Anima hilft Kliniken, Wartezeiten am Telefon mit GPT-6 und GPT-Live um 75% zu senken

Patientenanfragen, ärztliche Briefe und Konsultationsnotizen verursachen allesamt Arbeit, die Versorgungsteams prüfen und bearbeiten müssen. Wenn sich diese Arbeit staut, müssen Patienten länger auf eine Antwort warten, und wichtige Informationen liegen in Warteschlangen.

Anima⁠(öffnet in einem neuen Fenster) bringt diese Workflows auf einer Plattform zusammen, mit spezialisierten KI-Kollegen, die Patientenanamnesen zusammenstellen, Dokumente verarbeiten und ärztliche Notizen für Versorgungsteams entwerfen. Seine Vision ist eine personalisierte Gesundheitsversorgung für alle, geleitet von der Überzeugung, dass sich die Versorgung nach dem Bedarf richten sollte.

Anima begann im Vereinigten Königreich, wo das Unternehmen jetzt über 14 Millionen Patienten in mehr als 1,000 Kliniken versorgt und monatlich mehr als 800,000 Fälle bearbeitet. Es expandiert in die USA, nach Australien und darüber hinaus. Das Unternehmen verwendet GPT‑6-Modelle in seinen Dokumenten-Workflows und GPT-Live für Anrufe, und wählte OpenAI, nachdem es alle Closed-Source- und Open-Source-Modelle benchmarket hatte, so Shun Pang, CEO und Mitgründer von Anima.

„Wir haben OpenAI für Animas geschäftskritische Workloads gewählt, wegen der überlegenen Intelligenz, der Intelligenz pro Dollar und der Steuerbarkeit durch In-Context-Learning.“

Dafür zu sorgen, dass Patientenanrufe durchkommen, und Versorgungsteams bei der Betreuung zu helfen

Bevor er Anima gründete, hatte Shun eine klinische Ausbildung durchlaufen, bei der er erlebte, wie ein Patient eine potenziell lebensrettende Behandlung verpasste, weil auffällige Testergebnisse sechs Monate in einer Warteschlange lagen. Er kam zu der Überzeugung, dass das Problem der Gesundheitsversorgung nicht in der Medizin lag, sondern darin, wie Informationen durch das System flossen. Er baute Anima, um Versorgungsteams mehr Kapazität zu geben, auf die Bedürfnisse von Patienten zu reagieren. Die Plattform bringt Patientenanfragen, ärztliche Dokumente und Nachfassarbeiten an einem Ort zusammen.

Animas KI-Empfangsassistent Andi basiert auf GPT‑Live. Patienten können ihre Symptome am Telefon bei Andi beschreiben, während Animas proprietäre Policy-Engine das Gespräch durch deterministische, klinisch genehmigte Aufnahmeworkflows lenkt. GPT‑5.4 mini wählt dann den passenden Fragebogen aus, und die fertige Krankenakte erscheint als strukturierter Fall im Klinik-Dashboard. Ärzte und Klinikpersonal können den Fall dort prüfen und weitere Schritte einleiten.

Anima berichtet, dass Kliniken, die Andi nutzen, die telefonischen Wartezeiten von 40 bis 50 Minuten auf 10 Minuten reduziert haben, eine Verringerung von mindestens 75%. In Animas Patientenbefragungen gaben 86% an, dass sie Andi erneut nutzen würden. Anima stellte fest, dass Menschen in ihren 80ern und 90ern zu den zufriedensten Nutzern gehörten. „Sie sind sehr gerne bereit, mit einem Sprachagenten zu sprechen“, sagt Shun. „Er ist unendlich geduldig und sehr höflich.“

100,000 Dokumente innerhalb weniger Tage abarbeiten

Animas Documents-Produkt verwendet GPT‑6-Modelle, um Informationen aus eingehenden ärztlichen Dokumenten zu extrahieren, wie Absender, Empfänger, Dokumenttyp und Ereignisdaten. Eine mehrstufige Pipeline ordnet dann jedes Dokument dem richtigen Patienten zu, identifiziert die passenden klinischen Codes und schlägt die nächste Aktion zur Prüfung durch das Klinikpersonal vor.

