Anima が GPT‑6 と GPT‑Live で診療所の電話待ち時間を 75% 短縮

患者からの相談や診療に関する書簡、診療記録は、いずれも医療チームによる確認と対応を必要とします。こうした業務が積み重なると、患者が返答を待つ時間が長くなり、重要な情報が未処理のまま滞るおそれがあります。

Anima⁠（新しいウィンドウで開く） は、これらのワークフローを単一のプラットフォームに統合し、専門特化した AI チームメイトが患者の病歴の収集、文書の処理、診療記録の下書き作成を担うことで、医療チームを支援します。そのビジョンは、すべての人に一人ひとりに合った医療を届けることです。医療は患者のニーズに応じて提供されるべきだという信念に基づいています。

英国で創業した Anima は現在、同国の 1,000 を超える診療所を通じて 1,400 万人以上の患者を支え、毎月 80 万件以上の案件を処理しています。米国やオーストラリアをはじめ、ほかの地域にも事業を拡大しています。Anima の CEO 兼共同創業者である Shun Pang 氏によると、同社はクローズドソースとオープンソースの全モデルをベンチマーク評価したうえで OpenAI を選び、文書処理のワークフローには GPT‑6 モデルを、通話には GPT‑Live を使用しています。

Anima の創業前、Shun 氏は臨床研修の際に、異常を示す検査結果が 6 か月間も未処理のままになり、命を救えたかもしれない治療を受け損ねた患者を目の当たりにしました。この経験から、医療の問題は医学そのものではなく、医療システム内での情報の流れにあると考えるようになりました。医療チームが患者のニーズに応える余力を増やすために、同氏は Anima を設立しました。このプラットフォームは、患者からの相談、診療文書、フォローアップ業務を一か所に集約します。

Anima の AI 受付担当 Andi は、GPT‑Live を基盤としています。患者は電話で Andi に症状を伝えることができます。その間、Anima 独自のポリシーエンジンが、あらかじめ定められた臨床的に承認済みの受付ワークフローに沿って会話を進めます。続いて GPT‑5.4 mini が適切な問診票を選び、収集された病歴が構造化された案件として診療所のダッシュボードに表示されます。医師や診療所のスタッフは、そこから案件を確認し、対応に移ることができます。

Anima によると、Andi を導入した診療所では電話の待ち時間が 40～50 分から 10 分へと、少なくとも 75% 短縮されました。Anima の患者アンケートでは、86% が Andi をまた利用したいと回答しました。Anima は、特に満足度の高い利用者の中に 80 代や 90 代の人々もいることを確認しています。「皆さん、音声エージェントとの会話をとても喜んでくださっています」と Shun 氏は語ります。「どれだけ時間がかかっても辛抱強く、とても丁寧に応対してくれるからです。」

Anima の Documents 製品は GPT‑6 モデルを使い、届いた診療文書から送信者、受信者、文書の種類、診療などの日付といった情報を抽出します。次に、多段階のパイプラインで各文書を正しい患者に紐付け、適切な診療コードを特定し、診療所のスタッフが確認できるよう次の対応を提案します。

診療コードの付与は、解決が最も難しい技術的課題の一つでした。「SNOMED コードの候補は約 80 万種類あります」と、Anima のエンジニアリング責任者 Michael Skupien 氏は語ります。「日常的に使われるのはその一部にすぎませんが、どのコードを使うかの判断は診療所ごとに異なります。」

Anima は診療所にシステムの設定を求めたり、顧客ごとに個別のモデルをファインチューニングしたりするのではなく、コンテキスト内学習を使ってモデルの判断を各診療所に合わせています。このアプローチには、一貫して指示に従えるモデルが必要です。

Anima によると、以前は 1 時間あたり約 15 件の文書を処理していた診療所が、通常 30～45 件を処理できるようになっています。特に成果を上げている診療所では 45～60 件に達します。「Anima の導入から数日で、10 万件を超える未処理文書を片付けた診療所もあります」と Shun 氏は語ります。「つまり、重要な最新情報や薬の変更が何か月も未処理のまま放置されることなく、速やかに医療従事者に届くのです。」

患者が重要な情報を伝えている間、医師は話を聞くこととカルテ用のメモを取ることの両方に注意を向ける必要があります。Anima は GPT 5.6 Luna を使って Scribe 製品を開発しました。診察の文字起こしを構造化された診療記録に変換し、そこで得られた診療情報を活用して紹介状や患者へのフォローアップメッセージの下書きも作成します。

医師は診察中ずっと入力作業をする必要がなくなり、患者により多くの注意を向けられます。Anima によると、以前は作成に数分かかっていた診療記録の下書きが数秒で完成し、医療従事者が確認できる状態になります。作成に 5～15 分かかることが多かった紹介状も、診察内容と患者の記録から数秒で下書きを作成でき、すぐに医療従事者が確認できます。

「患者には診察後まもなく、わかりやすいフォローアップメッセージが届きます。不安が和らぎ、診察で伝えられた内容も思い出しやすくなります」と Shun 氏は語ります。「夜 8 時や 9 時まで働いていた医師が、今では定時に仕事を終えられるようになったという声をよく耳にします。」

Anima のビジョンは、すべての人に一人ひとりに合った医療を届けることです。その実現には、医療チームが受診から治療後までの全過程を通じて一人ひとりのニーズを理解し、対応するための情報、時間、余力が必要です。

OpenAI のモデルを活用した取り組みは、そのビジョンに向けた具体的な前進を支えています。Andi は電話で情報を集め、スタッフが対応できるよう、相談内容を構造化します。Documents は、届いた診療情報の処理を支援します。Scribe は、医療従事者が確認できるよう、診療記録やフォローアップの連絡文の下書きを作成します。

Anima によると、プラットフォーム全体でほとんどの案件が 24 時間以内に解決されており、解決時間の中央値は約 3.5 時間です。「OpenAI のモデルに支えられ、私たちは英国の 1,400 万人の患者に大きな変化をもたらしています」と Shun 氏は語ります。「患者にとっても診療所にとっても、本当に欠かせないものです。」

Anima は、医療チームが目の前の患者をケアする余力を生み出すとともに、将来に向けた診療体制やサービスづくりを支援しています。