Agent IA · Santé

Voir le résultat avant l'intervention, validé par la clinique

Une clinique de greffe capillaire voulait que ses prospects puissent se projeter avant de réserver. Nous avons construit le site de la clinique, son back-end et un estimateur IA qui transforme les photos et les réponses d'un patient en carte de résultat projeté, relue par la clinique avant envoi.

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Illustration
Agent IA · Santé
  1. Photos et réponses
  2. La clinique accepte
  3. Projeter le résultat
  4. Évaluer et recommander
  5. La clinique envoie

La situation

Les prospects hésitent parce qu'ils n'arrivent pas à se représenter le résultat, et les cliniques passent des heures à répondre aux mêmes premières questions. Un aperçu IA n'est utile que s'il n'atteint jamais un patient sans contrôle.

Ce qui a changé

Le patient envoie ses photos et quelques réponses. Une fois la demande acceptée par la clinique, un modèle d'image produit une carte de résultat projeté et un modèle de texte rédige une courte évaluation. La technique et la formule découlent d'une règle fixe, et rien n'est envoyé avant la relecture de la clinique.

Comment ça marche

5 étapes, de bout en bout

  1. 01

    Photos et réponses

    Le patient envoie ses photos et décrit le stade et les zones de sa perte de cheveux.

  2. 02

    La clinique accepte

    La demande attend la validation de la clinique avant que l'IA ne s'exécute.

  3. 03

    Projeter le résultat

    Un modèle d'image génère une carte de résultat projeté.

  4. 04

    Évaluer et recommander

    Une courte évaluation écrite, puis la technique et la formule suivent une règle fixe.

  5. 05

    La clinique envoie

    La clinique relit la carte, puis envoie son lien au patient.

Là où l'IA s'arrête

Le modèle écrit. Le code décide.

Le modèle

  • Génère l'image du résultat projeté
  • Rédige une courte évaluation

Le code

  • Ne lance rien avant que la clinique accepte la demande
  • Déduit la technique et la formule d'une règle fixe
  • Enregistre le coût réel de chaque génération
  • Bascule sur un texte prédéfini si le modèle échoue

En chiffres

Des comptes lus dans le code livré. Aucun résultat inventé.

2
validations humaines avant que le patient ne voie quoi que ce soit
5
états par lesquels passe chaque demande
1
règle fixe pour la recommandation

Construit avec

  • Modèles d'image et de texte
  • File de tâches et planificateur
  • Postgres et stockage
  • Protection anti-bots
  • Workflow d'e-mails

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