- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT07302906
Randomisierte Studie eines Ambient AI-Scribes (Voa Health), der Audio von ambulanten Besuchen in Entwurfsnotizen umwandelt, mit Vergleich von Besuchen mit vs. ohne KI über mehrere Kliniken hinweg, um das Wohlbefinden von Ärzten, die Dokumentationslast und das Patientenerlebnis zu bewerten. (SOAR)
Die SOAR-Studie (Scribe Optimization for Ambulatory Records): Ambient Künstliche-Intelligenz-Schreiber mit Voa Health zur Erstellung medizinischer Dokumentation aus ambulantem Besuchs-Audio – Eine randomisierte kontrollierte Studie
Das Ziel dieser randomisierten klinischen Studie ist es herauszufinden, ob ein "ambienter KI-Schreiber" (Voa Health) die Dokumentationslast verringern und das Wohlbefinden der Ärzte sowie die Patientenerfahrung in ambulanten Kliniken verbessern kann. Der KI-Schreiber hört die Audioaufnahme der Konsultation und erstellt einen Entwurf der klinischen Notiz, den der Arzt überprüft und bearbeitet.
In dieser Studie werden die Konsultationen randomisiert in 2 Gruppen eingeteilt: übliche Dokumentation (ohne KI) oder durch den KI-Schreiber unterstützte Dokumentation. Erwachsene Patienten, die in den teilnehmenden Kliniken behandelt werden, und ihre Ärzte sind eingeladen, teilzunehmen. Für beide Gruppen wird die Konsultationsaudio aufgezeichnet und am Ende des Besuchs füllen Ärzte und Patienten kurze Fragebögen zu Wohlbefinden, Arbeitsbelastung, Kommunikation, Empathie und Zufriedenheit aus. Die Fragebögen basieren auf international verwendeten Skalen (wie PFI, Mini-Z, NASA-TLX, CARE, PSQ-18 und CAT), wurden jedoch angepasst, um sie kurz und im routinemäßigen Versorgungsalltag praktikabel zu halten.
Die Hauptfragen sind, ob der KI-Schreiber den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Dokumentation des Besuchs verringert, die berufliche Erfüllung der Ärzte verbessert und Burnout reduziert und ob er beeinflusst, wie Patienten die Kommunikation, Empathie und Gesamtqualität der Konsultation wahrnehmen. Es werden keine Medikamente oder Geräte getestet. Die Ergebnisse sollen Krankenhäusern eine Orientierung für den sicheren und effektiven Einsatz von ambienten KI-Schreibern in der klinischen Praxis geben.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Diese Studie ist eine randomisierte kontrollierte Studie, die darauf ausgelegt ist, die Auswirkungen eines ambienten Künstliche-Intelligenz-(KI-)Schreibers auf das Wohlbefinden von Ärzten, die Dokumentationsbelastung und die Patientenerfahrung in der ambulanten Routineversorgung zu bewerten.
Die Intervention besteht darin, den Voa Health ambienten KI-Schreiber während klinischer Begegnungen zu nutzen. Das System zeichnet das Audio der Konsultation auf und erstellt in Echtzeit einen strukturierten Entwurf einer klinischen Notiz, der auf fachspezifischen Vorlagen basiert, die den Routineablauf jeder Klinik widerspiegeln (zum Beispiel unterschiedliche Vorlagen für Allgemeine Kardiologie, Herzinsuffizienz, Dyslipidämie usw.). Am Ende des Besuchs überprüft, bearbeitet und unterschreibt der Arzt den Entwurf in der elektronischen Patientenakte (EPA), bleibt dabei voll verantwortlich für die Genauigkeit und Vollständigkeit der Dokumentation. In der Kontrollbedingung führen Ärzte Konsultationen durch und dokumentieren Begegnungen mit ihren üblichen Methoden ohne KI-Unterstützung. Für Studienzwecke kann in der Kontrollgruppe Audio weiterhin aufgezeichnet werden, aber keine KI-generierte Notiz wird dem Kliniker angezeigt oder von ihm genutzt.
