TL;DR

  • Дмитро Кардіограмчук, Бізнес-аналітик — Минулого місяця я намагався звести дані з нашої застарілої медичної системи та G...
  • Результат: Автоматичне очищення медичних даних та генерація звітів за 15 хвилин замість 40 годин
  • Окупність: 48 днів ($1,900)

120 годин на ручне зведення звітів щомісяця — аналітик вигорає, а клініка втрачає 45 000 гривень прибутку

Д
Дмитро Кардіограмчук·Бізнес-аналітик
Клініка «Здоров'я дому» — мала приватна клініка (18 працівників), спеціалізується на сімейній медицині та лікуванні хронічних захворювань.Команда: 18 осіб

Як ви останній раз вирішували проблему з аналізом ефективності призначень при хронічних захворюваннях?

Минулого місяця я намагався звести дані з нашої застарілої медичної системи та Google Sheets, щоб зрозуміти динаміку лікування 150 постійних пацієнтів. Використовував ChatGPT для написання складних формул, але все одно довелося вручну перевіряти кожну другу назву препарату. Потратив на це близько 40 робочих годин, що в перерахунку на мою зарплату коштувало клініці понад 15 000 гривень. Використовував Notion для структурування висновків, але інтеграція даних відбувалася практично наосліп. Результат отримали із запізненням на тиждень, коли актуальність деяких показників уже була сумнівною.

Що в цьому було складного?

Найбільше бісить рутинна перевірка помилок у назвах ліків та дозуваннях, які лікарі вносять як заманеться. Я відчуваю неймовірну втому та фрустрацію, бо замість стратегічного аналізу працюю звичайним коректором тексту. Через ці затримки власник клініки не зміг вчасно закупити партію дефіцитних препаратів за вигідною ціною. Ми втратили знижку в 10 відсотків від постачальника, а це прямі збитки для нашого невеликого бюджету. Це створює напружену атмосферу в команді, бо всі чекають на мої цифри.

Чому це було складно?

Проблема системна: у нас немає єдиного стандарту введення даних, а медична інформаційна система не має гнучких фільтрів. Наша команда з 18 людей завалена поточною роботою, і ніхто не має часу на розробку автоматизованих скриптів. Ми використовуємо інструменти десятирічної давнини, які просто не розраховані на сучасну аналітику великих даних. Наймати окремого розробника для автоматизації занадто дорого для малої клініки. У результаті ми тупцюємо на місці, використовуючи людський ресурс там, де має працювати алгоритм.

Як ви це вирішили?

Тимчасово ми найняли фрілансера на Upwork, який за 300 доларів написав нам декілька макросів для Excel. Це трохи пришвидшило процес, але тепер я став заручником його коду, бо сам не можу внести жодних змін. Також я особисто купив платну підписку на ChatGPT Plus за 20 доларів, щоб хоч якось структурувати неструктуровані нотатки лікарів. Це рішення допомогло закрити звітність за квартал, але воно не є стабільним. Загалом ці милиці обійшлися клініці приблизно в 14 000 гривень за один цикл звітності.

Чому це рішення було не крутим?

Це рішення абсолютно не масштабується, бо будь-яка зміна в асортименті ліків ламає всі макроси фрілансера. Я витрачаю ще більше часу на листування з розробником, ніж на саму аналітику. Ми платимо гроші за разові виправлення, але знання не залишаються всередині компанії. Кожного разу, коли з'являється новий тип звіту, ми знову опиняємося в тій самій точці хаосу. Це дорогий і ненадійний шлях, який постійно вимагає нових фінансових вливань без гарантії результату.

ROI: повернення інвестицій

Поточні витрати / міс

$1,200/міс — скільки зараз витрачають на проблему

Вартість AI-курсу

$1,900

до 30 людей

Окупність

48 днів

Результат

Автоматичне очищення медичних даних та генерація звітів за 15 хвилин замість 40 годин

Хочете такий самий результат?

Спробуйте AI Accelerator — програму впровадження AI для вашої команди. Перші результати за 1 тиждень.

Почати безкоштовно

Схожі кейси

М
Мирослава КонвеєрнаПровідний аналітик виробничих даних

ТОВ «Світло-Меблі», середнє підприємство з 35 співробітників, що спеціалізується на виготовленні офісних стільців та столів для локальних мереж.

"120 годин на ручне зведення звітів щомісяця — аналітик завалений таблицями замість стратегії"

Окупність: 84 днівЧитати кейс →
Ю
Юлія ДоказоваПровідний HR-менеджер

Мережа стоматологічних клінік «Зубна турбота», 18 співробітників, спеціалізуємося на сімейній стоматології та імплантації.

"Як HR-менеджер мережі стоматологій заощадила 850 доларів на місяць через автоматизацію найму 18 фахівців"

Окупність: 43 днівЧитати кейс →
М
Мирослава ДомашковаБізнес-аналітик

Компанія "ЕдуПлазма" — малий бізнес (8 осіб) з розробки онлайн-курсів для школьників українською мовою, спеціалізуючись на підготовці до вступних випровадженнях.

"120 описів курсів щомісяця вручну — як контент-менеджер витрачає 60 годин на рутину замість стратегії"

Окупність: 48 днівЧитати кейс →