ਅਨੀਮਾ: GPT‑6 ਤੇ GPT‑Live ਨਾਲ ਕਾਲ ਦੀ ਉਡੀਕ 75% ਘੱਟ

ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਡਾਕਟਰੀ ਪੱਤਰ ਅਤੇ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਦੇ ਨੋਟ—ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਭ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਕੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਇਹ ਕੰਮ ਇਕੱਠਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਲਈ ਵੱਧ ਉਡੀਕ ਕਰਨੀ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਹਿਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਉਡੀਕ ਵਿੱਚ ਪਈ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਅਨੀਮਾ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਮੰਚ ਉੱਤੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਆਈ ਸਹਿਕਰਮੀ ਦੇਖਭਾਲ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਨੋਟਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਸ ਮੁਤਾਬਕ ਢਾਲੀ ਗਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇਣਾ ਹੈ. ਇਸ ਪਿੱਛੇ ਇਹ ਪੱਕਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ ਕਿ ਦੇਖਭਾਲ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਮਿਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.

ਅਨੀਮਾ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਹੁਣ 1,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਰਾਹੀਂ 1.4 ਕਰੋੜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਮਹੀਨੇ 8 ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੇਸਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਅਮਰੀਕਾ, ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਫੈਲ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਅਨੀਮਾ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਸ਼ੁਨ ਪੈਂਗ ਮੁਤਾਬਕ, ਕੰਪਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ GPT‑6 ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਕਾਲਾਂ ਲਈ GPT‑Live ਵਰਤਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਨੇ ਸਾਰੇ ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਸਰੋਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪਰਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ OpenAI ਨੂੰ ਚੁਣਿਆ.

ਅਨੀਮਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ੁਨ ਨੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸੀ. ਉਸ ਦੌਰਾਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਅਜਿਹੀ ਦੇਖਭਾਲ ਤੋਂ ਵਾਂਝਾ ਰਹਿ ਗਿਆ ਜੋ ਉਸ ਦੀ ਜਾਨ ਬਚਾ ਸਕਦੀ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਜਾਂਚ ਦੇ ਅਸਧਾਰਨ ਨਤੀਜੇ ਛੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਉਡੀਕ ਵਿੱਚ ਪਏ ਰਹੇ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲੱਗਣ ਲੱਗਾ ਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅੱਗੇ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਸੀ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਨੀਮਾ ਬਣਾਇਆ ਤਾਂ ਜੋ ਦੇਖਭਾਲ ਟੀਮਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਧ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਸਕਣ. ਇਹ ਮੰਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਡਾਕਟਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਥਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਅਨੀਮਾ ਦਾ ਏਆਈ ਰਿਸੈਪਸ਼ਨਿਸਟ, ਐਂਡੀ, GPT‑Live ਉੱਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਮਰੀਜ਼ ਫ਼ੋਨ ਉੱਤੇ ਐਂਡੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲੱਛਣ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਦੌਰਾਨ ਅਨੀਮਾ ਦੀ ਆਪਣੀ ਨੀਤੀ-ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਤੌਰ ’ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੱਗੇ ਤੋਰਦੀ ਹੈ. ਫਿਰ GPT‑5.4 mini ਢੁਕਵੀਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਚੁਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਕਲੀਨਿਕ ਦੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੇਸ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਡਾਕਟਰ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕ ਦਾ ਸਟਾਫ਼ ਉੱਥੋਂ ਕੇਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਕੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਅਨੀਮਾ ਅਨੁਸਾਰ, ਐਂਡੀ ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਵਿੱਚ ਫ਼ੋਨ ਉੱਤੇ ਉਡੀਕ ਦਾ ਸਮਾਂ 40 ਤੋਂ 50 ਮਿੰਟ ਦੀ ਥਾਂ 10 ਮਿੰਟ ਰਹਿ ਗਿਆ ਹੈ—ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 75% ਦੀ ਕਮੀ. ਅਨੀਮਾ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਵਿੱਚ 86% ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਐਂਡੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਵਰਤਣਗੇ. ਅਨੀਮਾ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ 80 ਤੋਂ 99 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦੇ ਲੋਕ ਇਸ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖ਼ੁਸ਼ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ. ਸ਼ੁਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, “ਉਹ ਆਵਾਜ਼ ਰਾਹੀਂ ਗੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਖ਼ੁਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.” “ਇਸ ਦਾ ਸਬਰ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਮੁੱਕਦਾ ਅਤੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਨਿਮਰ ਹੈ.”

