GPT‑6 ও GPT‑Live দিয়ে অ্যানিমা ফোনে অপেক্ষার সময় ৭৫% কমায়

রোগীর অনুরোধ, চিকিৎসাসংক্রান্ত চিঠি ও পরামর্শের নোট—এসবই সেবাদানকারী দলগুলোকে পর্যালোচনা করে প্রয়োজনীয় ব্যবস্থা নিতে হয়. এসব কাজ জমে গেলে রোগীদের সাড়া পেতে আরও বেশি সময় অপেক্ষা করতে হতে পারে, আর গুরুত্বপূর্ণ তথ্য পর্যালোচনার অপেক্ষায় পড়ে থাকতে পারে.

অ্যানিমা⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) এসব কাজের প্রক্রিয়াকে একটি প্ল্যাটফর্মে নিয়ে আসে. এর বিশেষায়িত এআই সহযোগী সেবাদানকারী দলগুলোর জন্য রোগীর চিকিৎসা-ইতিহাস সংগ্রহ করে, নথি প্রক্রিয়াকরণ করে এবং চিকিৎসাসংক্রান্ত নোটের খসড়া তৈরি করে. এর লক্ষ্য সবার জন্য ব্যক্তিকেন্দ্রিক স্বাস্থ্যসেবা নিশ্চিত করা. এই লক্ষ্যের ভিত্তি হলো এমন এক বিশ্বাস, প্রয়োজনই নির্ধারণ করবে কে কোন সেবা পাবেন.

অ্যানিমার যাত্রা শুরু যুক্তরাজ্যে. সেখানে এখন এটি ১,০০০টিরও বেশি ক্লিনিকের মাধ্যমে ১ কোটি ৪০ লাখের বেশি রোগীকে সেবা দেয় এবং প্রতি মাসে ৮ লাখেরও বেশি কেস প্রক্রিয়াকরণ করে. এখন এটি যুক্তরাষ্ট্র, অস্ট্রেলিয়াসহ আরও নানা দেশে কার্যক্রম বিস্তৃত করছে. অ্যানিমার প্রধান নির্বাহী ও সহপ্রতিষ্ঠাতা শুন প্যাং জানান, সব উন্মুক্ত ও অনুন্মুক্ত সোর্সের মডেলের তুলনামূলক কর্মক্ষমতা যাচাই করে প্রতিষ্ঠানটি OpenAI বেছে নিয়েছে. নথিসংক্রান্ত কাজে তারা GPT‑6 মডেল এবং ফোনকলের জন্য GPT‑Live ব্যবহার করে.

অ্যানিমা প্রতিষ্ঠার আগে শুন চিকিৎসাবিষয়ক ব্যবহারিক প্রশিক্ষণ নিয়েছিলেন. সেখানে তিনি দেখেন, পরীক্ষায় অস্বাভাবিক ফল পাওয়ার পরও তা ছয় মাস পর্যালোচনার অপেক্ষায় পড়ে থাকায় এক রোগী এমন চিকিৎসা থেকে বঞ্চিত হন, যা হয়তো তাঁর জীবন বাঁচাতে পারত. তাঁর উপলব্ধি হয়, স্বাস্থ্যসেবার সমস্যাটি চিকিৎসাবিজ্ঞানে নয়, বরং ব্যবস্থার ভেতরে তথ্য কীভাবে আদান-প্রদান হয়, সেখানে. রোগীদের প্রয়োজন মেটাতে সেবাদানকারী দলগুলোর সক্ষমতা বাড়ানোর জন্য তিনি অ্যানিমা তৈরি করেন. প্ল্যাটফর্মটি রোগীর অনুরোধ, চিকিৎসাসংক্রান্ত নথি ও পরবর্তী করণীয় এক জায়গায় নিয়ে আসে.

অ্যানিমার এআই রিসেপশনিস্ট অ্যান্ডি তৈরি হয়েছে GPT‑Live দিয়ে. রোগীরা ফোনে অ্যান্ডিকে তাঁদের উপসর্গের কথা বলতে পারেন. এ সময় অ্যানিমার নিজস্ব পলিসি ইঞ্জিন কথোপকথনটিকে সুনির্দিষ্ট ও চিকিৎসাগতভাবে অনুমোদিত তথ্য সংগ্রহের প্রক্রিয়া অনুযায়ী পরিচালনা করে. এরপর GPT‑5.4 mini উপযুক্ত প্রশ্নমালা বেছে নেয়. সম্পূর্ণ চিকিৎসা-ইতিহাসটি ক্লিনিকের ড্যাশবোর্ডে একটি সুসংগঠিত কেস হিসেবে দেখা যায়. চিকিৎসক ও ক্লিনিকের কর্মীরা সেখান থেকেই কেসটি পর্যালোচনা করে ব্যবস্থা নিতে পারেন.

