Как команда Pulso адаптировала agentic AI для частной медицинской практики

Команда Pulso рассказала, как создавала AI-инструменты для специалистов с частной практикой, от психологов до стоматологов. Материал посвящен не демонстрации возможностей моделей, а реальным сложностям внедрения. Даже сейчас врачи нередко вручную ведут записи, переносят расписание и отвечают на типовые вопросы пациентов.

Как пишет Towards AI, разработчики отказались от более тяжелой инфраструктуры и выбрали Railway. По их словам, платформа упростила деплой через git, помогла поддерживать одинаковые staging- и production-среды, а также позволила держать FastAPI-бэкенд, Postgres и Redis в одной конфигурации с возможностью позже разделить сервисы. Архитектуру сразу разделили на отдельные слои: обмен сообщениями через WhatsApp и BSP, AI-агенты, доменная логика и система биллинга.

В команде также сообщили, что строили продукт вокруг пилотного проекта и серии валидационных сессий, а не под заранее определенный набор функций. Конкретные возможности, по их словам, появились после наблюдения за повседневной работой специалистов. Среди примеров: транскрибация голосовых заметок в медицинские записи, инструмент поиска и суммаризации литературы, а также AI-помощник для работы с расписанием.