Die Randomisierungseinheit ist die einzelne Konsultation. Für teilnehmende Ärzte werden berechtigte Besuche automatisch einer von zwei parallelen Armen zugeordnet: (1) übliche Dokumentation ohne KI und (2) Dokumentation unterstützt durch den ambienten KI-Schreiber. Die Randomisierung ist darauf ausgelegt, die bestehende Organisation jeder Klinik beizubehalten und Störungen bei der Terminplanung oder dem Patientendurchfluss zu vermeiden. Die klinische Versorgung, diagnostische und therapeutische Entscheidungen sowie Nachsorgeverfahren werden nicht durch das Protokoll vorgegeben und folgen der üblichen Praxis; das einzige experimentelle Element ist die Nutzung (oder Nicht-Nutzung) des KI-Schreibers für die Dokumentation und die Erfassung von Audio und Fragebögen.
Erwachsene Patienten, die in teilnehmenden ambulanten Kliniken behandelt werden, und ihre Ärzte werden zur Teilnahme eingeladen. Nach informierter Einwilligung wird die gesamte Konsultation audioaufgezeichnet. Unmittelbar nach jedem Besuch werden sowohl Patient als auch Arzt gebeten, kurze, strukturierte Fragebögen auszufüllen, die die Hauptzielgrößen erfassen. Um die Datenerfassung in einem geschäftigen ambulanten Umfeld praktikabel zu halten, wurden die Instrumente aus Teilmengen von Items entwickelt, die von international verwendeten Skalen abgeleitet sind, wobei die Anzahl der Fragen pro Konsultation gering gehalten wird.
Für Ärzte stammen die Items aus dem Professional Fulfillment Index (PFI), der Mini-Z 2.0-Umfrage und dem 4-Item Physician Task Load / NASA-TLX. Diese Items bewerten berufliche Erfüllung und Burnout (physische und emotionale Erschöpfung), wahrgenommene ausreichende Zeit für Dokumentation, Arbeit in der EPA außerhalb des direkten Patientenkontakts, wahrgenommene Dokumentationsbelastung und zeitliche Anforderungen des Besuchs. Zusätzliche studienspezifische Items bewerten die wahrgenommene Qualität und Vollständigkeit der endgültigen Notiz, die benötigte Zeit zur Bearbeitung des KI-generierten Entwurfs, das Vertrauen, dass wichtige klinische Details erfasst wurden, das Auftreten potenzieller KI-„Halluzinationen“ (Informationen, die tatsächlich nicht im Besuch genannt wurden) und die wahrgenommene Auswirkung der Dokumentation auf die Aufmerksamkeit gegenüber dem Patienten.
Für Patienten verwenden die Fragebögen Items, die aus dem Consultation and Relational Empathy (CARE) Measure, dem Patient Satisfaction Questionnaire Short-Form (PSQ-18) und dem Communication Assessment Tool (CAT) abgeleitet sind. Diese Items decken Bereiche ab wie aktives Zuhören, Verständnis der Patientenanliegen, Klarheit der Erklärungen, Angemessenheit der mit dem Arzt verbrachten Zeit, wahrgenommene Empathie, allgemeine Zufriedenheit mit der Versorgung und Verständnis von Diagnose und Behandlung. In der KI-Gruppe fragt ein zusätzliches Item spezifisch, ob die Nutzung von KI während der Konsultation die Klarheit der Kommunikation mit dem Arzt unterstützte, nicht veränderte oder behinderte.
