rada zdravstvene ustanove. Kroz simulaciju stvarnih scenarija i prikupljanje podataka, utvrđene su brojne koristi koje bi implementacija ovakvog sustava donijela:
- Vrijeme odgovora na upit smanjeno je s 4–24 sata na manje od 5 minuta;
- Administrativno opterećenje smanjeno za 85%, čime se osoblju omogućuje fokus na složenije zadatke i rad s pacijentima;
- Točnost trijaže povećana na 95%, uz mogućnost automatskog prepoznavanja hitnih slučajeva;
- Vrijeme organizacije sistematskog pregleda (koji uključuje vanjske partnere) skraćeno je s 1–2 dana na 30 minuta;
- Zadovoljstvo pacijenata povećano za 34%, a broj propuštenih termina i upita sveden na minimum;
- Predviđa se godišnje financijske uštede kreću se između 35.000 i 50.000 EUR, uz povrat investicije unutar 8–9 mjeseci.
Testni rezultati jasno su pokazali operativni i financijski potencijal digitalne transformacije temeljen na AI-u u zdravstvu.
Naučene lekcije
Tijekom testiranja identificirani su ključni uvjeti za uspješnu implementaciju AI rješenja u zdravstvu:
- Standardizacija ulaznih podataka i struktura medicinske dokumentacije presudni su za kvalitetnu obradu i točne odgovore AI agenta;
- Iterativni razvoj sustava, u suradnji s medicinskim osobljem, nužan je za prepoznavanje stvarnih potreba i iznimnih situacija iz prakse;
- Sigurnost i privatnost podataka moraju biti ugrađeni u svaki korak dizajna sustava;
- Modularna arhitektura omogućava postupno uvođenje novih funkcionalnosti bez ometanja postojećeg poslovanja;
- Integracija s kalendarima, e-mailom i bazama podataka mora biti precizno testirana i tehnički pouzdana, osobito u ustanovama s visokom razinom osjetljivosti podataka.
Mjerljivi podaci
Tijekom testne faze (TRL 3), ostvareni su sljedeći indikativni rezultati:
- Vrijeme odgovora na upite smanjeno je za 96%;
- Točnost AI trijaže povećana je s 85% na 95%;
- Opterećenje administrativnog osoblja smanjeno s 40% na 5% radnog vremena;
- Zadovoljstvo pacijenata poraslo s 3,5 na 4,7 od 5;
- Vrijeme naručivanja smanjeno s 1–2 dana na 30 minuta;
- Brzina odgovora vanjskih partnera poboljšana za 70%.
Zaključak
Testiranje AI agenta u Poliklinici Primari pružilo je konkretan i mjerljiv uvid u mogućnosti digitalne transformacije zdravstvenih ustanova uz pomoć LLM i RAG tehnologija.
Iako se ne radi o produkcijskoj implementaciji, testna faza pokazala je jasne operativne, organizacijske i financijske koristi koje bi sustav mogao donijeti u stvarnim uvjetima. Sustav je dizajniran da bude skalabilan i modularan, s mogućnošću proširenja na glasovne asistente, mobilne aplikacije i integraciju s EHR sustavima.
Projekt je postavio temelj za daljnju digitalizaciju, a stečeni uvidi i tehnička dokumentacija služe kao polazište za planiranje investicije i prijavu na nacionalne ili EU natječaje.
Poliklinika Primari je time iskazala vizionarski pristup i spremnost za usvajanje najmodernijih tehnologija u cilju poboljšanja kvalitete usluge, zadovoljstva pacijenata i učinkovitosti zdravstvenog sustava.
Croatian 
English 
Italian