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2024-12-04 15:56:00
今後の研究では、臨床医のサブグループや代替臨床実装に対するニュアンスの生成人工知能音声対応ドキュメンテーション ツールの有用性がさらに調査される可能性があるが、研究者らは、アトリウム ヘルスの電子医療記録におけるニュアンスのドラゴン アンビエント エクスペリエンス副操縦士の一般提供では、臨床医の健康記録に大きな改善は見られなかったと述べた。組織の主要な指標。
なぜ重要なのか
昨年、ノースカロライナ州シャーロットに本拠を置くアトリウム ヘルスは、 合併した と提携し、2022 年に Advocate Health となり、次のように宣伝しました。 AI を活用した環境臨床文書を導入した最初の米国の医療システム 患者の診察中に臨床文書の作成を自動化します。
New England Journal of Medicine AI に掲載された DAX 導入後の研究では、アトリウム アンド ウェイク フォレスト大学医学部の研究者が、医療システムが Nuance の DAX Copilot を導入した後の参加臨床医の結果を評価しました。
彼らは当初、2023年6月から8月にかけてノースカロライナ州とジョージア州の外来診療所から家庭医学、内科、一般小児科を専門とする238人の臨床医を5回に分けて登録した。
DAX をテストするグループの参加者は 1 時間のトレーニングを受け、Epic EHR を介してアカウントをセットアップしました。
研究者らは、EHR の滞在時間、勤務外の作業時間、メモの時間、予約完了率、同日終了率とメモの長さ、および相対的な作業時間などの財務指標を含む、EHR に関連する結果を 180 日間にわたって評価しました。訪問ごとの価値単位。
研究者らが評価した最終分析サンプルには、ソフトウェアユーザーグループの臨床医112名と、対照の非DAXユーザーグループの臨床医103名が含まれていたという。
その結果、「アクティブ DAX ユーザー」の 4 分の 3 (84/112) が DAX ノートの 25% 以上を Epic に転送し、「ハイ DAX ユーザー」の約 60% (67/112) が DAX ノートの 60% 以上を転送したことがわかりました。 DAX は EHR にメモします。
研究者らは、年齢、性別、プロバイダーの種類、実践年数、ベースライン結果を調整した結果、DAX ユーザーと対照群の間に「統計的に有意な差」がほとんど見られず、メモの時間を節約できたと述べた。
「高 DAX ユーザーは、対照グループと比較してドキュメント作成時間が全体的に約 7% 減少した」と彼らは報告書で述べています。 報告。
「探索的結果は、DAX を高い使用率レベルで使用するか、DAX を選択した臨床医サブグループに導入することによってメモ時間のわずかな短縮が得られる可能性があることを示唆しています」と彼らは付け加えました。
Advocate Health の学術の中核として機能する大学医学部の一部であるウェイク フォレスト大学健康科学部がこの研究に資金を提供しました。
より大きなトレンド
昨年、多くの組織が DAX Copilot の使用を拡大しました。 山間の健康、ペンシルベニア州に拠点を置く ウェルスパン ヘルス そしてその他。
EHR ベンダーも、臨床医の燃え尽き症候群を軽減するために、ドキュメント プールを統合するパートナーシップを締結しました。 1月には、 Epic には Nuance AI 副操縦士が完全に組み込まれています そして3月には、 Meditech Expanse EHRが統合を発表。
一方、Microsoft は 10 月に、提供開始から 1 年を経て DAX に勢いが見られると報告し、この AI ツールが患者との接触の少なくとも 50% で使用されていることを強調しました。 シカゴの北西部医学。この医療システムの臨床医がメモの作成に費やす時間が平均 24% 削減され、診察できる患者の数が平均 11.3 人増加した、とテクノロジー大手は述べた。
記録上
「全体的に見ると、これらの調査結果は、AI を活用したドキュメンテーションの効率が一部の臨床医の燃え尽き症候群のマーカーの減少につながる可能性を示唆しており、DAX の導入がより高い導入レベルに達すると、おそらくより広範囲に及ぶ可能性があることを示唆しています」と研究者らは NEJM で述べています。 AIレポート。
「しかし、現在の形式で DAX を広範に導入しても、生産性の向上を目指す医療システムに大きな利益をもたらす可能性は低いです。」
Andrea Fox は、Healthcare IT News の上級編集者です。
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Healthcare IT News は HIMSS Media の出版物です。
#アンビエント #は全面的に効率を改善しないことが研究で判明