Agent · 100% sur site · notre raisonneur

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

  • · Rendez-vous programmé
  • · Historique du patient

Produit

  • · Probabilité d'annulation
  • · Rappels préventifs suggérés

Métriques en production

-30% (mesuré 3 mois avant vs 3 mois après déploiement, Microdental)
Réduction no-shows
Toutes les heures
Scan
24h par rendez-vous
Idempotency

Collabore avec

Reception
Patient Flow Forecast
Patient Segmentation

Stack technique

Modèle
Moteur de raisonnement clinique de Dental Brain
Exécution
Serveur local sur site — sans cloud, sans tiers
Latence
Réponse en quelques secondes
Confidentialité
Les données du patient ne quittent jamais le serveur du cabinet

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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