450 годин на місяць на ручне сортування аналізів — медичний персонал вигорає через паперову рутину

Минулого місяця ми намагалися систематизувати результати аналізів через спільні таблиці в Google Sheets, щоб пришвидшити видачу висновків. Зараз над цим працює три адміністратори в Києві та двоє у Львові, які вручну копіюють дані з лабораторної системи в шаблони повідомлень. Ми витрачаємо на це приблизно 65 000 гривень на зарплати щомісяця, але все одно маємо затримки у 3-4 години. Використовуємо Notion для внутрішніх інструкцій, проте людський фактор нікуди не зникає. Окремо пробували ChatGPT для написання пояснень до складних термінів, але це займає купу часу на копіпаст.

Найбільше дратує те, що висококваліфіковані медичні реєстратори змушені працювати як друкарські машинки. Пацієнти обривають лінію, бо не отримують результати вчасно, і це створює величезну емоційну напругу в команді. Минулого тижня ми втратили двох лояльних клієнтів, бо адміністратор просто забув прикріпити файл у месенджері через втому. Це прямі збитки для репутації мережі «Україна Здоров’я», які важко оцінити лише грошима. Відчуття постійного гасіння пожеж замість стратегічного розвитку просто виснажує.

Системна причина полягає у відсутності автоматизованого містка між нашою внутрішньою базою даних та клієнтом. Наша медична система застаріла і не має гнучкого API, тому ми покладаємося на ручну працю 70 працівників. Процеси прописані, але вони не масштабуються: чим більше пацієнтів, тим більше людей нам треба наймати на обробку даних. Ми стали заручниками власного росту, бо інструменти не відповідають сучасним запитам на швидкість. Бракує єдиної автоматизованої логіки, яка б обробляла типові звіти без залучення людини.

Ми найняли фрілансера-розробника, який спробував написати скрипт для автоматизації вивантаження з Excel, заплативши йому 1200 доларів. Це частково допомогло, але скрипт постійно «падає» через оновлення системи, і підтримка коштує ще 300 доларів щомісяця. Також ми купили платну версію ChatGPT для кожного старшого менеджера, щоб вони швидше форматували відповіді. Зараз це рішення обходиться нам приблизно у 2500 доларів на місяць, якщо врахувати всі витрати на софт та оплату додаткових годин персоналу. Проте помилки все одно трапляються, бо система не є цілісною.

Це рішення — як пластир на відкриту рану, воно не лікує причину. Фрілансер не розуміє медичної специфіки, тому скрипти часто видають помилкові дані, які потім доводиться перевіряти вручну. Ми витрачаємо шалені гроші на підтримку милиць, які не дають нам впевненості у завтрашньому дні. Команда все одно перевантажена, бо автоматизація торкнулася лише 20 відсотків процесів. Ми не можемо масштабуватися на нові відділення, бо просто не знайдемо стільки кваліфікованих адміністраторів, які погодяться на таку монотонну роботу.