Anima ลดเวลารอสาย 75% ด้วย GPT‑6 และ GPT‑Live

คำขอจากผู้ป่วย จดหมายทางการแพทย์ และบันทึกการตรวจรักษา ล้วนเป็นงานที่ทีมดูแลผู้ป่วยต้องตรวจสอบและดำเนินการ เมื่องานเหล่านี้สะสม ผู้ป่วยอาจต้องรอคำตอบนานขึ้น และข้อมูลสำคัญอาจค้างอยู่ในคิว

Anima⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) รวมกระบวนการทำงานเหล่านี้ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว พร้อมผู้ช่วย AI เฉพาะทางที่รวบรวมประวัติผู้ป่วย ประมวลผลเอกสาร และร่างบันทึกทางการแพทย์ให้ทีมดูแลผู้ป่วย วิสัยทัศน์ของ Anima คือการดูแลสุขภาพที่เหมาะกับแต่ละบุคคลสำหรับทุกคน โดยยึดมั่นว่าการดูแลควรสอดคล้องกับความจำเป็นของผู้ป่วย

Anima เริ่มต้นในสหราชอาณาจักร ปัจจุบันให้บริการผู้ป่วยกว่า 14 ล้านคนผ่านคลินิกมากกว่า 1,000 แห่ง และประมวลผลเคสมากกว่า 800,000 เคสต่อเดือน ขณะนี้บริษัทกำลังขยายไปยังสหรัฐอเมริกา ออสเตรเลีย และประเทศอื่นๆ Shun Pang ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Anima ระบุว่า บริษัทใช้โมเดล GPT‑6 ในกระบวนการจัดการเอกสารและใช้ GPT‑Live สำหรับการโทร โดยเลือก OpenAI หลังจากทดสอบเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลทั้งแบบปิดและโอเพนซอร์สทั้งหมด

ก่อนก่อตั้ง Anima Shun เคยผ่านการฝึกปฏิบัติทางคลินิก ซึ่งทำให้เขาเห็นผู้ป่วยคนหนึ่งพลาดโอกาสรับการรักษาที่อาจช่วยชีวิตได้ เพราะผลตรวจที่ผิดปกติค้างอยู่ในคิวนานถึงหกเดือน เขาจึงเชื่อว่าปัญหาของการดูแลสุขภาพไม่ได้อยู่ที่การแพทย์ แต่อยู่ที่การส่งต่อข้อมูลภายในระบบ เขาสร้าง Anima เพื่อให้ทีมดูแลผู้ป่วยมีกำลังมากขึ้นในการตอบสนองความต้องการของผู้ป่วย แพลตฟอร์มนี้รวมคำขอจากผู้ป่วย เอกสารทางการแพทย์ และงานติดตามผลไว้ในที่เดียว

Andi พนักงานต้อนรับ AI ของ Anima พัฒนาขึ้นบน GPT‑Live ผู้ป่วยสามารถเล่าอาการให้ Andi ฟังทางโทรศัพท์ โดยระบบกฎเฉพาะของ Anima จะกำกับบทสนทนาให้เป็นไปตามขั้นตอนรับข้อมูลผู้ป่วยที่กำหนดไว้อย่างแน่นอนและผ่านการรับรองทางคลินิก จากนั้น GPT‑5.4 mini จะเลือกแบบสอบถามที่เหมาะสม และประวัติทางการแพทย์ที่รวบรวมครบแล้วจะแสดงเป็นเคสที่มีโครงสร้างชัดเจนบนแดชบอร์ดของคลินิก แพทย์และเจ้าหน้าที่คลินิกสามารถตรวจสอบเคสและดำเนินการต่อได้จากตรงนั้น

Anima รายงานว่าคลินิกที่ใช้ Andi ลดเวลารอสายโทรศัพท์จาก 40–50 นาทีเหลือ 10 นาที หรือลดลงอย่างน้อย 75% ในแบบสำรวจผู้ป่วยของ Anima ผู้ตอบ 86% ระบุว่าจะใช้ Andi อีก Anima พบว่าผู้ที่มีอายุ 80–99 ปีอยู่ในกลุ่มผู้ใช้ที่พึงพอใจมากที่สุด “พวกเขามีความสุขมากที่ได้คุยกับเอเจนต์เสียง” Shun กล่าว “เอเจนต์อดทนได้ไม่สิ้นสุดและสุภาพมาก”

ผลิตภัณฑ์ Documents ของ Anima ใช้โมเดล GPT‑6 เพื่อดึงข้อมูลจากเอกสารทางการแพทย์ที่เข้ามา เช่น ผู้ส่ง ผู้รับ ประเภทเอกสาร และวันที่เกิดเหตุการณ์ จากนั้นกระบวนการประมวลผลหลายขั้นตอนจะจับคู่เอกสารแต่ละฉบับกับผู้ป่วยที่ถูกต้อง ระบุรหัสทางคลินิกที่เหมาะสม และแนะนำสิ่งที่ควรทำต่อไปให้เจ้าหน้าที่คลินิกพิจารณา

