臨床現場におけるアンビエントAIスクライブ：ランダム化比較試験

科学分野:

• 医療情報学
• ヘルスケアにおける人工知能
• 臨床文書作成

背景:

• アンビエント人工知能（AI）スクライブは、文書作成の大きな負担と医師の燃え尽き症候群に対する潜在的な解決策を提供します。
• その可能性にもかかわらず、AIスクライブの実際のインパクトは、ランダム化比較試験で厳密に評価されていませんでした。

研究 の 目的:

• 2つのアンビエントAIスクライブアプリケーション、Microsoft Dragon Ambient eXperience（DAX）CopilotとNablaが、医師の文書作成時間と燃え尽き症候群に与える影響を評価すること。
• 実用的なランダム化比較試験において、DAX CopilotとNablaの効果を通常のケア対照群と比較すること。

主な方法:

• 238人の医師（14の専門分野）を対象とした、並行3群実用ランダム化比較試験。
• 医師は、DAX Copilot、Nabla、または通常のケア対照群に1:1:1でランダム化されました。
• 主要評価項目は、記録にかかる時間の変化でした。副次評価項目には、医師のタスク負荷と燃え尽き症候群のスコアが含まれていました。

主要な成果:

• Nablaの使用は、対照群と比較して、記録にかかる時間に統計的に有意な9.5%の減少と関連していました（P=0.02）。
• DAX Copilotは、対照群と比較して、記録にかかる時間に有意な変化を示しませんでした（P=0.66）。
• DAX CopilotとNablaの両方のユーザーは、医師のタスク負荷、燃え尽き症候群、および仕事の疲労スコアの潜在的な改善を報告しましたが、結果はさらなる検証が必要です。

結論:

• Nablaは医師の記録にかかる時間の有意な削減を示し、文書作成の効率化におけるその有効性を示唆しています。
• 両方のAIスクライブは、医師の幸福感に潜在的な利点を示しましたが、これらの副次評価項目を確認するには、さらなる多施設共同試験が必要です。
• 臨床医は、2つのAIスクライブプラットフォーム間で同様のパフォーマンスを認識しており、時折の不正確さに対する継続的な注意の必要性を強調しています。