Anima تقلّص زمن انتظار المكالمات في العيادات بنسبة 75% باستخدام GPT-6 وGPT-Live

بنت شركة Anima البريطانية الناشئة ثلاثة منتجات على نماذج OpenAI. وهي منصة للعيادات تضم أكثر من 14 مليون مريض و1000+ عيادة، وتعالج 800 ألف حالة شهريًا. المنتجات الثلاثة هي: Andi، موظف الاستقبال الصوتي الذي يعمل على GPT-Live، وخط معالجة المستندات الواردة على GPT-6، وخدمة الملاحظات السريرية Scribe على GPT 5.6 Luna. وبحسب بيانات الشركة، انخفض الانتظار للحصول على رد هاتفي من 40–50 إلى 10 دقائق، أي بنسبة 75% على الأقل. كما زادت القدرة على معالجة المستندات 2–3 مرات، ويبلغ الوسيط الزمني لحل الحالة نحو 3,5 ساعة.

صوت تحت رقابة صارمة

يستقبل Andi مكالمات المرضى ويجمع التاريخ المرضي. لكن نموذج اللغة وحده لا يدير المحادثة. إذ يقود policy engine الخاص بـ Anima الحوار وفق سيناريوهات حتمية معتمدة سريريًا. ولا يرتجل النموذج في الأسئلة الطبية، بل يعمل ضمن بنية محددة مسبقًا.

بعد ذلك يتدخل GPT-5.4 mini ليختار الاستبيان المناسب. ثم يصل التاريخ المرضي الجاهز إلى لوحة معلومات العيادة في صورة حالة منظّمة، يراجعها الطبيب أو الموظف الإداري ويعالجها. وتوزيع الأدوار هنا عملي: النموذج الصوتي المرتفع التكلفة يتولى الحوار المباشر، والنموذج الصغير ينفذ التصنيف السريع، أما قواعد السلامة فتوجد في شيفرة برمجية عادية يمكن فحصها وتدقيقها.

في استطلاعات Anima، قال 86% من المرضى إنهم سيستخدمون Andi مرة أخرى. ومن المفاجئ أن أكثر الراضين كانوا من الأشخاص بعمر 80–90 عامًا. ويفسّر الرئيس التنفيذي Shun Pang ذلك بأن الوكيل الصوتي «صبور بلا حدود ولبق للغاية».

800 000 رمز SNOMED ولا عملية إعادة تدريب واحدة

يستخرج منتج Documents، القائم على نماذج GPT-6، من الرسائل الواردة المرسِل والمستلم ونوع المستند وتواريخ الأحداث. ثم يطابق خط معالجة متعدد المراحل المستند مع المريض المعني، ويختار الرموز السريرية، ويقترح على الموظف الإجراء التالي.

ويمثل الترميز الجزء الأصعب. فبحسب Michael Skupien، رئيس الفريق الهندسي، يبلغ عدد رموز SNOMED الممكنة نحو 800 ألف. ولا يُستخدم بانتظام سوى جزء صغير منها، لكن العيادات المختلفة تختار الرموز بطرق مختلفة. ولا تُلزم Anima العيادات بضبط النظام، ولا تعيد تدريب نموذج منفصل لكل عميل. وبدلًا من ذلك يتكيف السلوك عبر in-context learning: إذ يتلقى النموذج في السياق أمثلة وتفضيلات العيادة المعنية.

من الناحية الاقتصادية، يعني ذلك مجموعة واحدة من النماذج لجميع العملاء، دون تعدد الأوزان وخطوط التدريب وإدارة الإصدارات. وتنتقل التكاليف نحو رموز السياق، لكن إدماج عيادة جديدة لا يتطلب أي عمل في ML. ويقوم هذا النهج على خاصية واحدة في النماذج: ينبغي أن تتبع التعليمات بثبات. ولهذا السبب بالتحديد وقع الاختيار على OpenAI، بحسب Skupien. ويضيف Shun Pang أن الفريق قارن بين النماذج المغلقة والمفتوحة، وقيّم الذكاء، والذكاء مقابل كل دولار، وقابلية التحكم.

أما النتيجة بالأرقام: فالعيادات التي كانت تعالج نحو 15 مستندًا في الساعة تعالج الآن 30–45، وأفضل العيادات تعالج 45–60. وبحسب Pang، جرت تسوية الأعمال المتراكمة التي تتجاوز 100 ألف مستند خلال بضعة أيام.

القائمة الكاملة: المنتجات والنماذج والمقاييس

• Andi، مسؤول الاستقبال بالذكاء الاصطناعي على GPT-Live: استقبال المكالمات وجمع الأعراض، وانخفض الانتظار الهاتفي من 40–50 إلى 10 دقائق (أي بنسبة 75% وأكثر). • GPT-5.4 mini: اختيار الاستبيان المناسب بعد الحوار.

• Documents على GPT-6: استخراج المرسِل والمستلم والنوع والتواريخ، وربط المستند بالمريض، واختيار رموز SNOMED، واقتراح الخطوة التالية. • Scribe على GPT 5.6 Luna: ملاحظات من نص الاستشارة، وإحالات ورسائل للمرضى من السياق نفسه.

• الحجم: 14 مليون مريض، و1000+ عيادة، و800 000+ حالة شهريًا، مع التوسع في الولايات المتحدة وأستراليا. • السرعة: الوسيط الزمني لحل الحالة نحو 3,5 ساعة، وتُغلق معظم الحالات خلال 24 ساعة. • المستندات: 15 في الساعة قبل التطبيق، و30–45 بعده، و45–60 لدى أفضل العيادات.

• الملاحظات والرسائل: تُعدّ الملاحظات في ثوانٍ بدل عدة دقائق، والإحالات بدل 5–15 دقيقة. • الرضا: 86% من المرضى الذين شملهم الاستطلاع سيستخدمون Andi مرة أخرى.

ما الذي يمكن أخذه إلى منظومتك التقنية

تقدم هذه الحالة نموذجًا معماريًا يمكن نقله إلى ما هو أبعد من الطب. احتفظ بالمنطق الحرج، أي مسارات الحوار والإجراءات المسموح بها، في محرك قواعد حتمي. واستعن بالنموذج حيث تحتاج إلى اللغة واستخراج المعنى. ووزّع المهام المختلفة على نماذج من فئات مختلفة: الصوت وتحليل المستندات المعقدة يذهبان إلى النماذج الأعلى، واختيار الاستبيان يُترك للنسخة mini.

وإذا كان لديك عملاء كثيرون بقواعد مختلفة، فابدأ بـ in-context learning بدل إعادة التدريب الفردية. فهذا أرخص في الصيانة، لكنه يتطلب ميزانية للسياق الطويل ورقابة صارمة على الالتزام بالتعليمات. وأخيرًا، يبقى الإنسان في حلقة العمل في المنتجات الثلاثة كلها لدى Anima: فالطبيب يراجع الحالة والملاحظة والرسالة. ويتحقق المكسب من تسريع الإعداد، لا من التخلي عن المراجعة. ومن المهم أن نتذكر أن جميع الأرقام الواردة في المادة قدمتها الشركة نفسها ولم يجرِ التحقق منها بصورة مستقلة.