অ্যানিমা জানায়, অ্যান্ডি ব্যবহারকারী ক্লিনিকগুলোতে ফোনে অপেক্ষার সময় ৪০ থেকে ৫০ মিনিট থেকে কমে ১০ মিনিট হয়েছে—অর্থাৎ অন্তত ৭৫% হ্রাস পেয়েছে. অ্যানিমার রোগী জরিপগুলোতে ৮৬% বলেছেন, তাঁরা আবার অ্যান্ডি ব্যবহার করবেন. অ্যানিমা দেখেছে, এর সবচেয়ে সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের মধ্যে আশি ও নব্বইয়ের কোঠায় বয়সী মানুষেরাও রয়েছেন. শুন বলেন, “কণ্ঠের মাধ্যমে কথা বলা এজেন্টের সঙ্গে আলাপ করতে তাঁরা খুবই খুশি.” “এর ধৈর্য অফুরন্ত, আর ব্যবহারও খুব ভদ্র.”

অ্যানিমার Documents পণ্যটি GPT‑6 মডেল ব্যবহার করে ক্লিনিকে আসা চিকিৎসাসংক্রান্ত নথি থেকে প্রেরক, প্রাপক, নথির ধরন ও ঘটনার তারিখের মতো তথ্য সংগ্রহ করে. এরপর কয়েক ধাপের একটি প্রক্রিয়ায় প্রতিটি নথি সঠিক রোগীর সঙ্গে মেলানো হয়, উপযুক্ত চিকিৎসাসংক্রান্ত কোড শনাক্ত করা হয় এবং পরবর্তী করণীয় প্রস্তাব করা হয়, যাতে ক্লিনিকের কর্মীরা তা পর্যালোচনা করতে পারেন.

চিকিৎসাসংক্রান্ত তথ্যকে কোডে রূপ দেওয়া সবচেয়ে কঠিন প্রযুক্তিগত সমস্যাগুলোর একটি বলে প্রমাণিত হয়. অ্যানিমার প্রকৌশল দলের প্রধান মাইকেল স্কুপিয়েন বলেন, “সম্ভাব্য SNOMED কোডের সংখ্যা প্রায় ৮ লাখ.” “এর অল্প কিছু নিয়মিত ব্যবহৃত হয়, কিন্তু কোন কোড ব্যবহার করা হবে, সে বিষয়ে একেক চিকিৎসাকেন্দ্র এখনও একেক রকম সিদ্ধান্ত নেয়.”

ক্লিনিকগুলোকে ব্যবস্থা কনফিগার করতে বলা বা প্রতিটি গ্রাহকের জন্য আলাদা মডেলকে বিশেষভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার বদলে, অ্যানিমা প্রসঙ্গ থেকে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেলের সিদ্ধান্তকে প্রতিটি চিকিৎসাকেন্দ্রের কাজের ধরনের সঙ্গে মানিয়ে নেয়. এই পদ্ধতির জন্য এমন মডেল দরকার, যা ধারাবাহিকভাবে নির্দেশনা মেনে চলতে পারে.

অ্যানিমার তথ্যমতে, যেসব চিকিৎসাকেন্দ্র আগে ঘণ্টায় প্রায় ১৫টি নথি প্রক্রিয়াকরণ করত, সেগুলো এখন সাধারণত ৩০ থেকে ৪৫টি করে. সবচেয়ে ভালো ফল পাওয়া ক্লিনিকগুলো করে ৪৫ থেকে ৬০টি. শুন বলেন, “আমরা দেখেছি, অ্যানিমা ব্যবহার শুরুর কয়েক দিনের মধ্যেই ক্লিনিকগুলো জমে থাকা ১ লাখেরও বেশি নথির কাজ শেষ করেছে.” “এর মানে, গুরুত্বপূর্ণ নতুন তথ্য ও ওষুধের পরিবর্তনসংক্রান্ত খবর মাসের পর মাস অপেক্ষায় পড়ে না থেকে দ্রুত চিকিৎসকদের কাছে পৌঁছে যায়.”

