Anima: GPT‑6 ve GPT‑Live ile çağrı bekleme süresinde %75 düşüş

Hasta talepleri, tıbbi yazışmalar ve muayene notları, sağlık ekiplerinin inceleyip gereğini yapması gereken işler oluşturuyor. Bu işler biriktiğinde hastalar yanıt almak için daha uzun süre bekleyebiliyor, önemli bilgiler ise işlem sırasında kalabiliyor.

Anima⁠(yeni bir pencerede açılır), bu iş akışlarını tek bir platformda birleştiriyor. Uzmanlaşmış yapay zekâ ekip arkadaşları, sağlık ekipleri için hasta öykülerini topluyor, belgeleri işliyor ve klinik not taslakları hazırlıyor. Vizyonu, sağlık hizmetinin ihtiyaca göre sunulması gerektiği inancıyla herkese kişiselleştirilmiş sağlık hizmeti sağlamak.

Birleşik Krallık’ta kurulan Anima, bugün burada 1.000’i aşkın klinikte 14 milyondan fazla hastaya hizmet veriyor ve ayda 800.000’den fazla vakayı işliyor. Şimdi ABD, Avustralya ve diğer ülkelere açılıyor. Anima’nın CEO’su ve kurucu ortağı Shun Pang’a göre şirket, tüm kapalı ve açık kaynaklı modellerin performansını karşılaştırdıktan sonra OpenAI’ı seçti. Belge iş akışlarında GPT‑6 modellerini, telefon görüşmelerinde ise GPT‑Live’ı kullanıyor.

Shun, Anima’yı kurmadan önce klinik eğitim almıştı. Bu süreçte, anormal test sonuçları altı ay boyunca işlem sırasında beklediği için bir hastanın hayatını kurtarabilecek bir tedaviyi kaçırdığına tanık oldu. Sağlık hizmetlerindeki sorunun tıpla değil, bilginin sistem içinde nasıl aktığıyla ilgili olduğu kanısına vardı. Sağlık ekiplerinin hasta ihtiyaçlarına yanıt verme kapasitesini artırmak için Anima’yı kurdu. Platform, hasta taleplerini, klinik belgeleri ve takip işlerini tek bir yerde topluyor.

Anima’nın yapay zekâ danışma görevlisi Andi, GPT‑Live üzerine kurulu. Hastalar belirtilerini telefonda Andi’ye anlatabiliyor. Bu sırada Anima’nın kendine özgü kural motoru, görüşmeyi deterministik, klinik açıdan onaylanmış hasta kabul iş akışlarına göre yönlendiriyor. Ardından GPT‑5.4 mini uygun soru formunu seçiyor ve tamamlanan tıbbi öykü, kliniğin kontrol panelinde yapılandırılmış bir vaka olarak görüntüleniyor. Doktorlar ve klinik personeli vakayı buradan inceleyip gerekli işlemleri yapabiliyor.

Anima, Andi kullanan kliniklerde telefonda bekleme sürelerinin 40–50 dakikadan 10 dakikaya indiğini, yani en az %75 azaldığını bildiriyor. Anima’nın hasta anketlerinde katılımcıların %86’sı Andi’yi tekrar kullanacağını belirtti. Anima, 80’li ve 90’lı yaşlarındaki kişilerin en memnun kullanıcılar arasında olduğunu gördü. Shun, “Sesli bir ajanla konuşmaktan çok memnunlar,” diyor. “Sonsuz sabırlı ve çok kibar.”

Anima’nın Documents ürünü, gelen klinik belgelerden gönderen, alıcı, belge türü ve olay tarihleri gibi bilgileri çıkarmak için GPT‑6 modellerini kullanıyor. Ardından çok aşamalı bir işlem hattı her belgeyi doğru hastayla eşleştiriyor, uygun klinik kodları belirliyor ve klinik personelinin değerlendirmesi için bir sonraki adımı öneriyor.

