NYU ランゴーン ヘルスの新しい研究によると、電子健康記録の電子メール バスケットで患者の質問に答える際、生成型人工知能は医療提供者の応答よりも優れており、臨床医の文書作成の負担を軽減するのに役立つ可能性があることがわかりました。
ニューヨーク大学グロスマン医学部の研究者らが主導したこの研究では、genAIメッセージングツールは患者のEHR問い合わせに対して正確な回答を作成するだけでなく、その回答にはより大きな共感が感じられることも判明した。
「私たちの研究結果は、チャットボットが患者の懸念に対して効率的かつ共感的な対応を可能にすることで、医療従事者の作業負荷を軽減できることを示唆している」と、ニューヨーク大学グロスマン医学部の臨床助教授でこの研究の筆頭著者であるウィリアム・スモール博士は火曜日の発表で述べた。
なぜそれが重要なのか
ニューヨーク大学ランゴーン校の最高医療情報責任者、ポール・テスタ博士によると、パンデミックの間、医師が1日あたり150件以上のIn Basketメッセージを受け取るのは当たり前で、毎日のメッセージ数が年間30％以上増加していることを示している。
NYU ランゴーン大学は、医師の燃え尽きの主な原因であるメモの膨れ上がりやその他の文書作成の負担に対処する方法を検討しました。この新しい研究では、医学研究者が 16 人のプライマリケア医に、患者のメッセージに対する AI と人間の応答の 344 組をランダムに割り当て、正確性、関連性、完全性、口調について評価するよう依頼しました。
JAMA が発行した「患者のインバスケット メッセージに対する大規模言語モデル ベースの応答」レポートの研究者によると、生成 AI 応答は、理解しやすさと口調の点で人間の提供者より 9.5% 優れていました。
盲人のために 勉強参加した医師らは、AI の回答を最初の草稿として使用するか、最初からやり直すかを指定しました。どの回答が人間によって作成されたか、または AI ツールによって作成されたかは医師らにはわかりませんでした。
その結果、AIの応答は共感的であると見なされる可能性が125％以上高くなり、ポジティブさと親近感を伝える言葉を使用する可能性が62％高くなったと研究者らは述べている。
しかし、それらは 38% 長く、31% は複雑な言語を含む傾向がありました。
「フレッシュ・キンケイド・スコアと呼ばれる読みやすさの標準的尺度によると、人間が患者の質問に小学6年生レベルで応答したのに対し、AIの文章は中学2年生レベルだった」と研究者らは述べた。
また、プライベートデータがAIツールのパフォーマンスを具体的に向上させたかどうかを確認するには、今後の研究が必要であると指摘した。
より大きなトレンド
2023 年に NYU Langone は GPT4 のライセンスを取得し、医師が安全な環境内で実際の患者データを使用して実験できるようにしました。
また昨年、この健康研究機関は、臨床医、教育者、研究者のチームが協力して、経験を必要としない大規模な言語モデルをテストすることを奨励しました。 ジェネレーティブ AI プロンプト ア ソン ヘルスケア分野で。
このイベントには 70 名の参加者と、ライブ ウェビナーを通じて 500 名を超える人々が参加し、医療システムは生成された観察結果を使用して社内の生成 AI 能力の構築に役立てることを目指しました。
その後、研究者らはAIを使用して、米国でCOVID-19の第一波の際に心理療法を受けた820人の記録を調べ、医療従事者の記録と比較した。
それ AIツールは過重労働の病院職員のストレスを検出できる – セラピーセッション中に睡眠不足や気分の問題について話し合った人は、不安症やうつ病の診断を受ける可能性が高かった。
記録に残る
「患者固有のデータを使用するEHR統合型AIチャットボットは、人間の医療提供者と同等の品質のメッセージを作成できることがわかった」とスモール氏は声明で述べた。
「この医師の承認が得られれば、近い将来、GenAI のメッセージ品質は、品質、コミュニケーション スタイル、使いやすさの点で、人間が生成した応答と同等になるでしょう」と、ニューヨーク大学ランゴーン医療センター情報技術部門のインフォマティクス イノベーション担当シニア ディレクターで、責任著者のデビン マン博士は述べています。
Andrea Fox は Healthcare IT News の上級編集者です。
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