Sully.ai

Sully.ai ne propose pas un outil isolé mais une « équipe » d'agents IA de santé. L'offre comprend un agent Receptionist qui répond aux appels entrants, planifie et reporte les rendez-vous et oriente les patients vers la bonne équipe de soins ; un agent Scribe qui transforme les consultations enregistrées en notes cliniques structurées ; un agent Medical Coder qui propose des codes ICD et CPT ancrés dans la documentation tout en laissant la validation finale à l'équipe de facturation ; et un agent Consultant qui rassemble contexte patient, preuves et raisonnement différentiel pour éclairer les décisions cliniques. Une API Sully et un pôle de recherche, Sully Labs, ouvrent la plateforme aux développeurs et publient des benchmarks et livres blancs.

Le différenciateur annoncé est la profondeur d'intégration. Sully affirme que ses agents lisent et écrivent contexte patient, notes documentées, codes et rendez-vous dans la plupart des grands DSE, de sorte que les équipes continuent de travailler dans le système qu'elles connaissent plutôt que dans un outil parallèle. L'entreprise met en avant des gains de capacité mesurables et cite des cas publiés : plus de 650 000 $ d'économies annuelles grâce à la réduction des appels patients abandonnés dans un centre de santé communautaire de 120 cliniciens, et plus de 2 millions de dollars récupérés grâce à un codage clinique plus précis dans un réseau de 200 cliniciens. Elle indique aussi que l'intégration d'un nouveau praticien passe de 12 à 2 jours.

Sully.ai se positionne comme une solution d'entreprise pour les systèmes de santé, les centres de santé communautaires, les réseaux spécialisés et les grandes cliniques. Il n'y a pas de page tarifaire en libre-service : les organisations intéressées demandent une démonstration et négocient un contrat, le coût dépendant du nombre de cliniciens, des modules activés et de l'étendue de l'intégration. L'entreprise publie des benchmarks de sécurité — dont des comparaisons HealthBench Safety face à des modèles frontière généralistes — et un design « humain dans la boucle » où les cliniciens vérifient et signent chaque note, code et plan avant qu'ils n'entrent dans le dossier.