Die primären Endpunkte sind das vom Arzt berichtete Wohlbefinden und die wahrgenommene Dokumentationsbelastung bei Nutzung des ambienten KI-Schreibers im Vergleich zur üblichen Dokumentation. Wichtige sekundäre Endpunkte umfassen die vom Patienten berichtete Erfahrung und Zufriedenheit, die vom Arzt bewertete Qualität und Vollständigkeit der Notizen, die benötigte Zeit für Dokumentation und für die Bearbeitung KI-generierter Entwürfe sowie die Häufigkeit und klinische Relevanz KI-bezogener Dokumentationsfehler oder Halluzinationen. Alle Endpunkte werden auf Ebene der einzelnen Konsultation unmittelbar nach jedem Besuch gemessen.
Die Studie wird zunächst in mehreren ambulanten Kliniken des Hospital de Clínicas der Bundesuniversität Paraná (UFPR) in Brasilien in verschiedenen medizinischen Fachgebieten durchgeführt. In jeder Abteilung werden strukturierte Notizvorlagen in Zusammenarbeit mit lokalen klinischen Leitern entwickelt, sodass die KI-generierten Entwürfe den realen Ablauf dieser Fachrichtung widerspiegeln, ohne den Versorgungsstandard zu ändern. Medizinstudenten und Assistenzärzte, die im Protokoll geschult sind, können unter Aufsicht der behandelnden Ärzte die Einwilligungserklärung und die Fragebogenverwaltung unterstützen, um eine konsistente und praktikable Datenerfassung zu gewährleisten.
Daten werden auf sicheren, zugriffskontrollierten Servern gespeichert, wobei die Verknüpfung zwischen Audioaufnahmen, Fragebögen und EPA-Notizen über kodierte Identifikatoren verwaltet wird. Ein Datenüberwachungsausschuss, unabhängig vom Entwicklungsteam des KI-Schreibers, überprüft regelmäßig aggregierte Daten auf Protokolltreue, Datenqualität und etwaige Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit der Nutzung von KI in der Dokumentation (zum Beispiel systematische Dokumentationsfehler, die potenziell die Patientenversorgung beeinflussen könnten). Da die Intervention auf Dokumentationsunterstützung beschränkt ist und Kliniker für alle klinischen Entscheidungen und die Fertigstellung der Notizen verantwortlich bleiben, wird das allgemeine Teilnahmerisiko als minimal eingestuft.
Das Protokoll ermöglicht eine künftige Erweiterung auf andere ambulante Dienste und kooperierende Zentren, die die gleiche Randomisierung, Datenerfassungsverfahren und Endpunktdefinitionen übernehmen. Die Ergebnisse sollen pragmatische Evidenz dazu liefern, wie ambienten KI-Schreiber sicher und effektiv in der realen klinischen Praxis implementiert werden können, insbesondere in Bezug auf ihre Auswirkungen auf das Wohlbefinden von Ärzten, die Dokumentationsbelastung und die Patientenerfahrung während der Konsultation.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Gustavo Lenci Marques, MD, PhD
- Telefonnummer: +5541991491428
- E-Mail: gustavolencimarques@gmail.com
Studienorte
-
-
Paraná
-
Curitiba, Paraná, Brasilien, 80060-900
- Rekrutierung
- Complexo Hospital de Clínicas da UFPR (CHC-UFPR)
-
Kontakt:
- Pedro Angelo Basei de Paula
- Telefonnummer: +5541996100059
- E-Mail: pedroangelo28@gmail.com
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erwachsene Patienten (≥18 Jahre), die während des Studienzeitraums an teilnehmenden ambulanten Kliniken des Hospital de Clínicas - Bundesuniversität Paraná behandelt werden.
- Erhalten Betreuung von einem Arzt, der an der Studie teilnimmt.
- In der Lage, Portugiesisch zu verstehen und eine schriftliche Einwilligungserklärung für die Audioaufzeichnung der Konsultation und die Ausfüllung kurzer Fragebögen zu erteilen.
- In der Lage, die Fragebögen nach dem Besuch auszufüllen (ggf. mit Unterstützung).
- Ärzte (Fachärzte oder Assistenzärzte), die in den teilnehmenden ambulanten Kliniken arbeiten.
