환자 요청, 임상 문서, 진료 기록은 모두 진료팀이 검토하고 조치해야 하는 업무를 만들어냅니다. 이러한 업무가 쌓이면 환자는 응답을 더 오래 기다려야 하고, 중요한 정보가 대기열에 머물 수 있습니다.
Anima(새 창에서 열림) 은(는) 이러한 워크플로를 하나의 플랫폼으로 통합하며, 환자 이력을 수집하고, 문서를 처리하고, 진료팀을 위해 임상 기록 초안을 작성하는 전문 AI 팀원들을 제공합니다. Anima의 비전은 진료가 필요를 따라야 한다는 확신에 기반한 모든 사람을 위한 맞춤형 의료입니다.
Anima는 영국에서 시작되어 현재 1,000개가 넘는 병원에서 1,400만 명 이상의 환자에게 서비스를 제공하며, 매월 800,000건 이상의 케이스를 처리하고 있습니다. 이 회사는 미국, 호주 등지로 확장하고 있습니다. Anima의 CEO이자 공동창업자인 Shun Pang에 따르면, 이 회사는 문서 워크플로에서 GPT‑6 모델을, 전화에는 GPT‑Live를 사용하며, 모든 클로즈드소스 및 오픈소스 모델을 벤치마킹한 후 OpenAI를 선택했다고 합니다.
—Shun Pang, Anima 공동창업자 겸 CEO"우리는 뛰어난 지능, 달러당 지능, 그리고 문맥 내 학습을 통한 조종 가능성 때문에 Anima의 핵심 업무용 워크로드에 OpenAI를 선택했습니다."
환자의 전화 연결을 돕고, 진료팀의 환자 서비스를 지원
Anima를 시작하기 전, Shun은 임상 실습을 받으며 비정상 검사 결과가 6개월 동안 대기열에 머물러 환자가 잠재적으로 생명을 구할 수 있는 치료를 놓치는 것을 목격했습니다. 그는 의료의 문제가 의학이 아니라 시스템 내 정보 이동 방식에 있다고 믿게 되었습니다. 그는 진료팀이 환자의 요구에 대응할 수 있는 역량을 더 키울 수 있도록 Anima를 만들었습니다. 이 플랫폼은 환자 요청, 임상 문서, 후속 업무를 한곳에 모아줍니다.
Anima의 AI 접수 담당자인 Andi는 GPT‑Live를 기반으로 구축되었습니다. 환자는 전화로 Andi에게 증상을 설명할 수 있으며, Anima의 독자적 정책 엔진이 결정론적이고 임상적으로 승인된 접수 워크플로를 통해 대화를 안내합니다. 이후 GPT‑5.4 mini가 적절한 설문지를 선택하고, 작성된 병력이 구조화된 케이스로 병원 대시보드에 표시됩니다. 의사와 병원 직원은 해당 케이스를 검토하고 그 자리에서 조치를 취할 수 있습니다.
Anima에 따르면 Andi를 사용하는 병원은 전화 대기 시간을 40~50분에서 10분으로 줄였으며, 이는 최소 75%의 감축입니다. Anima의 환자 설문조사에서 86%가 Andi를 다시 사용할 것이라고 답했습니다. Anima는 80~90대 환자들이 가장 만족도가 높은 사용자층 중 하나라는 것을 발견했습니다. "환자들은 음성 에이전트와 대화하는 것을 매우 좋아합니다"라고 Shun은 말합니다. "무한히 인내심이 있고 매우 정중하거든요."
며칠 안에 100,000건의 문서 처리
Anima의 Documents 제품은 GPT‑6 모델을 사용하여 발신자, 수신자, 문서 유형, 이벤트 날짜 등 수신되는 임상 문서에서 정보를 추출합니다. 이후 다단계 파이프라인이 각 문서를 올바른 환자와 매칭하고, 적절한 임상 코드를 식별하며, 병원 직원이 검토할 다음 조치를 제안합니다.
