人工知能（AI）記録支援の使用によるプライマリケアにおける精神科的文書化と管理

科学分野:

• 医療情報学
• 臨床文書化
• ヘルスケアにおける人工知能

背景:

• 医学におけるAIアンビエント・スクライブの広範な採用は、臨床実践への影響を理解する必要性を必要としている。
• 現在の研究には、AIスクライブと臨床医の記録および治療パターンとの関連性の包括的な分析が欠けている。

研究 の 目的:

• AIアンビエント・スクライブによって生成されたプライマリケアの記録と、人間の記録または記録がない場合の記録とを比較して、精神科的症状の記録と治療を比較すること。
• 外来設定における神経精神医学的状態の管理に対するAIアンビエント・スクライブの影響を特徴づけること。

主な方法:

• 2つの主要な病院システムのプライマリケアの年間診察記録を対象とした一致した後ろ向き症例対照研究が分析された。
• 記録は、AIスクライブ、人間の記録、同時代に記録なし、記録展開前の4つのグループに分類された。
• 社会人口統計学的および臨床的特徴を用いて1：1のマッチングが行われ、神経精神医学的症状の記録、RDoCレベル、および精神科的介入が評価された。

主要な成果:

• AIで記録されたノートは、すべての研究ドメイン基準（RDoC）ドメインにわたる神経精神医学的症状の推定レベルが有意に高いことを示した。
• 精神科的介入（紹介、新規診断、または抗うつ薬処方）の可能性は、AIで記録された診察において、同時代の人間の記録による診察と比較して有意に低かった（aOR、0.83）。
• 人間の記録による診察と、同時代の人間の記録がない診察との間で、精神科的介入の可能性に有意な差は見られなかった（aOR、0.97）。

結論:

• プライマリケアにおけるAIアンビエント・スクライブは、神経精神医学的症状の記録強化と関連している。
• しかし、その使用は、文書化された精神科的症状管理の可能性の低下と相関している。
• これらの記録と管理の変更が患者の転帰に影響を与えるかどうかを判断するには、さらなる調査が必要である。