- Nutzen das elektronische Krankenhausinformationssystem in der Routineversorgung.
- Stimmen zu, dass ihre Konsultationen audioaufgezeichnet werden und für jeden eingeschlossenen Besuch kurze Fragebögen nach dem Besuch ausfüllen.
Ausschlusskriterien:
- Patienten unter 18 Jahren.
- Notfall-, Dringlichkeits- oder stationäre Konsultationen.
- Patienten mit erheblichen kognitiven Beeinträchtigungen, akuter Belastung oder klinischer Instabilität, die nach Einschätzung des behandelnden Arztes eine informierte Einwilligung oder das Ausfüllen von Fragebögen ausschließen.
- Patienten unter gesetzlicher Betreuung oder anderweitig nicht in der Lage, ihre eigene Einwilligung zu erteilen.
- Konsultationen, bei denen entweder der Patient oder der Arzt die Audioaufzeichnung oder die Teilnahme an der Studie ablehnt.
- Konsultationen, bei denen das KI-System nicht verfügbar ist oder nicht ordnungsgemäß funktioniert (nur für Analysen der Protokolladhärenz).
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Versorgungsforschung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Experimental: Ambient AI-Scribe (Voa Health)
Ambulante Konsultationen, bei denen der Voa Health ambient AI-Scribe aktiv ist.
Das System nimmt das Audio des Besuchs auf und erstellt einen strukturierten Entwurf einer klinischen Notiz basierend auf fachspezifischen Vorlagen.
Der Arzt überprüft, bearbeitet und unterzeichnet die Notiz im EMR.
Nach dem Besuch füllen der Arzt und der Patient kurze Fragebögen zu Arbeitsbelastung, Wohlbefinden, Kommunikation, Empathie und Zufriedenheit aus.
|
Verwendung eines umgebenden KI-Scribes (künstliche Intelligenz) während ambulanter Konsultationen.
Das Voa-Health-System zeichnet das Audio des Besuchs auf und erstellt einen strukturierten Entwurf einer klinischen Notiz basierend auf fachspezifischen Vorlagen, die dem üblichen Ablauf jeder Klinik folgen.
Nach der Konsultation überprüft, bearbeitet und unterzeichnet der Arzt die Notiz in der elektronischen Patientenakte.
Die KI trifft keine diagnostischen oder therapeutischen Entscheidungen; sie unterstützt nur die Dokumentation.
Alle anderen Aspekte der klinischen Versorgung folgen der Routinepraxis.
|
|
Aktiver Komparator: Übliche Dokumentation ohne KI-Scribe
Ambulante Konsultationen, bei denen die Dokumentation mit üblichen Methoden ohne KI-Unterstützung erfolgt (Standardklinische Praxis).
Der Ton des Besuchs kann zu Studienzwecken aufgezeichnet werden, aber dem Kliniker wird keine KI-generierte Notiz angezeigt.
Nach dem Besuch füllen der Arzt und der Patient dieselben kurzen Fragebögen zu Arbeitsbelastung, Wohlbefinden, Kommunikation, Empathie und Zufriedenheit aus.
|
Klinische Dokumentation erfolgt mit üblichen Methoden ohne KI-Unterstützung (Standardversorgung).
Ärzte dokumentieren die Begegnung in der elektronischen Patientenakte wie gewohnt (Tippen, Diktat oder handschriftliche Notizen, je nach Anwendbarkeit).
Das Audio des Besuchs kann für Studienzwecke aufgezeichnet werden, aber dem Kliniker wird kein KI-generierter Entwurf einer Notiz gezeigt.
Nach der Konsultation füllen Ärzte und Patienten dieselben kurzen Fragebögen zu Arbeitsbelastung, Wohlbefinden, Kommunikation, Empathie und Zufriedenheit aus.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Arztliche Dokumentationsbelastung während des Besuchs
Zeitfenster: Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
Vom Arzt dokumentierte Belastung durch Dokumentation, unmittelbar nach jeder Konsultation gemessen mit kurzen 5-Punkt-Likert-Skalen-Items, die aus international verwendeten Instrumenten (NASA-TLX, Mini-Z) und studienspezifischen Items adaptiert wurden.
