diff --git a/modules/turnero/api/ai_chat.php b/modules/turnero/api/ai_chat.php
index ba1035b..e63ccf2 100644
--- a/modules/turnero/api/ai_chat.php
+++ b/modules/turnero/api/ai_chat.php
@@ -1,7 +1,7 @@
 <?php
 /**
  * modules/turnero/api/ai_chat.php
- * POST { pregunta: string }
+ * POST { pregunta: string, historial?: [{rol:'user'|'model', texto:string}, ...] }
  * Llama a Gemini Flash con contexto completo del turnero del día.
  */
 require_once __DIR__ . '/_helpers.php';
@@ -14,6 +14,17 @@ $pregunta = trim($body['pregunta'] ?? '');
 if ($pregunta === '') jsonError('Pregunta vacía', 400);
 if (mb_strlen($pregunta) > 800) jsonError('Pregunta demasiado larga', 400);
 
+// Historial de la conversación, para que LIA entienda preguntas de seguimiento
+// ("¿y de esos cuántos fueron en la mañana?"). Se limita a los últimos turnos
+// para no inflar el consumo de tokens en cada llamada.
+$historial = [];
+foreach (array_slice(is_array($body['historial'] ?? null) ? $body['historial'] : [], -8) as $h) {
+    $rol   = ($h['rol'] ?? '') === 'model' ? 'model' : 'user';
+    $texto = trim((string)($h['texto'] ?? ''));
+    if ($texto === '') continue;
+    $historial[] = ['role' => $rol, 'parts' => [['text' => mb_substr($texto, 0, 2000)]]];
+}
+
 define('LIA_TOKENS_MAX', 1_000_000);
 
 $pdo = db();
@@ -173,9 +184,11 @@ if (!$ses) {
 
 // ── Prompt ────────────────────────────────────────────────────
 $systemPrompt = <<<PROMPT
-Eres el asistente inteligente del sistema de turnero del Laboratorio Clínico.
-Responde de forma concisa y útil en español. Puedes analizar: tiempos de espera y servicio por paciente, recepcionista o bacteriólogo; facturación del día; exámenes solicitados; franjas horarias con mayor demanda; buscar pacientes por nombre o cédula.
+Eres LIA, la asistente inteligente del sistema de turnero del Laboratorio Clínico.
+Responde en español, con el detalle que la pregunta requiera: si te piden un dato puntual sé breve, pero si te piden un listado, un análisis o una comparación, desarróllalo completo. Usa tablas o viñetas cuando ayuden a leer los datos.
+Puedes analizar: tiempos de espera y servicio por paciente, recepcionista o bacteriólogo; facturación del día; exámenes solicitados; franjas horarias con mayor demanda; buscar pacientes por nombre o cédula.
 Solo usa la información del contexto proporcionado. Si no tienes el dato, dilo claramente.
+Tienes el historial de esta conversación: si el usuario pregunta algo que se refiere a tu respuesta anterior, respóndelo sin pedir que repita el contexto.
 
 CONTEXTO DEL DÍA:
 {$ctx}
@@ -184,9 +197,9 @@ PROMPT;
 // ── Llamada a Gemini Flash ────────────────────────────────────
 $payload = json_encode([
     'system_instruction' => ['parts' => [['text' => $systemPrompt]]],
-    'contents' => [
+    'contents' => array_merge($historial, [
         ['role' => 'user', 'parts' => [['text' => $pregunta]]]
-    ],
+    ]),
     'generationConfig' => [
         'temperature'     => 0.3,
         // 600 cortaba a media frase las respuestas largas (listados de turnos,
diff --git a/modules/turnero/views/dashboard.php b/modules/turnero/views/dashboard.php
index e4afd7f..5a87e6e 100644
--- a/modules/turnero/views/dashboard.php
+++ b/modules/turnero/views/dashboard.php
@@ -393,6 +393,7 @@ const API      = '<?= BASE_URL ?>modules/turnero/api/';
 const BASE_WA  = '<?= BASE_URL ?>';
 let _turnos    = [];   // cache para búsqueda local
 let _autoReloadId = null;
+let _liaHistorial = [];  // últimos intercambios con LIA (contexto de seguimiento)
 
 // ── Entrada ──────────────────────────────────────────────────
 document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
@@ -874,13 +875,17 @@ async function enviarIA() {
         const res = await fetch(`${API}ai_chat.php`, {
             method: 'POST',
             headers: {'Content-Type':'application/json'},
-            body: JSON.stringify({ pregunta }),
+            body: JSON.stringify({ pregunta, historial: _liaHistorial }),
         });
         const d = await res.json();
         typing.className = 'ai-msg bot';
         if (d.ok) {
             typing.innerHTML = mdToHtml(d.respuesta);
             hablarIA(d.respuesta);
+            // Guardar el intercambio para que las preguntas de seguimiento tengan contexto
+            _liaHistorial.push({ rol: 'user', texto: pregunta });
+            _liaHistorial.push({ rol: 'model', texto: d.respuesta });
+            if (_liaHistorial.length > 8) _liaHistorial = _liaHistorial.slice(-8);
             if (d.tokens_max) _actualizarTokens(d.tokens_usados, d.tokens_max);
         } else {
             typing.textContent = d.error || 'Error al conectar con la IA';