Anima retalla l'espera telefònica un 75 % amb GPT‑6 i GPT‑Live

Les sol·licituds dels pacients, les cartes clíniques i les notes de consulta generen feina que els equips assistencials han de revisar i atendre. Quan aquesta feina s'acumula, els pacients poden haver d'esperar més per rebre una resposta i la informació important pot quedar pendent de revisió.

Anima⁠(s'obre en una finestra nova) reuneix aquests fluxos de treball en una sola plataforma, amb assistents d'IA especialitzats que recullen els antecedents dels pacients, processen documents i redacten esborranys de notes clíniques per als equips assistencials. La seva visió és una atenció sanitària personalitzada per a tothom, guiada per la convicció que l'atenció ha de respondre a les necessitats.

Anima va néixer al Regne Unit, on ara dona servei a més de 14 milions de pacients en més de 1.000 clíniques i processa més de 800.000 casos al mes. S'està expandint als Estats Units, Austràlia i altres països. L'empresa fa servir models GPT‑6 en els seus fluxos de treball documentals i GPT‑Live per a les trucades. Segons Shun Pang, director executiu i cofundador d'Anima, va triar OpenAI després de comparar el rendiment de tots els models de codi tancat i de codi obert.

Abans de fundar Anima, durant la seva formació clínica, Shun va veure com un pacient es quedava sense una atenció que li hauria pogut salvar la vida perquè els resultats anormals d'unes proves van estar pendents de revisió durant sis mesos. Va arribar a la conclusió que el problema de l'atenció sanitària no era la medicina, sinó la manera com la informació circulava pel sistema. Va crear Anima per donar als equips assistencials més capacitat de respondre a les necessitats dels pacients. La plataforma reuneix les sol·licituds dels pacients, els documents clínics i les tasques de seguiment en un sol lloc.

Andi, l'assistent de recepció amb IA d'Anima, es basa en GPT‑Live. Els pacients poden descriure els seus símptomes per telèfon a Andi, mentre el motor de regles propi d'Anima guia la conversa mitjançant fluxos de recollida inicial de dades deterministes i aprovats clínicament. A continuació, GPT‑5.4 mini selecciona el qüestionari adequat i la història clínica completada apareix com un cas estructurat al tauler de la clínica. Des d'allà, els metges i el personal de la clínica poden revisar el cas i actuar.

Segons Anima, les clíniques que fan servir Andi han reduït l'espera telefònica de 40–50 minuts a 10 minuts, una reducció d'almenys el 75 %. A les enquestes d'Anima als pacients, el 86 % va dir que tornaria a fer servir Andi. Anima va constatar que les persones d'entre 80 i 99 anys es trobaven entre els usuaris més satisfets. "Estan molt contents de parlar amb un agent de veu", diu Shun. "Té una paciència infinita i és molt educat."

Documents, el producte d'Anima, fa servir models GPT‑6 per extreure informació dels documents clínics rebuts, com ara el remitent, el destinatari, el tipus de document i les dates dels esdeveniments. A continuació, un procés de diverses etapes associa cada document amb el pacient correcte, identifica els codis clínics adequats i suggereix l'acció següent perquè el personal de la clínica la revisi.

La codificació clínica va resultar ser un dels problemes tècnics més difícils de resoldre. "Hi ha uns 800.000 codis SNOMED possibles", diu Michael Skupien, responsable d'enginyeria d'Anima. "Només se'n fa servir una petita part habitualment, però cada centre pren decisions diferents sobre quins codis utilitzar."

En lloc de demanar a les clíniques que configurin el sistema o de fer un ajust fi de models separats per a cada client, Anima fa servir l'aprenentatge en context per adaptar les decisions del model a cada centre. Aquest enfocament requereix models capaços de seguir les instruccions de manera consistent.

Segons Anima, els centres que abans processaven uns 15 documents per hora ara en processen habitualment entre 30 i 45. Les clíniques amb més rendiment en processen entre 45 i 60. "Hem vist clíniques tramitar més de 100.000 documents pendents en pocs dies després d'adoptar Anima", diu Shun. "Això vol dir que les novetats importants i els canvis de medicació arriben aviat als professionals clínics, en lloc de quedar pendents durant mesos."

Mentre els pacients expliquen informació essencial, els metges han de dividir l'atenció entre escoltar-los i prendre notes per a la història clínica. Anima va crear el seu producte Scribe amb GPT 5.6 Luna per convertir les transcripcions de les consultes en notes clíniques estructurades i, després, reutilitzar el mateix context clínic per redactar esborranys de cartes de derivació i missatges de seguiment als pacients.

En lloc d'escriure durant tota la visita, el metge pot dedicar més atenció al pacient. Segons Anima, les notes de consulta que abans requerien diversos minuts de redacció ara s'esbossen en segons perquè el professional clínic les revisi. Les cartes de derivació, que sovint requerien entre 5 i 15 minuts, també es poden esbossar en segons a partir de la consulta i la història clínica del pacient, a punt per a la revisió del professional.

"Els pacients reben missatges de seguiment clars poc després de la consulta, cosa que redueix l'ansietat i els ajuda a recordar millor la informació", diu Shun. "Sovint ens diuen que ara els metges acaben la jornada a l'hora, en lloc de treballar fins a les vuit o les nou del vespre."

La visió d'Anima és una atenció sanitària personalitzada per a tothom. Això requereix que els equips assistencials disposin de la informació, el temps i la capacitat per entendre les necessitats de cada persona i respondre-hi al llarg de tot el procés assistencial.

El treball amb els models d'OpenAI permet fer passos concrets cap a aquesta visió. Andi recull informació per telèfon i la converteix en sol·licituds estructurades que el personal pot atendre. Documents ajuda els equips a processar la informació clínica que reben. Scribe redacta esborranys de notes i comunicacions de seguiment perquè els professionals clínics els revisin.

Segons Anima, la majoria dels casos de la plataforma es resolen en menys de 24 hores, amb una mediana del temps de resolució d'aproximadament 3,5 hores. "Amb el suport dels models d'OpenAI, estem tenint un impacte enorme en 14 milions de pacients al Regne Unit", diu Shun. "És realment essencial per als pacients i les clíniques."

Anima dona als equips més marge per atendre els pacients avui i els ajuda a crear circuits assistencials i serveis per al futur.