患者からの依頼、診療に関する文書、診察メモはいずれも、ケアチームが確認して対応すべき業務を生み出します。こうした業務が積み重なると、患者は回答を長く待つことになり、重要な情報がキューに滞留してしまうことがあります。
Anima(新しいウィンドウで開く) は、こうしたワークフローを1つのプラットフォームに統合します。専門化されたAIチームメイトが患者の病歴を収集し、文書を処理し、ケアチーム向けに診療記録の下書きを作成します。Animaのビジョンは、ケアはニーズに従うべきだという信念に導かれた、すべての人へのパーソナライズされた医療です。
Animaは英国で始まり、現在では1,000以上のクリニックで1,400万人以上の患者にサービスを提供し、月に800,000件以上のケースを処理しています。米国、オーストラリアなどへの展開も進めています。CEO兼共同創業者のShun Pang氏によると、同社はすべてのクローズドソースおよびオープンソースのモデルをベンチマークしたうえでOpenAIを選定し、文書ワークフローにはGPT‑6モデル、通話にはGPT‑Liveを使用しています。
—Shun Pang、Anima共同創業者・CEO「私たちがAnimaのミッションクリティカルなワークロードにOpenAIを選んだのは、優れた知性、費用対効果としての知性、そしてインコンテキスト学習による制御性のためです。」
患者の電話をつなぎ、ケアチームの対応を支援する
Animaを創業する前、Shunは臨床研修を経験し、異常な検査結果が6か月間キューに滞留したことで、患者が命に関わる可能性のあるケアを受け損なう場面を目にしました。彼は、医療の問題は医学そのものではなく、情報がシステム内をどう移動するかにあると考えるようになりました。ケアチームが患者のニーズに対応する力を高めるために、彼はAnimaを作りました。このプラットフォームは、患者からの依頼、診療文書、フォローアップ業務を一か所にまとめます。
AnimaのAI受付担当「Andi」はGPT‑Liveを基盤としています。患者は電話でAndiに症状を説明でき、Anima独自のポリシーエンジンが、決定論的で臨床的に承認された受付ワークフローに沿って会話を進めます。その後、GPT‑5.4 miniが適切な問診票を選択し、完了した病歴が構造化されたケースとしてクリニックのダッシュボードに表示されます。医師やクリニックのスタッフはそのケースを確認し、そこから対応を取ることができます。
Animaによると、Andiを導入したクリニックでは、電話の待ち時間が40〜50分から10分に短縮され、少なくとも75%の削減となっています。Animaの患者アンケートでは、86%がAndiをまた利用したいと回答しました。Animaが発見したところでは、80代や90代の人々は最も満足度の高いユーザーの一部でした。「彼らは音声エージェントと話すことをとても喜んでいます」とShunは言います。「無限に忍耐強く、とても丁寧ですから。」
数日以内に100,000件の文書を処理
AnimaのDocuments製品は、GPT‑6モデルを使用して、受信した診療文書から差出人、受取人、文書タイプ、イベント日付などの情報を抽出します。その後、多段階のパイプラインが各文書を正しい患者に照合し、適切な臨床コードを特定し、クリニックのスタッフが確認すべき次のアクションを提案します。
臨床コーディングは、解決が最も困難な技術的問題のひとつであることが判明しました。「利用可能なSNOMEDコードは約800,000あります」とAnimaのエンジニアリングリード、Michael Skupien氏は言います。「日常的に使われるのはその一部だけですが、どのコードを使うかについては、診療所ごとに判断が異なります。」
クリニックにシステムを設定させたり、顧客ごとに別のモデルをファインチューニングしたりするのではなく、Animaはインコンテキスト学習を使って、各診療所にモデルの判断を適応させます。このアプローチには、指示に一貫して従えるモデルが必要です。
「OpenAIのモデルはすべて、指示にvery従うのが本当に上手で、制御しやすく、その制御においても信頼できます。」—Michael Skupien、Animaエンジニアリングリード
Animaによると、以前は1時間に約15件の文書を処理していた診療所が、典型的には30〜45件を処理するようになり、成績上位のクリニックでは45〜60件を処理しています。「Animaの導入から数日以内に、100,000件を超える文書の滞積を解消したクリニックも見られます」とShunは言います。「これにより、重要な更新情報や薬の変更が、何か月もキューに滞留することなく、迅速に臨床医へ届くようになります。」
診療記録を数秒で下書き
患者が重要な情報を伝える際、医師は診療記録のために聴くこととメモを取ることの間で注意を分けなければなりません。AnimaはGPT 5.6 Lunaを使ってScribe製品を構築し、診察の文字起こしを構造化された診療記録に変換し、さらに同じ臨床コンテキストを再利用して紹介状や患者へのフォローアップメッセージの下書きを作成します。
診察中ずっとタイピングする代わりに、医師はより多くの注意を患者に向けることができます。Animaによると、以前は数分かかっていた診察メモが、臨床医の確認用に数秒で下書きされるようになりました。多くの場合5〜15分を要していた紹介状も、診察と患者記録から数秒以内に下書きされ、臨床医の確認を待つ状態になります。
「患者は診察後まもなく明確なフォローアップメッセージを受け取るため、不安が軽減され、想起力も向上します」とShunは言います。「医師が夜8時や9時まで働くのではなく、定時に仕事を終えられるようになったと、よく聞かされます。」
ニーズに沿ったケアのための対応力を構築する
Animaのビジョンは、すべての人へのパーソナライズされた医療です。そのためには、ケアチームが患者ジャーニー全体を通じて、一人ひとりのニーズを理解し、それに基づいて行動するための情報、時間、対応力を持つ必要があります。
OpenAIモデルとの連携は、このビジョンに向けた実践的な一歩を支えています。Andiは電話で情報を収集し、スタッフが対応すべき構造化された依頼に変換します。Documentsはチームが受信した診療情報を処理するのに役立ちます。Scribeは臨床医が確認するためのメモとフォローアップコミュニケーションの下書きを作成します。
Animaによれば、同プラットフォーム上のほとんどのケースは24時間以内に解決され、解決時間の中央値は約3.5時間です。「OpenAIのモデルに支えられて、英国の1,400万人の患者に大きなインパクトを与えています」とShunは言います。「これは患者とクリニックにとって本当にミッションクリティカルなものです。」
Animaは、チームが今日ケアに充てる余裕を広げるとともに、将来のための診療経路やサービスの構築を支援します。