DentalVoz — Agente de voz para clínicas dentales

Concepto

DentalVoz es un agente de voz que vive en la centralita de la clínica dental y gestiona toda la comunicación con los pacientes por teléfono. Llama 24 horas antes de cada cita para confirmar asistencia, realiza el cuestionario pre-tratamiento (alergias, medicación actual, síntomas, tratamientos previos), llama después del tratamiento para seguimiento y recupera las ausencias con una llamada de rebooking que ofrece hueco en el mismo mensaje. El agente habla de forma natural en español, entiende acentos regionales, maneja objeciones ("me duele", "no puedo", "¿cuánto cuesta?") y se integra con el software de gestión de la clínica (Dentix, Clinics, o cualquier sistema con API o exportación CSV). No es un robot de voz con menús interminables: es un conversacional que adapta la conversación al paciente, al tratamiento y al historial.

Quién paga: clínicas dentales de 1–8 consultas en Madrid y área metropolitana (Las Rozas, Majadahonda, Pozuelo, Alcorcón, Getafe). Hoy pierden el 15–25 % de las citas por ausencias (no-shows) y no tienen tiempo para llamar a cada paciente antes de la cita. Una clínica con 20 citas/día pierde 3–5 citas/día, lo que supone 3.000–6.000 €/mes en ingresos perdidos.

Ingresos: por llamada — 0,30–0,60 €/llamada (confirmación, cuestionario o seguimiento), con plan mínimo mensual de 99–199 € por clínica. Sin setup, sin permanencia. La clínica paga solo por las llamadas que se realizan. Con 20 citas/día y 3 llamadas por cita (confirmación, pre-tratamiento, seguimiento), el coste es de 90–180 €/mes, muy por debajo de lo que recupera en no-shows evitados.

Por qué es nueva

• Novedad: no es un software de gestión de clínicas ni un robot de voz con menús: es un agente conversacional que llama al paciente, le hace el cuestionario pre-tratamiento, actualiza el expediente y recupera la cita perdida en la misma llamada. Las clínicas dentales hoy confían en que el paciente recuerde la cita o en que la recepcionista llame — cuando puede. DentalVoz lo hace de forma autónoma, con voz natural y memoria de cada paciente.
• Dónde añadimos valor: una clínica con 20 citas/día y un 20 % de no-shows pierde ~4 citas/día, ~4.000 €/mes. DentalVoz reduce los no-shows al 5 % con llamadas automáticas, recuperando ~3.000 €/mes. Frente a una recepcionista que cobra 1.200–1.500 €/mes y no puede llamar a 40 pacientes al día, o a un SMS que se ignora, DentalVoz cuesta 90–180 €/mes y habla con todos.
• Visión: de la cita al tratamiento: con el historial de voz y el cuestionario pre-tratamiento, el sistema aprende qué pacientes necesitan más seguimiento, qué tratamientos tienen más complicaciones y qué franjas horarias tienen más ausencias, y acaba proponiendo la agenda óptima, el plan de tratamiento y el seguimiento personalizado antes de que el dentista lo pida.

Diagrama de secuencia

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Lo que ve el usuario

El dentista o director de la clínica entra al panel web de DentalVoz y ve: (1) Agenda del día con cada cita, estado (confirmada, pendiente, recuperada) y resultado del cuestionario pre-tratamiento; (2) Bandeja de llamadas con las llamadas realizadas, duración, resultado y transcripción; (3) Alertas — pacientes que no confirmaron, pacientes con alergias registradas, pacientes que reportaron dolor post-tratamiento; (4) Métricas — tasa de no-shows (antes vs después), llamadas realizadas, citas recuperadas, ingresos estimados recuperados. Desde el panel puede programar campañas de llamadas (recuperar ausencias de la semana, seguimiento de tratamientos complejos), revisar transcripciones y ajustar los guiones de conversación.

Imagen sugerida: panel web con agenda del día, tarjetas de cita con estado (verde confirmada, roja pendiente, ámbar recuperada), banda lateral con alertas y métricas de no-shows en descenso.

Repositorios utilizados

• https://github.com/google-gemini/gemini-cli — el agente de voz que entiende y habla de forma natural, con contexto del paciente y del tratamiento.
• https://github.com/mem0ai/mem0 — memoria persistente del paciente: tratamientos, alergias, preferencias, historial de llamadas.
• https://github.com/n8n-io/n8n — automatización de flujos: triggers desde el software de gestión, orquestación de llamadas, integración con la clínica.
• https://github.com/firecrawl/firecrawl — búsqueda de información dental actualizada para que el agente responda preguntas frecuentes con datos verificados.
• https://github.com/public-apis/public-apis — listado de APIs de salud y verificación para enriquecer el cuestionario pre-tratamiento.

Variaciones (sinergias)

1. DentalVoz + OpenBB — Añade https://github.com/openbq-org/OpenBB: el agente cruza los datos de la clínica con datos de mercado (precios de tratamientos por zona, competencia, demanda) y propone la tarifa óptima por tratamiento y franja horaria. Qué emerge: un agente que no solo gestiona citas sino que optimiza precios y agenda en tiempo real. Nicho: clínicas dentales que quieren maximizar ingresos por consulta sin subir precios a ciegas.

2. DentalVoz + Agent-Reach — Añade https://github.com/Panniantong/Agent-Reach: el agente monitorea reseñas de la clínica en Google, Facebook y redes sociales, y llama a los pacientes insatisfechos antes de que la reseña se publique, ofreciendo solución y recuperando la relación. Qué emerge: un agente de reputación que convierte pacientes insatisfechos en pacientes recuperados. Nicho: clínicas con foco en reputación online y captación de nuevos pacientes por recomendación.

3. DentalVoz + yt-dlp — Añade https://github.com/yt-dlp/yt-dlp: el agente convierte los vídeos educativos de la clínica (cómo cepillarse, instrucciones post-operatorias, cuidados de implantes) en audio para las llamadas de seguimiento. El paciente escucha las instrucciones post-tratamiento en lugar de leerlas. Qué emerge: un agente que educa al paciente por voz, reduciendo complicaciones y mejorando la adherencia al tratamiento. Nicho: clínicas con tratamientos complejos (implantes, ortodoncia) que requieren instrucciones post-operatorias detalladas.

Plan MVP completo

Ruta: projects/portfolio-2026-10-17-RGVudG/docs/mvp/PLAN-MVP.md