AI辅助速记系统对临床文档语义一致性、可读性与结构化质量的影响：基于大型医疗网络的回顾性多方法研究

《Scientific Reports》：Clinical documentation quality in routine care with AI scribe support: a large?scale Spanish analysis

　　

摘要

临床文档记录对于医疗质量、安全性和协调性至关重要，然而电子健康记录（EHR）任务的日益加重导致临床医生职业倦怠，并可能损害文档质量。环境人工智能（AI）速记系统作为潜在解决方案应运而生，但其对文档质量和可读性的影响仍缺乏深入研究。因此，我们旨在评估AI辅助速记系统（Scribe）在大型西班牙医疗网络中多个专科门诊临床文档记录的语义一致性、可读性和结构化质量方面的效果，框架为基于价值的医疗（VBHC）。为此，我们开展了一项涵盖45个专科超过230万次门诊咨询（2024年10月至2025年12月）的回顾性多方法研究。使用自动化指标（语义一致性、INFLESZ和Perspicuity）和18项结构化质量评分标准，对使用Scribe与不使用Scribe的文档记录进行了比较。语义一致性在所有45个专科中进行了评估，而报告质量则在来自15个专科的300份分层样本报告中进行评估。人工审核评估了关键安全要素（既往病史、过敏情况）的完整性，统计分析包括描述性指标、Welch t检验和配对t检验，以及Hedges' g。值得注意的是，Scribe实现了89.3%（标准差2.1）的加权平均语义一致性。可读性显著改善：INFLESZ分数从72.05上升至77.61（p?<?0.001），Perspicuity分数从76.19上升至81.49（p?<?0.001）。结构化质量分数从5.79（95% CI 5.60–5.99）上升至8.02（95% CI 7.87–8.17），效应量大（Hedges' g?=?2.06；p?<?0.001）。人工审核显示既往病史记录（7.75 vs 1.75；p?<?0.001；d_z?=?1.10）和过敏状态记录（9.75 vs 7.75；p?=?0.010；g?=?0.43）均有显著改善。总之，AI辅助速记技术与文档质量、可读性和安全相关文档要素的改善相关。这些改善符合VBHC原则，通过高质量的文档记录支持更好的患者结局、更安全的护理和更高效的临床资源利用。