Anima pangkas waktu tunggu telepon 75% dengan GPT‑6 dan GPT‑Live

Permintaan pasien, surat klinis, dan catatan konsultasi semuanya memerlukan peninjauan dan tindak lanjut dari tim layanan kesehatan. Ketika pekerjaan itu menumpuk, pasien bisa menunggu lebih lama untuk mendapat tanggapan, sementara informasi penting tertahan dalam antrean.

Anima⁠(terbuka di jendela baru) menyatukan alur kerja ini dalam satu platform, dengan rekan kerja AI khusus yang mengumpulkan riwayat pasien, memproses dokumen, dan menyusun draf catatan klinis untuk tim layanan kesehatan. Visinya adalah layanan kesehatan yang dipersonalisasi untuk semua orang, berlandaskan keyakinan bahwa layanan harus diberikan sesuai kebutuhan.

Anima bermula di Inggris Raya. Kini, Anima melayani lebih dari 14 juta pasien di lebih dari 1.000 klinik dan memproses lebih dari 800.000 kasus per bulan di sana. Anima sedang berekspansi ke AS, Australia, dan negara-negara lainnya. Perusahaan ini menggunakan model GPT‑6 dalam alur kerja dokumennya dan GPT‑Live untuk panggilan telepon. Menurut Shun Pang, CEO sekaligus salah satu pendiri Anima, OpenAI dipilih setelah membandingkan kinerja semua model sumber tertutup dan sumber terbuka.

Sebelum mendirikan Anima, Shun menjalani pelatihan klinis. Saat itu, ia menyaksikan seorang pasien kehilangan kesempatan mendapat perawatan yang berpotensi menyelamatkan nyawanya karena hasil tes abnormal tertahan dalam antrean selama enam bulan. Ia kemudian meyakini bahwa persoalan layanan kesehatan bukan terletak pada ilmu kedokteran, melainkan pada bagaimana informasi mengalir dalam sistem. Ia membangun Anima untuk meningkatkan kapasitas tim layanan kesehatan dalam menanggapi kebutuhan pasien. Platform ini menyatukan permintaan pasien, dokumen klinis, dan pekerjaan tindak lanjut di satu tempat.

Andi, resepsionis AI Anima, dibangun dengan GPT‑Live. Pasien dapat menjelaskan gejalanya kepada Andi melalui telepon, sementara mesin kebijakan milik Anima memandu percakapan mengikuti alur penerimaan pasien yang deterministik dan telah disetujui secara klinis. GPT‑5.4 mini kemudian memilih kuesioner yang sesuai, dan riwayat medis yang telah lengkap ditampilkan sebagai kasus terstruktur di dasbor klinik. Dokter dan staf klinik dapat meninjau kasus tersebut dan mengambil tindakan dari sana.

Anima melaporkan bahwa klinik yang menggunakan Andi telah memangkas waktu tunggu telepon dari 40–50 menit menjadi 10 menit, atau berkurang setidaknya 75%. Dalam survei pasien Anima, 86% responden menyatakan bersedia menggunakan Andi lagi. Anima menemukan bahwa orang berusia 80-an dan 90-an termasuk pengguna yang paling puas. “Mereka sangat senang berbicara dengan agen suara,” kata Shun. “Kesabarannya tak terbatas dan tutur katanya sangat sopan.”

Produk Documents dari Anima menggunakan model GPT‑6 untuk mengekstrak informasi dari dokumen klinis yang masuk, seperti pengirim, penerima, jenis dokumen, dan tanggal kejadian. Rangkaian proses bertahap kemudian mencocokkan setiap dokumen dengan pasien yang tepat, mengidentifikasi kode klinis yang sesuai, dan menyarankan tindakan berikutnya untuk ditinjau staf klinik.

Pengodean klinis terbukti menjadi salah satu persoalan teknis yang paling sulit dipecahkan. “Ada sekitar 800.000 kode SNOMED yang bisa dipilih,” kata Michael Skupien, Kepala Tim Rekayasa di Anima. “Hanya sebagian kecil yang rutin digunakan, tetapi setiap praktik tetap memiliki pertimbangan berbeda dalam memilih kode.”

Alih-alih meminta klinik mengonfigurasi sistem atau menyetel model terpisah untuk setiap pelanggan, Anima menggunakan pembelajaran dalam konteks untuk menyesuaikan keputusan model dengan setiap praktik. Pendekatan ini membutuhkan model yang mampu mengikuti instruksi secara konsisten.

Menurut Anima, praktik yang sebelumnya memproses sekitar 15 dokumen per jam kini umumnya memproses 30–45 dokumen. Klinik dengan kinerja terbaik memproses 45–60 dokumen. “Kami melihat klinik menuntaskan tumpukan lebih dari 100.000 dokumen dalam beberapa hari setelah mulai menggunakan Anima,” kata Shun. “Artinya, informasi penting terbaru dan perubahan pengobatan segera sampai ke tenaga klinis, alih-alih tertahan dalam antrean selama berbulan-bulan.”

Saat pasien menyampaikan informasi penting, dokter harus membagi perhatian antara mendengarkan dan membuat catatan untuk rekam medis. Anima membangun produk Scribe dengan GPT 5.6 Luna untuk mengubah transkrip konsultasi menjadi catatan klinis terstruktur, lalu menggunakan kembali konteks klinis yang sama untuk menyusun draf surat rujukan dan pesan tindak lanjut bagi pasien.

Alih-alih mengetik sepanjang konsultasi, dokter dapat mencurahkan lebih banyak perhatian kepada pasien. Anima melaporkan bahwa catatan konsultasi yang dahulu membutuhkan beberapa menit untuk ditulis kini dapat disusun drafnya dalam hitungan detik untuk ditinjau tenaga klinis. Surat rujukan yang biasanya membutuhkan 5–15 menit untuk dibuat juga dapat disusun drafnya dalam hitungan detik berdasarkan konsultasi dan rekam medis pasien, siap ditinjau tenaga klinis.

“Pasien menerima pesan tindak lanjut yang jelas tak lama setelah konsultasi, sehingga kecemasan berkurang dan mereka lebih mudah mengingat informasi yang disampaikan,” kata Shun. “Kami sering mendengar bahwa dokter kini selesai bekerja tepat waktu, bukan lagi sampai pukul 8 atau 9 malam.”

Visi Anima adalah layanan kesehatan yang dipersonalisasi untuk semua orang. Untuk mewujudkannya, tim layanan kesehatan perlu memiliki informasi, waktu, dan kapasitas untuk memahami serta menanggapi kebutuhan setiap orang di sepanjang proses perawatannya.

Penggunaan model OpenAI oleh Anima mendukung langkah-langkah nyata menuju visi tersebut. Andi mengumpulkan informasi melalui telepon dan mengubahnya menjadi permintaan terstruktur yang dapat ditindaklanjuti staf. Documents membantu tim memproses informasi klinis yang masuk. Scribe menyusun draf catatan dan komunikasi tindak lanjut untuk ditinjau tenaga klinis.

Anima melaporkan bahwa sebagian besar kasus di seluruh platformnya diselesaikan dalam 24 jam, dengan median waktu penyelesaian sekitar 3,5 jam. “Kami memberikan dampak besar bagi 14 juta pasien di Inggris Raya dengan dukungan model OpenAI,” kata Shun. “Ini benar-benar sangat penting bagi layanan untuk pasien dan operasional klinik.”

Anima memberi tim lebih banyak ruang untuk merawat pasien hari ini, sekaligus membantu mereka membangun alur perawatan dan layanan untuk masa depan.