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Prédiction d’Absences

Prédiction horaire des absences avec scoring de risque.

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Ce que fait cet agent

Prédiction d’Absences est l’agent qui évalue la probabilité qu’un patient ne se présente pas à son prochain rendez-vous. Il combine un modèle de gradient boosting entraîné sur l’historique réel de la clinique avec des signaux contextuels (jour, heure, distance, météo, délai de réservation). L’objectif est clair: réduire les no-shows jusqu’à 30% en permettant une confirmation ciblée des cas à risque.

Pourquoi c’est important

Une clinique avec 15-20% de no-show perd des revenus et bloque des créneaux à d’autres patients. Appeler tous les patients 48h avant est coûteux opérationnellement. Prédiction d’Absences trie par risque: l’accueil n’a qu’à concentrer l’effort de confirmation sur les 20% supérieurs, pas sur 100%.

Comment ça marche

L’agent exécute un scan horaire sur les rendez-vous des prochaines 72 heures. Pour chacun, il calcule un score 0-100 et le classe en LOW/MEDIUM/HIGH. Les HIGH déclenchent une notification à l’accueil avec suggestion d’action (WhatsApp / appel / SMS selon préférence patient). Idempotency 24h par rendez-vous évite les doublons entre ticks.

Intégration dans le flux clinique

Prédiction d’Absences consomme du module rendez-vous et de l’historique patient. La notification générée arrive à Accueil, qui la traite avec le modèle de confirmation approprié. Quand un rendez-vous HIGH est annulé après confirmation, il libère le créneau pour le gérant à réaffecter manuellement ou via liste d’attente.

Décisions autonomes

Recalculer le score de chaque rendez-vous au scan horaire
Classer chaque rendez-vous en LOW/MEDIUM/HIGH selon seuils calibrés
Générer notification à l'accueil uniquement pour les rendez-vous HIGH
Suggérer le canal de contact selon la préférence déclarée du patient
Éviter les notifications dupliquées avec idempotency de 24h

Entrées et sorties

Reçoit

· Historique des rendez-vous passés du patient (présence et no-shows)
· Jour de la semaine, heure et délai de réservation
· Distance entre domicile et clinique (optionnel)
· Données météo prévues du jour (optionnel)

Produit

· Score 0-100 par rendez-vous
· Classification LOW / MEDIUM / HIGH
· Notification à l'accueil avec suggestion d'action
· Traçabilité de la prédiction sur le rendez-vous

Métriques en production

-30%

Réduction no-shows

Toutes les heures

Scan

24h par rendez-vous

Idempotency

Collabore avec

Reception

Patient Flow Forecast

Patient Segmentation

Stack technique

Modèle

Gradient boosting entraîné sur données de la clinique

Exécution

CPU locale (modèle léger, pas de GPU requise)

Latence

Scan horaire sur fenêtre 72h

Confidentialité

Modèle entraîné uniquement avec les données de la clinique elle-même

Questions fréquentes

Le modèle est-il entraîné avec des données d'autres cliniques?+

Pas par défaut. Chaque clinique a son propre modèle entraîné uniquement sur son historique. Cela évite les biais de populations différentes et préserve la souveraineté des données. En option, des données anonymisées peuvent être mélangées entre cliniques d'un même groupe si convenu contractuellement.

Et si un nouveau patient n'a pas d'historique?+

Le modèle applique un score basé sur des signaux contextuels (jour, heure, délai, distance) et renvoie un niveau de confiance plus bas. L'accueil peut traiter ces patients avec le protocole standard de première visite.

Comment mesure-t-on la réduction de 30% dans ma clinique?+

On compare le taux de no-show 3 mois avant et 3 mois après le déploiement, sur le même périmètre de rendez-vous. Le tableau de bord du gérant montre la comparaison en direct.

Le patient peut-il voir la prédiction?+

Non. Le score est interne et n'est montré qu'à l'accueil et au gérant. Le patient ne voit jamais qu'il a été classé HIGH. L'action visible pour lui est la confirmation habituelle.

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