Les demandes des patients, les lettres cliniques et les notes de consultation génèrent toutes du travail que les équipes de soins doivent examiner et traiter. Lorsque ce travail s'accumule, les patients peuvent attendre plus longtemps une réponse, et des informations importantes peuvent rester dans des files d'attente.
Anima(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) réunit ces flux de travail sur une seule plateforme, avec des coéquipiers en IA spécialisés qui recueillent les antécédents des patients, traitent les documents et rédigent des notes cliniques pour les équipes de soins. Sa vision est celle de soins de santé personnalisés pour tous, guidée par la conviction que les soins doivent répondre aux besoins.
Anima a débuté au Royaume-Uni, où elle dessert désormais plus de 14 millions de patients dans plus de 1,000 cliniques et traite plus de 800,000 cas par mois. Elle s'étend aux États-Unis, en Australie et au-delà. L'entreprise utilise les modèles GPT‑6 dans ses flux de traitement de documents et GPT‑Live pour les appels, ayant choisi OpenAI après avoir évalué tous les modèles open-source et closed-source, selon Shun Pang, PDG et co-fondateur d'Anima.
—Shun Pang, co-fondateur et PDG, Anima« Nous avons choisi OpenAI pour les charges de travail critiques de la mission d'Anima en raison de sa supériorité en matière d'intelligence, d'intelligence par dollar et de contrôlabilité grâce à l'apprentissage en contexte. »
Aider les appels des patients à aboutir et aider les équipes de soins à les servir
Avant de fonder Anima, Shun avait suivi une formation clinique, au cours de laquelle il a vu un patient manquer des soins potentiellement vitaux parce que des résultats d'analyses anormaux étaient restés dans une file d'attente pendant six mois. Il en est venu à croire que le problème des soins de santé ne résidait pas dans la médecine, mais dans la manière dont l'information circulait dans le système. Il a créé Anima pour donner aux équipes de soins plus de capacité à répondre aux besoins des patients. La plateforme réunit les demandes des patients, les documents cliniques et le travail de suivi en un seul endroit.
Le réceptionniste en IA d'Anima, Andi, est construit sur GPT‑Live. Les patients peuvent décrire leurs symptômes par téléphone à Andi, tandis que le moteur de politiques propriétaire d'Anima guide la conversation à travers des flux d'admission déterministes et approuvés sur le plan clinique. GPT‑5.4 mini sélectionne ensuite le questionnaire approprié, et les antécédents médicaux complétés apparaissent sous forme de dossier structuré dans le tableau de bord de la clinique. Les médecins et le personnel de la clinique peuvent examiner le dossier et agir à partir de là.
Anima indique que les cliniques utilisant Andi ont réduit les temps d'attente téléphonique de 40 à 50 minutes à 10 minutes, soit une réduction d'au moins 75%. Dans les enquêtes auprès des patients d'Anima, 86% ont déclaré qu'ils utiliseraient à nouveau Andi. Anima a constaté que les personnes dans leurs 80 et 90 ans figuraient parmi ses utilisateurs les plus satisfaits. « Ils sont très heureux de parler à un agent vocal », dit Shun. « C'est infiniment patient et très poli. »
Traiter 100,000 documents en quelques jours
Le produit Documents d'Anima utilise les modèles GPT‑6 pour extraire des informations des documents cliniques entrants, telles que l'expéditeur, le destinataire, le type de document et les dates d'événement. Un pipeline multi-étapes fait ensuite correspondre chaque document au bon patient, identifie les codes cliniques appropriés et suggère l'action suivante que le personnel de la clinique doit examiner.
Le codage clinique s'est révélé être l'un des problèmes techniques les plus difficiles à résoudre. « Il existe environ 800,000 codes SNOMED possibles », déclare Michael Skupien, responsable de l'ingénierie chez Anima. « Seule une fraction est utilisée régulièrement, mais différentes pratiques prennent quand même des décisions différentes quant aux codes à utiliser. »
Plutôt que de demander aux cliniques de configurer le système ou d'ajuster séparément des modèles pour chaque client, Anima utilise l'apprentissage en contexte pour adapter les décisions du modèle à chaque pratique. Cette approche exige des modèles capables de suivre les instructions de manière cohérente.
« Tous les modèles d'OpenAI sont vraiment bons pour suivre les instructions, faciles à diriger et fiables dans cette direction. »—Michael Skupien, responsable de l'ingénierie, Anima
Selon Anima, les pratiques qui traitaient environ 15 documents par heure traitent généralement 30 à 45 documents. Les cliniques les plus performantes en traitent 45 à 60. « Nous avons vu des cliniques éliminer des retards de plus de 100,000 documents en quelques jours après l'adoption d'Anima », dit Shun. « Cela signifie que les mises à jour importantes et les changements de médicaments parviennent rapidement aux cliniciens au lieu de rester des mois dans une file d'attente. »
Rédiger des notes cliniques en quelques secondes
Lorsque les patients partagent des informations critiques, les médecins doivent partager leur attention entre l'écoute et la prise de notes pour le dossier médical. Anima a construit son produit Scribe avec GPT 5.6 Luna pour transformer les transcriptions de consultation en notes cliniques structurées, puis réutiliser ce même contexte clinique pour rédiger des lettres de recommandation et des messages de suivi aux patients.
Au lieu de taper pendant tout le rendez-vous, un médecin peut porter plus d'attention au patient. Anima rapporte que les notes de consultation qui prenaient autrefois plusieurs minutes à rédiger sont préparées en quelques secondes pour examen par le clinicien. Les lettres de recommandation qui nécessitaient souvent 5 à 15 minutes peuvent également être rédigées en quelques secondes à partir de la consultation et du dossier du patient, prêtes à être examinées par le clinicien.
« Les patients reçoivent des messages de suivi clairs peu de temps après la consultation, ce qui réduit l'anxiété et améliore le rappel », dit Shun. « Nous entendons souvent dire que les médecins terminent désormais leur journée à l'heure au lieu de travailler jusqu'à 8 ou 9 heures du soir. »
Construire la capacité pour des soins qui répondent aux besoins
La vision d'Anima est celle de soins de santé personnalisés pour tous. Cela exige que les équipes de soins disposent des informations, du temps et de la capacité nécessaires pour comprendre les besoins de chaque personne et y répondre tout au long du parcours du patient.
Son travail avec les modèles d'OpenAI soutient des étapes concrètes vers cette vision. Andi recueille des informations par téléphone et les transforme en demandes structurées que le personnel peut traiter. Documents aide les équipes à traiter les informations cliniques entrantes. Scribe rédige des notes et des communications de suivi que les cliniciens examinent.
Anima indique que la plupart des cas sur sa plateforme sont résolus en 24 heures, avec un temps de résolution médian d'environ 3.5 heures. « Nous avons un impact énorme sur 14 millions de patients au Royaume-Uni grâce aux modèles d'OpenAI », déclare Shun. « C'est vraiment essentiel pour les patients et les cliniques. »
Anima donne aux équipes plus de place pour soigner aujourd'hui, et les aide à construire les parcours et les services de demain.