GPT‑6와 GPT‑Live로 병원 전화 대기 시간을 75% 줄인 Anima

환자의 요청, 진료 관련 서신, 상담 기록은 모두 의료진이 검토하고 조치해야 할 업무로 이어집니다. 이런 업무가 쌓이면 환자는 답변을 받기까지 더 오래 기다려야 하고, 중요한 정보는 처리되지 않은 채 남을 수 있습니다.

Anima⁠(새 창에서 열기)는 이러한 워크플로를 하나의 플랫폼으로 통합합니다. 각 업무에 특화된 AI 동료가 의료진을 위해 환자의 병력을 수집하고, 문서를 처리하고, 진료 기록 초안을 작성합니다. Anima는 필요한 사람에게 필요한 진료가 제공되어야 한다는 신념을 바탕으로, 모두를 위한 맞춤형 의료를 지향합니다.

영국에서 시작한 Anima는 현재 영국 내 1,000곳이 넘는 병원에서 1,400만 명 이상의 환자를 지원하며, 매달 80만 건 이상의 케이스를 처리합니다. 이제 미국과 호주를 비롯한 여러 국가로 사업을 확장하고 있습니다. Anima는 문서 워크플로에 GPT‑6 모델을, 전화 통화에 GPT‑Live를 사용합니다. 공동 창립자 겸 CEO인 슌 팡에 따르면, 모든 비공개 소스 및 오픈 소스 모델을 벤치마크한 끝에 OpenAI를 선택했습니다.

슌은 Anima를 창립하기 전 임상 수련을 받던 중, 이상 소견이 나온 검사 결과가 6개월 동안 처리되지 않아 한 환자가 생명을 구할 수도 있었던 치료를 받지 못하는 일을 목격했습니다. 그는 의료의 문제가 의학 자체가 아니라, 시스템 안에서 정보가 전달되는 방식에 있다고 생각하게 되었습니다. 슌은 의료진이 환자에게 필요한 진료에 더 잘 대응할 수 있도록 Anima를 만들었습니다. 이 플랫폼은 환자의 요청, 진료 문서, 후속 업무를 한곳에 모아줍니다.

Anima의 AI 접수 담당자 Andi는 GPT‑Live를 기반으로 개발되었습니다. 환자는 전화로 Andi에게 증상을 설명할 수 있습니다. 이때 Anima의 독자적인 정책 엔진이 임상적으로 승인된 접수 절차에 따라, 사전에 정해진 규칙대로 대화를 이끌어갑니다. 이후 GPT‑5.4 mini가 적절한 문진표를 선택하고, 작성이 완료된 병력 정보는 병원 대시보드에 구조화된 케이스로 표시됩니다. 의사와 병원 직원은 이 케이스를 검토하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

Anima에 따르면 Andi를 사용하는 병원에서는 전화 대기 시간이 40~50분에서 10분으로, 최소 75% 줄었습니다. Anima의 환자 설문조사에서는 응답자의 86%가 Andi를 다시 이용하겠다고 답했습니다. Anima는 80~90대 환자들이 특히 높은 만족도를 보인다는 사실도 확인했습니다. 슌은 “이분들은 음성 에이전트와 대화하는 것을 무척 좋아합니다”라고 말합니다. “얼마든지 기다려주고 아주 예의 바르게 응대하니까요.”

Anima의 Documents는 GPT‑6 모델을 사용해 수신한 진료 문서에서 발신자, 수신자, 문서 유형, 진료 관련 날짜 등의 정보를 추출합니다. 이후 다단계 파이프라인이 각 문서를 해당 환자와 정확히 연결하고, 적절한 임상 코드를 식별하며, 병원 직원이 검토할 수 있도록 다음 조치를 제안합니다.

임상 코딩은 해결하기 가장 어려운 기술적 과제 중 하나였습니다. Anima의 엔지니어링 책임자 마이클 스쿠피엔은 “선택할 수 있는 SNOMED 코드가 약 80만 개에 달합니다”라고 말합니다. “자주 쓰이는 코드는 그중 일부에 불과하지만, 어떤 코드를 사용할지에 대한 판단은 병원마다 다릅니다.”

Anima는 병원에 시스템 설정을 맡기거나 고객별로 별도의 모델을 미세 조정하는 대신, 인컨텍스트 학습을 통해 각 병원에 맞게 모델의 판단을 조정합니다. 이 방식에는 지침을 일관되게 따를 수 있는 모델이 필요합니다.

Anima에 따르면, 시간당 약 15건의 문서를 처리하던 병원들이 이제는 보통 30~45건을 처리합니다. 성과가 가장 좋은 병원은 45~60건을 처리합니다. 슌은 “Anima를 도입한 지 며칠 만에 밀려 있던 문서 10만 건 이상을 모두 처리한 병원들도 있습니다”라고 말합니다. “중요한 최신 정보와 약물 변경 사항이 몇 달씩 처리 대기 상태로 남지 않고 의료진에게 신속하게 전달된다는 뜻입니다.”

환자가 중요한 정보를 이야기하는 동안, 의사는 환자의 말을 듣는 동시에 의무 기록에 남길 내용을 메모해야 합니다. Anima는 GPT 5.6 Luna를 기반으로 Scribe를 개발했습니다. Scribe는 진료 대화록을 구조화된 진료 기록으로 변환하고, 동일한 임상 맥락을 활용해 진료 의뢰서와 환자에게 보낼 후속 안내 메시지의 초안도 작성합니다.

의사는 진료 내내 내용을 입력하는 대신 환자에게 더 집중할 수 있습니다. Anima에 따르면, 이전에는 작성에 몇 분씩 걸리던 진료 기록의 초안이 이제는 몇 초 만에 완성되어 의료진이 검토할 수 있습니다. 보통 작성에 5~15분이 걸리던 진료 의뢰서 역시 진료 내용과 환자 기록을 바탕으로 몇 초 만에 초안이 완성되어 의료진의 검토를 받을 수 있습니다.

슌은 “환자는 진료 직후 명확한 후속 안내 메시지를 받아 불안감을 덜고, 진료 내용도 더 잘 기억할 수 있습니다”라고 말합니다. “이제 의사들이 저녁 8시나 9시까지 일하지 않고 제시간에 퇴근한다는 이야기를 자주 듣습니다.”

Anima의 비전은 모두를 위한 맞춤형 의료입니다. 이를 위해서는 의료진이 환자의 전체 진료 과정에서 각자에게 필요한 것이 무엇인지 파악하고 대응할 수 있도록 정보와 시간, 업무 여력을 갖춰야 합니다.

Anima는 OpenAI 모델을 활용해 이 비전을 향한 실질적인 진전을 이루고 있습니다. Andi는 전화로 정보를 수집하고 이를 구조화된 요청으로 정리해 직원들이 조치할 수 있도록 합니다. Documents는 의료진이 새로 들어오는 진료 정보를 처리하도록 돕습니다. Scribe는 의료진이 검토할 진료 기록과 후속 안내문 초안을 작성합니다.

Anima에 따르면 플랫폼 내 대부분의 케이스가 24시간 안에 해결되며, 해결 시간의 중앙값은 약 3.5시간입니다. 슌은 “OpenAI 모델의 지원을 받아 영국의 환자 1,400만 명에게 큰 변화를 가져오고 있습니다”라고 말합니다. “환자와 병원 모두에게 정말 없어서는 안 될 역할을 합니다.”

Anima는 의료진이 오늘의 진료에 더 집중할 여력을 확보하고, 미래를 위한 진료 체계와 서비스를 구축하도록 돕습니다.