ਅਨੀਮਾ ਦਾ ਡੌਕਿਊਮੈਂਟਸ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡਾਕਟਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਲਈ GPT‑6 ਮਾਡਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਭੇਜਣ ਵਾਲਾ, ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ. ਫਿਰ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਢੁਕਵੇਂ ਡਾਕਟਰੀ ਕੋਡ ਪਛਾਣਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਕਲੀਨਿਕ ਦਾ ਸਟਾਫ਼ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਡਾਕਟਰੀ ਕੋਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ. ਅਨੀਮਾ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮੁਖੀ ਮਾਈਕਲ ਸਕੂਪੀਅਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, “ਲਗਭਗ 8 ਲੱਖ ਸੰਭਾਵੀ SNOMED ਕੋਡ ਹਨ.” “ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਹੀ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ ’ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਿਹੜੇ ਕੋਡ ਵਰਤਣੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲੀਨਿਕ ਫਿਰ ਵੀ ਵੱਖਰੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ.”

ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣ ਜਾਂ ਹਰ ਗਾਹਕ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਨੀਮਾ ਦਿੱਤੇ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਹਰ ਕਲੀਨਿਕ ਮੁਤਾਬਕ ਢਲ ਸਕਣ. ਇਸ ਢੰਗ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹਰ ਵਾਰ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਣ.

ਅਨੀਮਾ ਮੁਤਾਬਕ, ਜਿਹੜੇ ਕਲੀਨਿਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਘੰਟੇ ਲਗਭਗ 15 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਨਿਪਟਾਉਂਦੇ ਸਨ, ਉਹ ਹੁਣ ਆਮ ਤੌਰ ’ਤੇ 30 ਤੋਂ 45 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਿਪਟਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਾਲੇ ਕਲੀਨਿਕ 45 ਤੋਂ 60 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਿਪਟਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਸ਼ੁਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, “ਅਸੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਅਨੀਮਾ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਅੰਦਰ ਹੀ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਨੇ 1 ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਕਾਇਆ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਨਿਪਟਾ ਦਿੱਤਾ.” “ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਹਿਮ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਦਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਉਡੀਕ ਵਿੱਚ ਪਏ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਾਕਟਰਾਂ ਤੱਕ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.”

ਜਦੋਂ ਮਰੀਜ਼ ਅਹਿਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੱਸਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਸੁਣਨ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ ਨੋਟ ਲਿਖਣ, ਦੋਵਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ. ਅਨੀਮਾ ਨੇ GPT 5.6 Luna ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਸ੍ਰਾਈਬ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਇਆ ਹੈ. ਇਹ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਦੀਆਂ ਲਿਖਤੀ ਨਕਲਾਂ ਤੋਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਡਾਕਟਰੀ ਨੋਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਰੈਫ਼ਰਲ ਪੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਇਸ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰ ਪੂਰੀ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦੌਰਾਨ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਰੀਜ਼ ਵੱਲ ਵੱਧ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਅਨੀਮਾ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਦੇ ਜਿਹੜੇ ਨੋਟ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਸਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਹੁਣ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਰੈਫ਼ਰਲ ਪੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਅਕਸਰ 5 ਤੋਂ 15 ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਸਨ. ਹੁਣ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਤੋਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਣ ਕੇ ਡਾਕਟਰ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.

ਸ਼ੁਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, “ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹੀ ਦੇਰ ਬਾਅਦ ਹੀ ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸੁਨੇਹੇ ਮਿਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਇਸ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਘਟਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦੱਸੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ.” “ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਸੁਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਡਾਕਟਰ ਹੁਣ ਰਾਤ 8 ਜਾਂ 9 ਵਜੇ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਪਣਾ ਦਿਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਮੁਕਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ.”

ਅਨੀਮਾ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਉਸ ਮੁਤਾਬਕ ਢਾਲੀ ਗਈ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦੇਣਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਦੇਖਭਾਲ ਟੀਮਾਂ ਕੋਲ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਇਲਾਜ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਉੱਤੇ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਸਮਝ ਕੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਣ.

OpenAI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਦਾ ਕੰਮ ਉਸ ਟੀਚੇ ਵੱਲ ਅਮਲੀ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਐਂਡੀ ਫ਼ੋਨ ਉੱਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਕੇ ਉਸ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਟਾਫ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕੇ. ਡੌਕਿਊਮੈਂਟਸ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਸ੍ਰਾਈਬ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਨੋਟਾਂ ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਸਬੰਧੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਅਨੀਮਾ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸ ਦੇ ਮੰਚ ਉੱਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੇਸ 24 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਿਪਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੇਸ ਨਿਪਟਾਉਣ ਦਾ ਮੱਧਿਕ ਸਮਾਂ ਲਗਭਗ 3.5 ਘੰਟੇ ਹੈ. ਸ਼ੁਨ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, “OpenAI ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਯੂਕੇ ਦੇ 1.4 ਕਰੋੜ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆ ਰਹੇ ਹਾਂ.” “ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਾਂ ਲਈ ਇਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਬੇਹੱਦ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.”

ਅਨੀਮਾ ਅੱਜ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਇਲਾਜ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ.