人工知能による遭遇概要: 大規模な学術保健システムにおける外来臨床医による初期の洞察

科学分野:

• 臨床情報学
• 医療情報技術
• 医療における人工知能

背景:

• 電子医療記録 (EHR) は,医療従事者の大きな作業量に寄与しています.
• 効果的な患者ケアには 効果的な臨床文書が不可欠です
• 人工知能のツールが登場し 文書の負担を軽減しています

研究 の 目的:

• 提供者のEHR使用に対するAIによる遭遇の要約の時間的な影響を評価する.
• AIの概要化ツールの有用性と正確性に関するプロバイダーの認識を評価する.
• 臨床実務におけるAI要約の有効性に影響を与える要因を特定する.

主な方法:

• 22人の医療従事者の診療室でAIによる臨床ノート要約ツールの導入
• 臨床レビューに費やされたEHRの6ヶ月の前後分析.
• ツール精度,有用性,時間節約の可能性に関するフィードバックを収集するプロバイダの調査.

主要な成果:

• 1回の臨床レビューの平均時間は,介入後の3時22分から3時04分に減少した.
• ベースラインのより高いレビュー時間は,EHRの時間のより大きな減少と相関する (P=0. 046).
• ほとんどのプロバイダは,高いツール精度と,かなりの時間の節約を報告しました.

結論:

• AIによって生成された経験の要約は,提供者のワークフローの効率性を向上させるのに有望です.
• AIの要約の利点は,初期チャートレビュー時間が長い臨床医にとって最も顕著である.
• 提供者は,AIが臨床文書の簡素化とバーンアウトの軽減の可能性について楽観的でした.