一项关于环境人工智能对改善医疗从业者福祉的实用随机对照试验

《NEJM AI》：A Pragmatic Randomized Controlled Trial of Ambient Artificial Intelligence to Improve Health Practitioner Well-Being

环境AI在真实世界中减少医护人员工作疲惫，但不显著提升职业满足感，同时降低文档时间并改善诊断编码。

　　

摘要

背景

电子健康记录（EHR）的记录工作是导致从业者工作疲惫和人际疏离（即职业倦怠）的主要因素之一。利用生成式人工智能（AI）来被动记录临床对话并起草就诊记录可能有助于减轻这一负担，但目前相关证据仍然有限。

方法

本研究在两个州的门诊诊所进行了一项为期24周、逐步增加样本量的随机对照试验。共有66名医疗从业者被随机分配到三个为期6周的实验组，分别使用不同的AI系统。主要评估指标包括专业满意度以及根据斯坦福职业满意度指数（Stanford Professional Fulfillment Index）测得的工作疲惫程度和人际疏离情况。次要评估指标包括记录所需时间、工作之余的额外工作（WoW）、使用“提供者文档摘要质量工具9”（Provider Documentation Summarization Quality Instrument 9, PDSQI-9）评估的文档质量，以及由专业编码人员审核的诊断编码。数据分析采用了线性混合模型（linear mixed models）。

结果

共生成了71,487份医疗记录，其中27,092份（38%）是由AI系统协助完成的。使用AI系统后，工作疲惫程度和人际疏离情况显著降低（减少了0.44分；95%置信区间[CI]为-0.62至-0.25；P<0.001），而专业满意度略有提升（增加了0.14分；95%置信区间为0.004至0.28；P=0.04，采用五点李克特量表）。在次要指标方面，记录所需时间每天减少了0.36小时（95%置信区间为-0.55至-0.17小时）。排除极端值后，工作之余的额外工作时间每天减少了0.50小时（95%置信区间为-0.90至-0.09小时）。使用AI系统后，诊断编码的质量也有所提高（P<0.001）。使用PDSQI-9评估的文档质量在五个评估维度上的平均得分在3.97至4.99分之间。未发现软件性能出现任何下降。

结论

在实际应用中，AI系统确实减少了医疗从业者的工作疲惫感和人际疏离现象，但并未显著提升他们的专业满意度。记录时间有所减少，同时诊断准确性、账单合规性和文档质量均未受到影响。（该研究由威斯康星大学医院和临床中心以及美国国立卫生研究院临床与转化科学奖资助；ClinicalTrials.gov注册编号：NCT06517082）

您是否属于大学或医院等机构？了解更多关于机构访问权限的信息

通过您的机构访问