환자 요청, 임상 서신, 진료 기록은 모두 진료팀이 검토하고 조치해야 하는 업무를 만들어 냅니다. 이러한 업무가 쌓이면 환자는 답변을 더 오래 기다리게 되고, 중요한 정보가 대기열에 머물 수 있습니다.
Anima(새 창에서 열림) 는 이러한 워크플로를 하나의 플랫폼으로 통합하며, 환자 병력을 수집하고, 문서를 처리하고, 진료팀을 위해 임상 기록 초안을 작성하는 특화된 AI 팀원들을 제공합니다. Anima의 비전은 진료가 필요를 따라야 한다는 확신에 기반한 모두를 위한 맞춤형 의료입니다.
Anima는 영국에서 시작되어 현재 1,000개가 넘는 클리닉에서 1,400만 명 이상의 환자에게 서비스를 제공하며 매월 800,000건 이상의 케이스를 처리합니다. 이 회사는 미국, 호주 등으로 확장하고 있습니다. Anima의 CEO이자 공동창업자인 Shun Pang에 따르면, 이 회사는 문서 워크플로에 GPT‑6 모델을, 전화에는 GPT‑Live를 사용하며, 모든 클로즈드 소스 및 오픈 소스 모델을 벤치마킹한 끝에 OpenAI를 선택했습니다.
—Shun Pang, Anima 공동창업자 겸 CEO“우리는 뛰어난 지능, 달러당 지능, 그리고 문맥 내 학습을 통한 조종 가능성 때문에 Anima의 핵심 중요 워크로드에 OpenAI를 선택했습니다.”
환자의 전화 연결을 돕고, 진료팀이 환자를 지원하도록 돕다
Anima를 시작하기 전, Shun은 임상 훈련을 받으면서 이상 검사 결과가 6개월 동안 대기열에 머물러 환자가 잠재적으로 생명을 구하는 치료를 놓치는 것을 목격했습니다. 그는 의료의 문제가 의학이 아니라 시스템을 통해 정보가 이동하는 방식에 있다고 믿게 되었습니다. 그는 진료팀이 환자의 요구에 대응할 수 있는 역량을 더 키워 주기 위해 Anima를 만들었습니다. 이 플랫폼은 환자 요청, 임상 문서, 후속 업무를 한곳에 모아 줍니다.
Anima의 AI 리셉션니스트인 Andi는 GPT‑Live를 기반으로 구축되었습니다. 환자는 전화로 Andi에게 증상을 설명할 수 있으며, Anima의 독자적 정책 엔진이 결정론적이고 임상적으로 승인된 접수 워크플로를 통해 대화를 안내합니다. 그런 다음 GPT‑5.4 mini가 적절한 설문지를 선택하고, 완성된 병력은 클리닉 대시보드에 구조화된 케이스로 나타납니다. 의사와 클리닉 직원은 해당 케이스를 검토하고 그 자리에서 조치를 취할 수 있습니다.
Anima에 따르면 Andi를 사용하는 클리닉은 전화 대기 시간을 40~50분에서 10분으로 줄였으며, 이는 최소 75%의 감축입니다. Anima의 환자 설문조사에서 86%가 Andi를 다시 사용할 것이라고 답했습니다. Anima는 80대와 90대 사용자들이 가장 만족도가 높은 사용자층에 속한다는 것을 발견했습니다. “그들은 음성 에이전트와 대화하는 것을 매우 좋아합니다.”라고 Shun은 말합니다. “무한히 인내심이 있고 매우 정중하거든요.”
며칠 만에 100,000건의 문서 처리
Anima의 Documents 제품은 GPT‑6 모델을 사용하여 발신자, 수신자, 문서 유형, 이벤트 날짜 등 수신 임상 문서에서 정보를 추출합니다. 그런 다음 다단계 파이프라인이 각 문서를 올바른 환자와 매칭하고, 적절한 임상 코드를 식별하며, 클리닉 직원이 검토할 다음 조치를 제안합니다.
