救急外来におけるアンビエント人工知能（AI）記録システムの導入と記録時間

科学分野:

• 救急医学
• 医療情報学
• 人工知能

背景:

• 救急外来（ED）への人工知能（AI）記録システムの統合は、新たなトレンドです。
• これらのツールの実際の導入パターンと効率への影響を徹底的に調査する必要があります。

研究 の 目的:

• 実際のED環境におけるアンビエントAI記録システムの導入率と特性を評価すること。
• アンビエントAIを利用した診察と標準的な記録方法を用いた診察の間で、記録時間と電子健康記録（EHR）の記録特性を比較すること。

主な方法:

• 三次医療専門大学病院の成人ED診察に対する後向き観察研究を実施しました。
• 人間による記録システムを除外し、アンビエントAI記録システムの有無による診察のEHR監査ログからデータを抽出しました。
• 導入は医師別、EDゾーン別、患者の緊急度別に分析され、グループ間で中央値時間が比較されました。

主要な成果:

• アンビエントAI記録システムの利用は、対象となる診察の11.2%で観察され、導入は少数の医師と特定のEDゾーン（遠隔医療、垂直ケア）に集中していました。
• 医師は、緊急度の低い患者や通訳を必要としない患者に対してアンビエントAIを優先的に使用しました。
• アンビエントAIを使用した診察は、標準的な診察と比較して、シフト中の記録時間が大幅に短縮（-28%）され、総EHR時間が短縮（-16%）され、記録の長さも短くなりました。

結論:

• EDにおけるアンビエントAI記録システムの早期導入は、低いながらも偏った導入パターンを明らかにしました。
• アンビエントAIの使用は、記録時間とEHRワークロードの大幅な削減に関連しています。
• 医師が特定の患者タイプ（緊急度が低い、通訳が不要）を好むことは、ターゲットを絞った導入とさらなる研究の分野を強調しています。