Operationele efficiëntie
Hoe een lokale chatbot documentatie toegankelijker maakte voor een ziekenhuisgroep
Zorgorganisaties hebben vlotte toegang tot interne kennis nodig, maar documentatie is vaak over platformen verspreid. Dat vertraagt teams en leidt af van patiëntenzorg. Agilytic werkte met een grote ziekenhuisgroep samen aan een lokale chatbot waarmee teams meteen informatie uit interne documentatie terugvinden.
Om de vertrouwelijkheid te beschermen, kunnen we specifieke details aanpassen. Onze belangrijkste bijdrage geven we altijd correct weer.
Context en doelstellingen
Een toonaangevende ziekenhuisgroep beheerde een groeiende hoeveelheid interne documentatie op meerdere platformen, waaronder Confluence voor interne wiki's en Jira voor tickets. IT-teams en medewerkers konden de nodige informatie voor hun dagelijkse werk moeilijk snel vinden.
Zonder een doeltreffend kenniszoeksysteem kampte de organisatie met verschillende operationele uitdagingen:
Tijdrovend handmatig zoeken in uitgebreide documentatieverzamelingen
Extra belasting van inhoudelijke experts die steeds dezelfde vragen kregen
Het risico om beslissingen te baseren op inconsistente of verouderde informatie
Lagere productiviteit doordat medewerkers zochten in plaats van hun kerntaken uit te voeren
Een cruciale vereiste was naleving van de strikte normen voor dataprivacy en veiligheid in de zorgsector.
Het doel was duidelijk: een lokale chatbot bouwen die efficiënt informatie uit verspreide interne documentatie haalt en volledig aan de databeveiligingseisen voldoet.
Aanpak
Een veilige lokale architectuur ontwerpen
Agilytic implementeerde een volledig lokale chatbot op een opensourceplatform met instellingen op maat van de veilige infrastructuur van de ziekenhuisgroep. De oplossing gebruikte Retrieval-Augmented Generation (RAG): de mogelijkheden van grote taalmodellen gecombineerd met gericht informatie ophalen. Een opstelling met twee GPU's zorgde voor kwalitatieve, meertalige antwoorden.
Interne kennis indexeren en structureren
Om snel en correct informatie op te halen, indexeerde het team meerdere databronnen in vectordatabases:
Verschillende Confluence-ruimtes met interne documentatie
Duizenden Jira-tickets
Extra pdf- en DOCX-documenten in de teamwerkruimte
Een gespecialiseerde zoekpipeline behandelde inhoudelijke vragen via semantisch zoeken met RAG.
Zelfstandigheid en onderhoudbaarheid op lange termijn waarborgen
Agilytic leverde uitgebreide documentatie, technische overdrachtssessies en opleidingsmateriaal zodat het team de oplossing zelfstandig kon onderhouden en uitbreiden.
Met Airflow implementeerden we ook pipelineautomatisering voor geplande verversing van de kennisbank.
Resultaten
Agilytic implementeerde een volledig lokale chatbot met opensourcetechnologieën en strikte naleving van dataprivacy. Het project leverde een solide proof of concept op die het potentieel van AI-gestuurd kenniszoeken in de zorg aantoonde.
Belangrijkste opleveringen:
Lokale chatbot met RAG-architectuur
Volledige coderepository met documentatie
Architectuurdocumentatie met modelconfiguraties en bestanden
Pipelineautomatisering voor geplande verversing van de kennisbank
Technische overdrachtssessies, opleidingsmateriaal, gebruikershandleiding en onderhoudsdocumentatie
Om de vertrouwelijkheid te waarborgen, kunnen we bepaalde details in onze klantcases aanpassen.