임상 코딩은 해결하기 가장 어려운 기술적 문제 중 하나로 입증되었습니다. "SNOMED 코드는 약 800,000개가 있습니다"라고 Anima의 엔지니어링 리드인 Michael Skupien은 말합니다. "일부만 정기적으로 사용되지만, 서로 다른 진료 기관들은 여전히 어떤 코드를 사용할지에 대해 다른 결정을 내립니다."
병원에 시스템을 구성하도록 요구하거나 고객별로 별도의 모델을 파인튜닝하는 대신, Anima는 문맥 내 학습을 사용하여 각 진료 기관에 맞게 모델의 결정을 조정합니다. 이 접근 방식은 지시를 일관되게 따를 수 있는 모델을 필요로 합니다.
"OpenAI의 모든 모델은 지시를 잘 따르고, 조종하기 쉬우며, 그 조종이 신뢰할 수 있을 정도로 안정적입니다."—Michael Skupien, Anima 엔지니어링 리드
Anima에 따르면 기존에 시간당 약 15건의 문서를 처리하던 진료 기관들은 이제 일반적으로 30~45건을 처리합니다. 상위 성과를 내는 병원은 45~60건을 처리합니다. "우리는 Anima를 도입한 지 며칠 만에 100,000건이 넘는 문서 백로그를 해소한 병원들을 보았습니다"라고 Shun은 말합니다. "이는 중요한 업데이트와 약물 변경 사항이 수개월 동안 대기열에 머물지 않고 신속하게 임상의에게 전달된다는 의미입니다."
초 단위로 임상 기록 초안 작성
환자가 중요한 정보를 공유할 때, 의사는 청취와 진료 기록 작성 사이에서 주의를 분산해야 합니다. Anima는 GPT 5.6 Luna로 Scribe 제품을 구축하여 진료 녹취록을 구조화된 임상 기록으로 변환하고, 동일한 임상 맥락을 재사용하여 의뢰서와 환자 후속 메시지 초안을 작성합니다.
진료 내내 타이핑하는 대신, 의사는 환자에게 더 많은 주의를 기울일 수 있습니다. Anima에 따르면 이전에는 작성하는 데 몇 분이 걸리던 진료 기록이 이제 임상의의 검토를 위해 초 단위로 초안이 작성됩니다. 작성에 보통 5~15분이 필요했던 의뢰서 역시 진료 내용과 환자 기록에서 초 단위로 초안이 작성되어 임상의가 검토할 준비를 갖춥니다.
"환자들은 진료 직후 명확한 후속 메시지를 받아 불안이 줄고 재방문율이 향상됩니다"라고 Shun은 말합니다. "의사들이 밤 8시나 9시까지 일하는 대신 제시간에 퇴근하게 되었다는 이야기를 자주 듣습니다."
필요를 따르는 진료를 위한 역량 구축
Anima의 비전은 모든 사람을 위한 맞춤형 의료입니다. 이를 위해서는 진료팀이 전체 환자 여정에서 각 개인의 요구를 이해하고 이에 따라 조치할 수 있는 정보, 시간, 역량을 갖추어야 합니다.
OpenAI 모델과의 협업은 그 비전을 향한 실질적인 조치를 뒷받침합니다. Andi는 전화로 정보를 수집하여 직원이 조치할 수 있는 구조화된 요청으로 변환합니다. Documents는 팀이 수신되는 임상 정보를 처리하도록 돕습니다. Scribe는 임상의가 검토할 기록과 후속 커뮤니케이션 초안을 작성합니다.
Anima에 따르면 플랫폼 전체 사례의 대부분은 24시간 이내에 해결되며, 중앙값 기준 해결 시간은 약 3.5시간입니다. Shun은 “OpenAI의 모델을 통해 영국의 1400만 환자에게 큰 영향을 미치고 있습니다. 환자와 클리닉에게 정말 핵심적인 일입니다.”라고 말합니다.
Anima는 오늘 팀이 환자를 돌볼 여유를 더해주고, 미래를 위한 진료 경로와 서비스를 구축하는 데에도 도움을 줍니다.