Die Items bewerten: (1) administrative Belastung der Konsultation, (2) verfügbare Zeit, sich auf den Patienten zu konzentrieren, (3) mentale Anforderungen der Konsultation (adaptiert aus NASA-TLX), (4) Beeinträchtigung der Patienteninteraktion durch den Dokumentationsprozess und (5) Unterbrechung des Arbeitsablaufs durch Dokumentationsanpassungen.
Einzelne Item-Werte und ein zusammengesetzter Belastungswert (Mittelwert der Items; höhere Werte = größere Belastung) werden zwischen Konsultationen mit dem ambienten KI-Scribe und Konsultationen mit üblicher Dokumentation ohne KI verglichen.
|
Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
|
Wohlbefinden / Erschöpfung des Arztes während des Besuchs
Zeitfenster: Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
Körperliche Erschöpfung des Arztes unmittelbar nach der Konsultation, bewertet mit einem einzelnen Item aus dem Professional Fulfillment Index (PFI): "Ich fühle mich nach dieser Konsultation körperlich erschöpft," bewertet auf einer 5-Punkte-Zustimmungsskala (stimme überhaupt nicht zu bis stimme voll zu; höhere Werte = stärkere Erschöpfung).
Die Werte werden zwischen Konsultationen mit dem Ambient AI-Scribe und Konsultationen mit der üblichen Dokumentation ohne KI verglichen.
|
Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Patientenerfahrung mit Kommunikation und Empathie
Zeitfenster: Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
Die vom Patienten berichtete Erfahrung mit der Konsultation, einschließlich aktivem Zuhören, Verständnis der Anliegen, Klarheit der Erklärungen, wahrgenommener Empathie, Zeit mit dem Arzt und Gesamtzufriedenheit.
Die Items stammen aus dem CARE-Maß, PSQ-18 und dem Communication Assessment Tool (CAT), bewertet auf 5-Punkt-Likert-Skalen.
Ein zusammengesetzter Score (Mittelwert der Item-Scores; höhere Werte = bessere Erfahrung) wird zwischen Konsultationen mit dem ambienten KI-Scribe und Konsultationen mit üblicher Dokumentation ohne KI verglichen.
|
Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
|
Patientenverständnis von Diagnose und Behandlung
Zeitfenster: Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
Einzelnes Item, das Patienten fragt, wie viel sie nach der Beratung über ihre Diagnose und Behandlung verstanden haben, bewertet auf einer 5-Punkte-Skala von 1 (gar nichts) bis 5 (vollständig).
Die Ergebnisse werden zwischen Beratungen mit dem ambienten KI-Schreiber und Beratungen mit der üblichen Dokumentation ohne KI verglichen.
|
Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
|
Vom Arzt bewertete Qualität und Vollständigkeit klinischer Notizen
Zeitfenster: Unmittelbar nach Abschluss der Dokumentation für jede Konsultation (am selben Tag)
|
Ärztliche Gesamtbewertung der endgültigen klinischen Notiz für die Konsultation (Klarheit, Organisation und Vollständigkeit) unter Verwendung einer 5-Punkte-Skala, angepasst von Mini-Z (schlecht, marginal, zufriedenstellend, gut, ausgezeichnet).
Die Werte werden zwischen Konsultationen mit dem ambienten KI-Schreiber und Konsultationen mit der üblichen Dokumentation ohne KI verglichen.
|
Unmittelbar nach Abschluss der Dokumentation für jede Konsultation (am selben Tag)
|
|
Zeitaufwand für Dokumentation außerhalb des direkten Patientenkontakts
Zeitfenster: Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
Vom Arzt selbst berichtete Zeit, die außerhalb des direkten Patientenkontakts für diese Konsultation (z. B. nachdem der Patient den Raum verlassen hat) mit der elektronischen Patientenakte verbracht wird, einschließlich Überprüfung und Bearbeitung von KI-generierten Notizen, falls zutreffend.