Die klinische Kodierung erwies sich als eines der schwierigsten technischen Probleme. „Es gibt etwa 800,000 mögliche SNOMED-Codes“, sagt Michael Skupien, Engineering Lead bei Anima. „Nur ein Bruchteil wird regelmäßig verwendet, aber verschiedene Praxen treffen dennoch unterschiedliche Entscheidungen darüber, welche Codes sie verwenden.“

Anstatt von Kliniken zu verlangen, das System zu konfigurieren, oder separate Modelle für jeden Kunden zu fine-tunen, nutzt Anima In-Context-Learning, um die Modellentscheidungen an jede Praxis anzupassen. Dieser Ansatz erfordert Modelle, die Anweisungen konsistent befolgen können.

„Alle Modelle von OpenAI sind wirklich gut darin, Anweisungen zu befolgen, leicht zu steuern und dabei zuverlässig.“

Laut Anima verarbeiten Praxen, die zuvor etwa 15 Dokumente pro Stunde bearbeiteten, typischerweise nun 30 bis 45. Die leistungsstärksten Kliniken schaffen 45 bis 60. „Wir haben gesehen, dass Kliniken Rückstände von mehr als 100,000 Dokumenten innerhalb weniger Tage nach der Einführung von Anima abgearbeitet haben“, sagt Shun. „Das bedeutet, dass wichtige Updates und Medikationsänderungen die Ärzte prompt erreichen, statt monatelang in einer Warteschlange zu liegen.“

Ärztliche Notizen in Sekunden entwerfen

Wenn Patienten kritische Informationen mitteilen, müssen Ärzte ihre Aufmerksamkeit zwischen dem Zuhören und dem Notieren für die Patientenakte aufteilen. Anima hat sein Scribe-Produkt mit GPT 5.6 Luna entwickelt, um Konsultationstranskripte in strukturierte ärztliche Notizen umzuwandeln und denselben klinischen Kontext anschließend zu nutzen, um Überweisungsbriefe und Nachfassnachrichten an Patienten zu entwerfen.

Statt während des gesamten Termins zu tippen, kann ein Arzt dem Patienten mehr Aufmerksamkeit schenken. Anima berichtet, dass Konsultationsnotizen, deren Erstellung früher mehrere Minuten dauerte, in Sekunden zur Prüfung durch den Arzt erstellt werden. Überweisungsbriefe, die oft 5 bis 15 Minuten in Anspruch nahmen, können ebenfalls innerhalb von Sekunden aus der Konsultation und der Patientenakte erstellt werden, bereit zur Prüfung durch den Arzt.

„Patienten erhalten kurz nach der Konsultation klare Nachfassnachrichten, was Ängste reduziert und die Erinnerung verbessert“, sagt Shun. „Wir hören oft, dass Ärzte ihren Tag jetzt pünktlich beenden, statt bis 8 oder 9 Uhr abends zu arbeiten.“

Kapazität für eine Versorgung aufbauen, die sich nach dem Bedarf richtet

Animas Vision ist eine personalisierte Gesundheitsversorgung für alle. Das erfordert, dass Versorgungsteams die Informationen, die Zeit und die Kapazität haben, um die Bedürfnisse jedes einzelnen Menschen zu verstehen und entlang der gesamten Patientenreise darauf zu reagieren.

Seine Arbeit mit OpenAI-Modellen unterstützt praktische Schritte in Richtung dieser Vision. Andi sammelt Informationen am Telefon und wandelt sie in strukturierte Anfragen um, die das Personal bearbeiten kann. Documents hilft Teams, eingehende medizinische Informationen zu verarbeiten. Scribe entwirft Notizen und Nachfasskommunikation zur Prüfung durch die Ärzte.

Anima berichtet, dass die meisten Fälle auf seiner Plattform innerhalb von 24 Stunden gelöst werden, mit einer medianen Lösungszeit von etwa 3,5 Stunden. „Wir haben eine enorme Wirkung auf 14 Millionen Patienten im Vereinigten Königreich, die von OpenAIs Modellen unterstützt werden“, sagt Shun. „Es ist wirklich missionskritisch für die Patienten und die Kliniken.“

Anima gibt Teams heute mehr Raum für die Fürsorge und hilft ihnen, Wege und Dienste für die Zukunft aufzubauen.

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