人工知能ツールと臨床文書の負担：体系的なレビューとメタアナリシス

科学分野:

• 医療情報学; 医療における人工知能; 臨床文書作成

背景:

• 臨床医の燃え尽き症候群は、臨床文書作成の重いワークロードによって大きく引き起こされる、重大な世界的な問題です。現在の文書作成の実践は、医療専門家にとって時間がかかり、認知的にも困難です。人工知能（AI）は潜在的な解決策を提供しますが、文書作成負担に対するその定量的影響は体系的な評価を必要とします。

研究 の 目的:

• AIツールが臨床文書の負担に与える定量的影響を体系的にレビューおよびメタアナリシスすること。AIが臨床医の作業負荷、燃え尽き症候群、および文書作成に費やす時間に与える影響を評価すること。AI生成臨床ノートの品質を評価すること。

主な方法:

• PRISMAガイドラインに従った体系的なレビューおよびメタアナリシス（PROSPERO：CRD420250653291）。含まれる研究は、通常の診療と比較して、臨床ノート作成にAIを使用した最前線の医療専門家に焦点を当てました。主な結果には、文書作成の負担、ワークロード、燃え尽き症候群、および時間を含みました。メタアナリシスでは、ランダム効果モデル（SMD）を使用しました。

主要な成果:

• 14の研究のプール分析により、文書作成作業負荷と燃え尽え症候群の適度な減少（SMD = -0.71）が示されました。AIアプリケーションは、レビューおよび編集された下書きの文書作成時間を大幅に短縮しました（SMD = -0.72）。AI生成ノートの品質は、臨床医が作成したノートと同等でした。

結論:

• AI技術は、医療専門家の臨床文書作成の負担を軽減する上で大きな可能性を示しています。効果的な実装には、患者ケアの品質を確保するための厳格な品質管理と継続的な評価が必要です。臨床ワークフローへのAI統合を最適化するには、さらなる研究が必要です。