外科医か 研修生か GPT? AIで拡張されたオペレティブノートの盲目的多中心研究

科学分野:

• 医療情報学
• 外科 文書
• 医療における人工知能

背景:

• 手術の安全性や 患者のケア継続性 医療法規の遵守のために 明確な手術文書が不可欠です
• 大型言語モデル (LLM) は,臨床文書の自動化の可能性を示していますが,特に外科のサブスペシャリティにおいて,手術ノートを作成する際の有効性は,さらなる調査を必要としています.

研究 の 目的:

• 外科研修医,主治医,GPTのみ,およびGPTを補助として使用する主治医によって生成された手術ノートの品質,正確さ,効率を比較する.
• 手術文書の完全性と正しさに 人間と人工知能の協力が与える影響を評価する.

主な方法:

• 分析のために5つの耳鼻喉術が選択されました.
• 運営ノートは,居住者,参加者,GPTのみ,および参加者とGPTのハイブリッドによって生成されました.
• 10人の盲目の耳鼻喉科医 (レジデントと看護師) がノートをレビューし,8つの領域で評価し,承認率を提供しました. ドキュメンテーションの時間は記録された.

主要な成果:

• 担当外科医とGPTが共同執筆したオペレーションノートは,他のすべての方法を上回る最高スコアと79%の"現状"の承認率を得ました.
• GPTのみのメモは,最も早く生成されたが,最も低い承認率 (23%) と最も多くのエラー (省略と過剰なドキュメント) を有していた.
• 人工知能によるドキュメンテーションは,人間だけの執筆と比較して著書時間を大幅に短縮し,評価者間の信頼性が中等から高いことが観察されました.

結論:

• ハイブリッドの人工知能の協力による作業文書作成は,この研究における人間のみまたは人工知能のみのアプローチと比較して優れた結果をもたらしました.
• GPTによるドキュメンテーションは,手術における手術ノート生成の効率と一貫性を高めることを約束しています.