Anima kutter telefonventetid med 75 % med GPT‑6 og GPT‑Live

Pasienthenvendelser, medisinsk korrespondanse og konsultasjonsnotater skaper alle arbeid som behandlingsteam må gjennomgå og følge opp. Når dette arbeidet hoper seg opp, kan pasientene måtte vente lenger på svar, og viktig informasjon kan bli liggende i kø.

Anima⁠(åpnes i et nytt vindu) samler disse arbeidsflytene i én plattform, med spesialiserte KI-kolleger som innhenter sykehistorier, behandler dokumenter og lager utkast til journalnotater for behandlingsteam. Visjonen er persontilpassede helsetjenester for alle, drevet av overbevisningen om at helsehjelp skal styres av behov.

Anima startet i Storbritannia, der selskapet nå betjener over 14 millioner pasienter ved mer enn 1 000 klinikker og behandler mer enn 800 000 saker i måneden. Nå utvider selskapet til USA, Australia og flere andre land. Selskapet bruker GPT‑6‑modeller i dokumentarbeidsflytene og GPT‑Live til telefonsamtaler. Ifølge Shun Pang, administrerende direktør og medgründer i Anima, valgte de OpenAI etter å ha sammenlignet ytelsen til alle modeller med lukket og åpen kildekode.

Før Shun startet Anima, hadde han under sin kliniske opplæring sett en pasient gå glipp av potensielt livreddende behandling fordi unormale prøvesvar ble liggende i kø i seks måneder. Han ble overbevist om at problemet i helsevesenet ikke handlet om medisin, men om hvordan informasjon fløt gjennom systemet. Han bygget Anima for å gi behandlingsteam større kapasitet til å møte pasientenes behov. Plattformen samler pasienthenvendelser, medisinske dokumenter og oppfølgingsarbeid på ett sted.

Animas KI-resepsjonist, Andi, er bygget på GPT‑Live. Pasienter kan beskrive symptomene sine til Andi over telefon, mens Animas egen regelmotor leder samtalen gjennom deterministiske, klinisk godkjente arbeidsflyter for pasientmottak. GPT‑5.4 mini velger deretter riktig spørreskjema, og den ferdige sykehistorien vises som en strukturert sak i klinikkens dashbord. Leger og klinikkpersonell kan gjennomgå saken og følge den opp derfra.

Anima opplyser at klinikker som bruker Andi, har redusert ventetiden på telefon fra 40–50 minutter til 10 minutter, en reduksjon på minst 75 %. I Animas pasientundersøkelser sa 86 % at de ville bruke Andi igjen. Anima fant at personer i 80- og 90-årene var blant de mest fornøyde brukerne. «De snakker gjerne med en stemmeagent», sier Shun. «Den er uendelig tålmodig og svært høflig.»

Animas produkt Documents bruker GPT‑6‑modeller til å hente ut informasjon fra innkommende medisinske dokumenter, som avsender, mottaker, dokumenttype og datoer for hendelser. Deretter kobler en flertrinnsprosess hvert dokument til riktig pasient, identifiserer de relevante medisinske kodene og foreslår neste tiltak som klinikkpersonellet kan vurdere.

Medisinsk koding viste seg å være et av de vanskeligste tekniske problemene å løse. «Det finnes rundt 800 000 mulige SNOMED-koder», sier Michael Skupien, utviklingsleder i Anima. «Bare en brøkdel brukes regelmessig, men ulike legekontorer velger likevel forskjellige koder.»

I stedet for å be klinikkene konfigurere systemet eller finjustere egne modeller for hver kunde, bruker Anima læring i kontekst til å tilpasse modellens valg til hvert legekontor. Denne tilnærmingen krever modeller som følger instruksjoner konsekvent.

Ifølge Anima behandler legekontorer som tidligere håndterte rundt 15 dokumenter i timen, nå vanligvis 30–45. De mest effektive klinikkene behandler 45–60. «Vi har sett klinikker ta unna et etterslep på mer enn 100 000 dokumenter i løpet av få dager etter at de tok i bruk Anima», sier Shun. «Det betyr at viktige oppdateringer og medisinendringer når frem til behandlerne raskt, i stedet for å bli liggende i kø i månedsvis.»

Når pasienter deler viktig informasjon, må leger dele oppmerksomheten mellom å lytte og å ta notater til journalen. Anima bygget produktet Scribe med GPT 5.6 Luna for å gjøre konsultasjonstranskripsjoner om til strukturerte journalnotater, og deretter bruke den samme kliniske konteksten til å lage utkast til henvisninger og oppfølgingsmeldinger til pasienter.

I stedet for å skrive gjennom hele konsultasjonen kan legen gi pasienten mer oppmerksomhet. Anima opplyser at konsultasjonsnotater som tidligere tok flere minutter å skrive, nå lages som utkast på sekunder, klare for behandlerens gjennomgang. Henvisninger som ofte tok 5–15 minutter å skrive, kan også lages som utkast på sekunder basert på konsultasjonen og pasientjournalen, klare for behandlerens gjennomgang.

«Pasientene får tydelige oppfølgingsmeldinger kort tid etter konsultasjonen. Det gjør dem mindre engstelige og hjelper dem å huske informasjonen», sier Shun. «Vi hører ofte at leger nå avslutter arbeidsdagen til vanlig tid i stedet for å jobbe til klokken åtte eller ni om kvelden.»

Animas visjon er persontilpassede helsetjenester for alle. Det krever at behandlingsteam har informasjonen, tiden og kapasiteten de trenger for å forstå og følge opp hver enkelt pasients behov gjennom hele pasientforløpet.

Bruken av OpenAI-modeller gjør det mulig å ta konkrete steg mot denne visjonen. Andi innhenter informasjon over telefon og gjør den om til strukturerte henvendelser som personalet kan følge opp. Documents hjelper team med å behandle innkommende medisinsk informasjon. Scribe lager utkast til notater og oppfølgingsmeldinger som behandlere kan gjennomgå.

Anima opplyser at de fleste sakene på plattformen blir løst innen 24 timer, med en median behandlingstid på omtrent 3,5 timer. «Med støtte fra OpenAIs modeller gjør vi en stor forskjell for 14 millioner pasienter i Storbritannia», sier Shun. «Det er helt avgjørende for pasientene og klinikkene.»

Anima gir team mer rom til å yte helsehjelp i dag og hjelper dem med å utvikle pasientforløp og tjenester for fremtiden.