임상 코딩은 해결하기 가장 어려운 기술적 문제 중 하나로 입증되었습니다. “가능한 SNOMED 코드가 약 800,000개에 달합니다.”라고 Anima의 엔지니어링 리드인 Michael Skupien은 말합니다. “일부만이 정기적으로 사용되지만, 서로 다른 진료소들은 여전히 어떤 코드를 사용할지에 대해 서로 다른 결정을 내립니다.”
클리닉에 시스템을 구성하도록 요구하거나 고객마다 별도의 모델을 파인튜닝하는 대신, Anima는 문맥 내 학습을 사용하여 모델의 결정을 각 진료소에 맞게 조정합니다. 이 접근 방식은 일관되게 지시를 따를 수 있는 모델을 필요로 합니다.
“OpenAI의 모든 모델은 지시를 따르는 데 정말 뛰어나고, 조종하기 쉬우며, 그 조종에 있어 신뢰할 수 있습니다.”—Michael Skupien, Anima 엔지니어링 리드
Anima에 따르면, 이전에 시간당 약 15건의 문서를 처리하던 진료소는 이제 일반적으로 30~45건을 처리합니다. 최상위 성과를 내는 클리닉은 45~60건을 처리합니다. “Anima를 도입한 지 며칠 만에 100,000건이 넘는 문서 백로그를 처리한 클리닉을 봤습니다.”라고 Shun은 말합니다. “그것은 중요한 업데이트와 약물 변경이 몇 달 동안 대기열에 머무는 대신 신속하게 임상의에게 전달된다는 의미입니다.”
몇 초 만에 임상 기록 초안 작성
환자가 중요한 정보를 공유할 때, 의사는 경청과 의료 기록 작성 사이에서 주의를 분산해야 합니다. Anima는 GPT 5.6 Luna로 Scribe 제품을 구축하여 진료 녹취록을 구조화된 임상 기록으로 변환한 다음, 동일한 임상 맥락을 재사용하여 의뢰서와 환자 후속 메시지 초안을 작성합니다.
진료 내내 타이핑하는 대신, 의사는 환자에게 더 많은 주의를 기울일 수 있습니다. Anima에 따르면, 한때 작성하는 데 몇 분이 걸리던 진료 기록이 이제 몇 초 만에 초안이 작성되어 임상의가 검토할 수 있습니다. 종종 작성에 5~15분이 필요했던 의뢰서도 진료 내용과 환자 기록으로부터 몇 초 만에 초안이 작성되어 임상의가 검토할 준비가 됩니다.
“환자는 진료 직후 명확한 후속 메시지를 받아 불안이 줄고 재내원율이 향상됩니다.”라고 Shun은 말합니다. “이제 의사들이 밤 8시나 9시까지 일하는 대신 제시간에 퇴근한다는 이야기를 자주 듣습니다.”
필요를 따르는 진료를 위한 역량 구축
Anima의 비전은 모두를 위한 맞춤형 의료입니다. 이를 위해서는 진료팀이 전체 환자 여정 전반에 걸쳐 각 개인의 요구를 이해하고 그에 따라 행동할 수 있는 정보, 시간, 역량을 갖추어야 합니다.
OpenAI 모델과의 협업은 그 비전을 향한 실질적인 조걸을 뒷받침합니다. Andi는 전화로 정보를 수집하여 직원이 조치할 수 있는 구조화된 요청으로 전환합니다. Documents는 팀이 수신되는 임상 정보를 처리하도록 돕습니다. Scribe는 임상의가 검토할 기록과 후속 커뮤니케이션 초안을 작성합니다.
Anima에 따르면 플랫폼 전체 사례의 대부분이 24시간 이내에 해결되며, 중앙값 해결 시간은 약 3.5시간입니다. “OpenAI의 모델을 통해 UK의 1,400만 환자에게 큰 영향을 미치고 있습니다”라고 Shun은 말합니다. “이것은 환자와 병원에 정말 핵심적인 일입니다.”
Anima는 오늘 팀이 환자를 돌볼 여유를 더해주고, 미래를 위한 진료 경로와 서비스를 구축하도록 돕습니다.