Klinik kodlama, çözülmesi en zor teknik sorunlardan biri oldu. Anima Mühendislik Lideri Michael Skupien, “Yaklaşık 800.000 olası SNOMED kodu var,” diyor. “Bunların yalnızca küçük bir kısmı düzenli kullanılıyor, ancak klinikler hangi kodları kullanacakları konusunda yine de farklı kararlar veriyor.”

Anima, kliniklerden sistemi yapılandırmalarını istemek veya her müşteri için ayrı modellere ince ayar yapmak yerine, model kararlarını her kliniğe uyarlamak için bağlam içi öğrenmeyi kullanıyor. Bu yaklaşım, talimatları tutarlı biçimde uygulayabilen modeller gerektiriyor.

Anima’ya göre, eskiden saatte yaklaşık 15 belge işleyen klinikler artık genellikle 30 ila 45 belge işliyor. En yüksek performansı gösteren kliniklerde bu sayı 45 ila 60’a çıkıyor. Shun, “Kliniklerin Anima’yı kullanmaya başladıktan sonraki birkaç gün içinde 100.000’i aşkın birikmiş belgeyi işlediğini gördük,” diyor. “Bu, önemli güncellemelerin ve ilaç değişikliklerinin aylarca işlem sırasında beklemek yerine hızla hekimlere ulaşması demek.”

Hastalar kritik bilgiler paylaşırken doktorların bir yandan onları dinlemesi, bir yandan da tıbbi kayıt için not alması gerekiyor. Anima, muayene dökümlerini yapılandırılmış klinik notlara dönüştürmek ve ardından aynı klinik bağlamı kullanarak sevk yazıları ile hasta takip mesajları hazırlamak için Scribe ürününü GPT 5.6 Luna ile geliştirdi.

Böylece doktor, muayene boyunca yazı yazmak yerine dikkatini hastaya daha fazla verebiliyor. Anima, eskiden yazılması birkaç dakika süren muayene notlarının artık saniyeler içinde taslak hâline getirilerek hekimin incelemesine sunulduğunu bildiriyor. Hazırlanması genellikle 5 ila 15 dakika süren sevk yazıları da muayene ve hasta kaydından yararlanılarak saniyeler içinde taslak hâline getirilebiliyor ve hekimin incelemesine hazır oluyor.

Shun, “Hastalar muayeneden kısa süre sonra anlaşılır takip mesajları alıyor. Bu da kaygılarını azaltıyor ve konuşulanları daha iyi hatırlamalarını sağlıyor,” diyor. “Doktorların artık akşam sekiz dokuza kadar çalışmak yerine mesailerini zamanında bitirdiğini sık sık duyuyoruz.”

Anima’nın vizyonu, herkese kişiselleştirilmiş sağlık hizmeti sunmak. Bunun için sağlık ekiplerinin, hastanın tüm sağlık hizmeti süreci boyunca ihtiyaçlarını anlayıp karşılayacak bilgiye, zamana ve kapasiteye sahip olması gerekiyor.

Anima’nın OpenAI modelleriyle yaptığı çalışmalar, bu vizyona yönelik somut adımları destekliyor. Andi, telefonla bilgi topluyor ve bunları personelin işleme alabileceği yapılandırılmış taleplere dönüştürüyor. Documents, ekiplerin gelen klinik bilgileri işlemesine yardımcı oluyor. Scribe, hekimlerin incelemesi için not ve takip yazışması taslakları hazırlıyor.

Anima, platformundaki vakaların çoğunun 24 saat içinde çözüldüğünü ve medyan çözüm süresinin yaklaşık 3,5 saat olduğunu bildiriyor. Shun, “OpenAI modellerinin desteğiyle Birleşik Krallık’taki 14 milyon hastanın hayatında büyük bir fark yaratıyoruz,” diyor. “Hastalar ve klinikler için gerçekten kritik bir rol oynuyor.”

Anima, ekiplerin bugün hastalara daha fazla zaman ayırmasını sağlıyor; geleceğin bakım süreçlerini ve hizmetlerini geliştirmelerine de yardımcı oluyor.