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Un bot que interpreta órdenes médicas
Atención automatizada por WhatsApp para una clínica de resonancias magnéticas: lee la orden médica que le mandan por foto, cotiza sobre 158 estudios y pasa a una persona cuando la conversación deja de ser rutinaria.
- Cliente
- Clínica de resonancias magnéticas, Venezuela
- Rol
- Desarrollador. Levanté el requerimiento, diseñé la arquitectura, escribí el código y la interfaz, monté el servidor y capacité al personal
- Periodo
- 2026 — presente
- Estado
- En producción
El problema
Toda la atención al paciente pasaba por WhatsApp, y la información para responder estaba repartida en tres lugares: un documento de Word, la cabeza de la recepcionista y la memoria de quien llevaba más tiempo en la clínica.
El catálogo tiene 158 estudios. Cada uno cambia de precio según el horario, tiene su propia preparación, y puede exigir orden médica o sedación. A eso se suman los convenios con aseguradoras y varios métodos de pago.
Con ese volumen aparecieron dos problemas concretos: no se daban abasto con la cantidad de gente que escribía, y de noche no había nadie para atender las emergencias.
La decisión que sostiene el sistema
El bot apoya a la clínica sin ponerse nunca en el lugar del médico. Puede cotizar, explicar la preparación, leer una orden y agendar. Lo que no puede hacer es recomendar un estudio a partir de síntomas, porque ahí empieza la automedicación y la negligencia.
Esa restricción no es una instrucción escrita en el prompt: es una regla del flujo que se evalúa antes de que el modelo vea el mensaje. Un prompt se puede esquivar; una regla, no. Y si la consulta es clínica, el bot deriva a un profesional real en vez de opinar.
Al mismo tiempo, eso deja libre lo que sí aporta: de noche y en fin de semana el bot sigue atendiendo, cotiza la urgencia con su tarifa correcta y avisa al personal cuando hace falta una persona.
Pruébalo
Esta es la lógica del sistema real corriendo en tu navegador: sin servidor detrás, sin modelo de lenguaje y sin conexión a ninguna clínica. El catálogo y los precios son inventados. Pulsa la pregunta resaltada y fíjate en lo que hace el bot cuando le piden criterio médico.
Qué construí
- Lectura de órdenes médicas. El paciente manda la orden por foto o PDF —incluso manuscrita— y el sistema extrae paciente, edad y estudio, y pide confirmación antes de cotizar.
- Presupuestos sobre los 158 estudios, con la tarifa que corresponda según el día y la hora.
- Notas de voz transcritas, que en Venezuela son la mitad de los mensajes que entran.
- Filtros clínicos que detectan cuándo el paciente va a necesitar sedación, interpretando respuestas normales y no solo un sí o un no.
- Panel de atención para que el personal vea la cola, retome una conversación y edite el catálogo sin tocar el flujo.
Resultado
- En producción, atendiendo pacientes reales.
- Las cuatro rondas de correcciones formales que pidió el cliente están cerradas y desplegadas.
- La clínica responde de noche y en fin de semana sin tener a nadie de guardia.
- Panel responsive con tema claro y oscuro, con contraste verificado contra WCAG AA.
- Orquestación de flujos
- Evolution API
- Mistral
- Whisper
- PostgreSQL
- Python · Flask
- Docker
- Caddy
- Ubuntu Server
Las capturas usan datos ficticios. No aparece ningún dato real de pacientes ni el nombre de la clínica.