রোগীরা যখন গুরুত্বপূর্ণ তথ্য জানান, তখন চিকিৎসকদের মনোযোগ ভাগ করতে হয়, একদিকে তাঁদের কথা শোনা, অন্যদিকে চিকিৎসার নথির জন্য নোট নেওয়া. অ্যানিমা GPT‑5.6 Luna দিয়ে তার Scribe ফিচারটি তৈরি করেছে. এটি চিকিৎসা-পরামর্শের কথোপকথনের প্রতিলিপি থেকে সুসংগঠিত চিকিৎসাসংক্রান্ত নোট তৈরি করে. এরপর একই চিকিৎসাগত প্রেক্ষাপট ব্যবহার করে অন্য চিকিৎসক বা প্রতিষ্ঠানের কাছে পাঠানোর চিঠি এবং রোগীর জন্য পরবর্তী করণীয়সংক্রান্ত বার্তার খসড়া তৈরি করে.

রোগী দেখার পুরো সময় টাইপ করার বদলে চিকিৎসক রোগীর প্রতি আরও বেশি মনোযোগ দিতে পারেন. অ্যানিমা জানায়, চিকিৎসা-পরামর্শের যেসব নোট লিখতে আগে কয়েক মিনিট লাগত, এখন সেগুলোর খসড়া কয়েক সেকেন্ডেই চিকিৎসকের পর্যালোচনার জন্য তৈরি হয়ে যায়. অন্য চিকিৎসক বা প্রতিষ্ঠানের কাছে পাঠানোর চিঠি তৈরি করতে প্রায়ই ৫ থেকে ১৫ মিনিট লাগত. এখন পরামর্শের কথোপকথন ও রোগীর নথি থেকে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যেই সেই চিঠির খসড়াও চিকিৎসকের পর্যালোচনার জন্য তৈরি করা যায়.

শুন বলেন, “পরামর্শ নেওয়ার অল্প সময় পরই রোগীরা পরবর্তী করণীয় সম্পর্কে স্পষ্ট বার্তা পান. এতে দুশ্চিন্তা কমে এবং পরামর্শগুলো মনে রাখা সহজ হয়.” “আমরা প্রায়ই শুনি, চিকিৎসকরা এখন রাত ৮টা বা ৯টা পর্যন্ত কাজ না করে সময়মতো দিনের কাজ শেষ করতে পারছেন.”

অ্যানিমার লক্ষ্য সবার জন্য ব্যক্তির প্রয়োজন অনুযায়ী স্বাস্থ্যসেবা নিশ্চিত করা. এ জন্য সেবাদানকারী দলগুলোর হাতে প্রয়োজনীয় তথ্য, সময় ও সক্ষমতা থাকতে হবে, যাতে তারা চিকিৎসার প্রতিটি পর্যায়ে প্রত্যেক রোগীর প্রয়োজন বুঝে সে অনুযায়ী ব্যবস্থা নিতে পারে.

OpenAI মডেল দিয়ে অ্যানিমার কাজ সেই লক্ষ্য অর্জনের বাস্তব পদক্ষেপগুলোকে এগিয়ে নিচ্ছে. অ্যান্ডি ফোনে তথ্য সংগ্রহ করে সেগুলোকে সুসংগঠিত অনুরোধে রূপ দেয়, যাতে কর্মীরা ব্যবস্থা নিতে পারেন. Documents সেবাদানকারী দলগুলোকে প্রাপ্ত চিকিৎসাসংক্রান্ত তথ্য প্রক্রিয়াকরণে সহায়তা করে. Scribe চিকিৎসকদের পর্যালোচনার জন্য নোট ও পরবর্তী যোগাযোগের খসড়া তৈরি করে.

অ্যানিমা জানায়, তাদের প্ল্যাটফর্মে বেশির ভাগ কেস ২৪ ঘণ্টার মধ্যে নিষ্পত্তি হয়. নিষ্পত্তির সময়ের মধ্যক প্রায় ৩.৫ ঘণ্টা. শুন বলেন, “OpenAI-এর মডেলগুলোর সহায়তায় আমরা যুক্তরাজ্যের ১ কোটি ৪০ লাখ রোগীর জীবনে বড় প্রভাব ফেলছি.” “রোগী ও ক্লিনিকগুলোর জন্য এটি সত্যিই অপরিহার্য.”

অ্যানিমা সেবাদানকারী দলগুলোকে আজ আরও বেশি যত্ন নেওয়ার সুযোগ করে দেয়, পাশাপাশি ভবিষ্যতের জন্য চিকিৎসাসেবার প্রক্রিয়া ও সেবা গড়ে তুলতে সহায়তা করে.