人工智能语音转文字技术在全科医疗临床文档记录中的有用性评估——基于丹麦全科医生的定性研究

《BMC Primary Care》：Exploring general practitioners’ perceptions of the utility of AI-powered voice-to-text technology for clinical documentation during video consultations in Danish general practice: a qualitative study

　　

摘要

背景

临床文档对于维持医疗服务的连续性和质量至关重要；然而，在全科医疗实践中，它变得越来越耗时和复杂，导致行政负担过重和职业倦怠。人工智能语音转文字技术（AIVT）作为一种潜在的解决方案脱颖而出，通过自动转录和整理问诊内容形成临床笔记，以减少这种负担。本研究评估了对视频问诊期间使用 AIVT 工具进行临床文档记录有用性的看法。

方法

本研究采用观察、出声思考环节和半结构化访谈相结合的三角验证法进行定性研究。来自丹麦所有五个地区的 14 家诊所的 18 名全科医生测试了 Autonotar，这是一个在视频问诊期间生成临床笔记草稿的 AIVT 工具用例。数据采用演绎法分析，使用预定标准：需求、可接受性和感知未来效能。

结果

研究结果表明：(1) 需求的结构性驱动因素显示了日益增长的法规和防御性文档压力如何创造了对技术支持的感知需求；(2) 可接受使用的条件强调了全科医生重视临床准确性、与工作流对齐以及强大的数据保护的重要性；(3) 感知未来价值表明参与者如何看待 AIVT 作为一种减少行政工作量、改善工作生活平衡和增强患者参与度的方法——前提是工具提供可靠的输出并负责地集成到临床系统中。

结论

基于研究用例，AIVT 可能提供一种实用的方法来支持丹麦全科医疗中的临床文档记录，但其效用是有条件的而非固有的。全科医生对其减少文档负担、改善工作生活平衡和支持患者参与度的潜力表达了谨慎的乐观。然而，采用将取决于可靠的输出、工作流程集成、明确的问责制、强大的数据保护以及适应不同的问诊模式。可持续实施需要技术成熟度和临床医生、决策者与技术提供商之间的社会技术对齐。