Channel
@AI_Stom
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
21subscribers
+4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003990296688 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @AI_Stom |
| Created | 19 July 2026 — measured — dated from the channel’s first post |
| First recorded | 11 August 2026 |
| Last confirmed live | 3 October 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 3 times, most recently 3 October 2026 |
| On Telegram | t.me/AI_Stom |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 1 October 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 83% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 11 Sept 2026, 05:18 | 21 | +1 |
| 16 Aug 2026, 15:26 | 20 | +2 |
| 11 Aug 2026, 18:46 | 18 | no change |
| 8 Aug 2026, 19:22 | 18 | +1 |
| 7 Aug 2026, 19:32 | 17 | first reading |
16 posts held, back to 19 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 16 posts for this entry, the most recent from 11 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
7 reactions across 4 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 28.6% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 2 | 28.6% | |
| 🔥 | 2 | 28.6% | |
| 👍 | 1 | 14.3% | |
| 👨💻 | 1 | 14.3% | |
| 😱 | 1 | 14.3% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 4 of the 16 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 7 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 19 July 2026 to 11 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
1️⃣ Автономный робот впервые провёл стоматологическую процедуру ИИ-робот впервые в истории самостоятельно выполнил препарирование зуба под коронку на живом пациенте — в 8 раз быстрее врача. Вместо рентгена — 3D-модель зуба через оптическую когерентную томографию, без облучения. Одобрения FDA у системы пока нет — это единичная демонстрация, а не клиническая практика. 🔗 British Dental Journal (Nature) 2️⃣ 70 000+ имп…
👨💻1
Posted without readable text
Самые сложные пациенты в стоматологии — комплексные 🦷 Результат их лечения зависит не от одного врача, а от связки: ортопед, хирург, терапевт, ортодонт. Типичная ситуация 👇 Ортопед отправляет пациента к терапевту лечить зуб. Через пару недель пациент возвращается — и чёткой картины нет: что сделано, почему именно так и как это влияет на общий план. Запись в МИС есть, но она на эти вопросы не отвечает. Так комплекс…
😱1
Появилась идея сделать умную систему учета материалов 🫣 Мы имеем закрытые счета пациентов, в системе мы один раз задаем норму расхода к каждой услуге, а дальше система сделает все сама. В моей программе для зуботехнических лабораторий уже есть этот функционал, осталось только реализовать для стоматологии. Какие плюсы: ✅ Система видит расход материала ✅ При отклонениях от нормы мы сразу получаем уведомление о перерасх…
👍1🔥1
Как это работает? 1- сначала мы связываем наш прайс с шаблонами заполнения карт 2- после приема и формирования счета у пациента скрипт считывает наименование оказанной услуги, номер зуба, если там фигурирует имплантация шаблон автоматически заполняется 3- после формирования карты нужно что доктор проверил ее, скорректировал и отправил главврачу на проверку 4- так же он может распечатать и вклеить в бумажную карту Вс…
А что если сразу после приема пациента, система будет сама заполнять карту за врача и единственное что нужно будет - это проверить, скорректировать и сохранить? Казалось бы фантастика, но мы уже это сделали и в данный момент тестируем, как это работает распишу чуть позже ↩️
🔒 Главный страх клиники звучит так: «а вы не сольёте данные пациентов в нейросеть?» Правильный ответ — не обещание, а архитектура. В CRMpro к ИИ уходит только обезличенная клиническая часть: ✅ услуга, номер зуба, дата, специальность врача ❌ НЕ уходит: ФИО, телефон, дата рождения, ID пациента ИИ видит «кариес, зуб 24, терапевт» — и не знает, чей это зуб. Этого достаточно для работы и соответствует 152-ФЗ. Приватно…
⭐ Раньше руководитель слушал 5–10 звонков в неделю и по ним судил о работе всей команды. Выборка крошечная, выводы — на удачу. Теперь ИИ разбирает каждый разговор по чек-листу: поздоровался? предложил запись? назвал цену? отработал возражение? — и ставит оценку. Результат честнее и полезнее: • видно всю команду, а не случайные звонки • слабые места всплывают сразу: «не перезвонил», «не назвал адрес» • обучение стро…
🎙️ «А что мы там обещали тому пациенту на прошлой неделе?» Раньше — переслушивать запись 5 минут. Теперь — открыть текст расшифровки и прочитать за 10 секунд. CRMpro превращает разговоры администратора с пациентом в текст. И делает это на собственном сервере клиники, а не в чужом облаке — голос пациента наружу не улетает. Зачем это на практике: • быстро понять, о чём договорились • увидеть, какие услуги спрашивают…
✅ «Вы записаны на завтра в 15:00. Придёте?» — и две кнопки. Пациент жмёт — статус визита меняется сам. Никаких «перезвоните, я подумаю» и потерянных договорённостей. Что это даёт клинике прямо сейчас: • администратор видит, кто точно придёт, а кто завис • освободившийся слот сразу уходит из листа ожидания • каждое касание пишется в карточку — вся история под рукой Звучит как мелочь. Но именно из таких мелочей и ск…
🔔 Проблема любого напоминания: а вдруг человек не увидит? Telegram молчит, SMS ушла в спам, почту не читают. Отправить сразу во все каналы — пациент получит три одинаковых сообщения и будет раздражён. В CRMpro напоминание идёт каскадом. Сначала Telegram. Нет реакции за N минут — MAX. Всё ещё тишина — SMS как гарантированный «добивочный» канал. Система сама переходит к следующему шагу и останавливается, как только …
📉 Один пациент не пришёл. Кажется — минус один. На самом деле минус гораздо больше. Пустое окно в расписании — это простой врача, незанятое дорогое оборудование и очередь, которая могла бы двигаться быстрее. А в среднем не доходит каждый пятый. Классический ответ клиники — «будем обзванивать». Но администратор физически не успевает всех, а вечером и в выходные звонить вообще некому. Напоминание, отправленное «когда…
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @AI_Stom. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 11 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ИИ в Стоматологии” (@AI_Stom), 21 subscribers as measured 11 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AI_Stom.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.