การให้รหัสทางคลินิกกลายเป็นหนึ่งในปัญหาทางเทคนิคที่แก้ไขได้ยากที่สุด “มีรหัส SNOMED ให้เลือกใช้ประมาณ 800,000 รหัส” Michael Skupien หัวหน้าทีมวิศวกรรมของ Anima กล่าว “มีเพียงส่วนน้อยที่ใช้เป็นประจำ แต่คลินิกแต่ละแห่งก็ยังเลือกใช้รหัสต่างกัน”

แทนที่จะให้คลินิกตั้งค่าระบบหรือปรับจูนโมเดลแยกสำหรับลูกค้าแต่ละราย Anima ใช้การเรียนรู้จากบริบทเพื่อปรับการตัดสินใจของโมเดลให้เข้ากับคลินิกแต่ละแห่ง แนวทางนี้ต้องอาศัยโมเดลที่ทำตามคำสั่งได้อย่างสม่ำเสมอ

Anima ระบุว่า คลินิกที่เคยประมวลผลเอกสารได้ประมาณ 15 ฉบับต่อชั่วโมง โดยทั่วไปประมวลผลได้เพิ่มเป็น 30–45 ฉบับ ส่วนคลินิกที่ทำได้ดีที่สุดประมวลผลได้ 45–60 ฉบับ “เราเห็นคลินิกจัดการเอกสารค้างมากกว่า 100,000 ฉบับได้ภายในไม่กี่วันหลังเริ่มใช้ Anima” Shun กล่าว “นั่นหมายความว่าข้อมูลสำคัญที่อัปเดตและการเปลี่ยนแปลงการใช้ยาจะถึงมือบุคลากรทางการแพทย์อย่างรวดเร็ว แทนที่จะค้างอยู่ในคิวเป็นเดือนๆ”

ขณะที่ผู้ป่วยเล่าข้อมูลสำคัญ แพทย์ต้องแบ่งสมาธิระหว่างการรับฟังกับการจดบันทึกลงเวชระเบียน Anima พัฒนาผลิตภัณฑ์ Scribe ด้วย GPT 5.6 Luna เพื่อเปลี่ยนบทถอดเสียงการตรวจรักษาเป็นบันทึกทางการแพทย์ที่มีโครงสร้างชัดเจน แล้วนำบริบททางคลินิกเดียวกันนั้นมาใช้ร่างจดหมายส่งต่อผู้ป่วยและข้อความติดตามผล

แพทย์จึงให้ความสนใจผู้ป่วยได้มากขึ้น แทนที่จะต้องพิมพ์บันทึกตลอดการตรวจ Anima รายงานว่า บันทึกการตรวจรักษาที่เคยใช้เวลาเขียนหลายนาที สามารถร่างให้บุคลากรทางการแพทย์ตรวจทานได้ภายในไม่กี่วินาที จดหมายส่งต่อผู้ป่วยที่มักใช้เวลาจัดทำ 5–15 นาที ก็สามารถร่างจากข้อมูลการตรวจรักษาและเวชระเบียนผู้ป่วยได้ภายในไม่กี่วินาที พร้อมให้บุคลากรทางการแพทย์ตรวจทาน

“ผู้ป่วยได้รับข้อความติดตามผลที่ชัดเจนไม่นานหลังการตรวจรักษา ช่วยลดความกังวลและทำให้จดจำข้อมูลได้ดีขึ้น” Shun กล่าว “เรามักได้ยินว่าตอนนี้แพทย์เลิกงานได้ตรงเวลา แทนที่จะต้องทำงานถึงสองหรือสามทุ่ม”

วิสัยทัศน์ของ Anima คือการดูแลสุขภาพที่เหมาะกับแต่ละบุคคลสำหรับทุกคน การทำเช่นนั้นต้องอาศัยทีมดูแลผู้ป่วยที่มีข้อมูล เวลา และกำลังเพียงพอที่จะเข้าใจและตอบสนองความต้องการของแต่ละคนตลอดเส้นทางการรักษา

การใช้โมเดลของ OpenAI ช่วยให้ Anima ก้าวสู่วิสัยทัศน์นั้นได้อย่างเป็นรูปธรรม Andi รวบรวมข้อมูลทางโทรศัพท์แล้วแปลงเป็นคำขอที่มีโครงสร้างชัดเจนเพื่อให้เจ้าหน้าที่ดำเนินการต่อ Documents ช่วยทีมประมวลผลข้อมูลทางการแพทย์ที่เข้ามา Scribe ร่างบันทึกและข้อความติดตามผลให้บุคลากรทางการแพทย์ตรวจทาน

Anima รายงานว่า เคสส่วนใหญ่บนแพลตฟอร์มได้รับการจัดการจนเสร็จภายใน 24 ชั่วโมง โดยมีค่ามัธยฐานของเวลาที่ใช้ประมาณ 3.5 ชั่วโมง “เรากำลังสร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ให้ผู้ป่วย 14 ล้านคนในสหราชอาณาจักร โดยมีโมเดลของ OpenAI ช่วยสนับสนุน” Shun กล่าว “นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับทั้งผู้ป่วยและคลินิก”

Anima ช่วยให้ทีมมีเวลาและกำลังในการดูแลผู้ป่วยมากขึ้นในวันนี้ พร้อมช่วยสร้างแนวทางการดูแลและบริการสำหรับอนาคต