Die Zeit wird in geordneten Kategorien bewertet (fast keine; geringfügige Bearbeitungen; moderate Bearbeitungen; umfangreiche Bearbeitungen).
Die Verteilungen der Kategorien werden zwischen den Bedingungen mit KI-Assistent für die Dokumentation und den üblichen Dokumentationsbedingungen verglichen.
|
Unmittelbar nach jeder ambulanten Konsultation (am selben Tag)
|
|
Anteil der Konsultationen mit KI-bezogenen Halluzinationen in der Dokumentation
Zeitfenster: Unmittelbar nach jeder KI-gestützten Konsultation (am selben Tag)
|
Bei Konsultationen in der Umgebung des KI-Scribes geben Ärzte an, ob die KI Informationen in den Entwurf der Notiz eingefügt hat, die in der Konsultation tatsächlich nicht erwähnt wurden.
Das Ergebnis ist der Anteil der KI-unterstützten Konsultationen mit mindestens einer gemeldeten Halluzination.
|
Unmittelbar nach jeder KI-gestützten Konsultation (am selben Tag)
|
|
Anteil klinischer Notizen mit Dokumentationsfehlern bei geblindeter externer Überprüfung
Zeitfenster: Innerhalb von 30 Tagen nach der Fertigstellung jeder klinischen Notiz
|
De-identifizierte klinische Notizen aus beiden Studiengruppen (KI-Scribe und übliche Dokumentation) werden zufällig gemischt und unabhängig von mindestens zwei Klinikern überprüft, die über die Gruppenzuteilung verblindet sind.
Die Prüfer werden klassifizieren, ob jede Notiz klinisch relevante Dokumentationsfehler enthält, einschließlich erfundener oder falscher Informationen ("Halluzinationen"), die nicht mit dem plausiblen Inhalt eines standardmäßigen ambulanten Besuchs übereinstimmen.
Die primäre Variable ist der Anteil der Notizen mit mindestens einem solchen Fehler in jeder Gruppe; die Anteile werden zwischen den KI-Scribe- und den üblichen Dokumentationsbedingungen verglichen.
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Innerhalb von 30 Tagen nach der Fertigstellung jeder klinischen Notiz
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Gustavo Lenci Marques, MD, PhD, Universidade Federal do Paraná
- Studienleiter: Pedro Angelo Basei de Paula, Medical Student, Universidade Federal do Paraná
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
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- Majid Afshar, M.D., M.S., Mary Ryan Baumann, Ph.D., Felice Resnik, Ph.D., Josie Hintzke, M.S., and Others. A Pragmatic Randomized Controlled Trial of Ambient Artificial Intelligence to Improve Health Practitioner Well-Being. NEJM AI. November 26, 2025;2(12)
- Grace Hong, B.A., Lauren Wilcox, Ph.D., Amelia Sattler, M.D., Samuel Thomas, M.D., Nina Gonzalez, M.D., Marissa Smith, Ph.D., John Hernandez, Ph.D., Margaret Smith, M.B.A., Steven Lin, M.D., and Robert Harrington, M.D. Clinicians' Experiences with EHR Documentation and Attitudes Toward AI-Assisted Documentation. Stanford University School of Medicine and Google Health. 2020.
- Quiroz JC, Laranjo L, Kocaballi AB, Berkovsky S, Rezazadegan D, Coiera E. Challenges of developing a digital scribe to reduce clinical documentation burden. NPJ Digit Med. 2019 Nov 22;2:114. doi: 10.1038/s41746-019-0190-1. eCollection 2019.
- Cheng CG, Wu DC, Lu JC, Yu CP, Lin HL, Wang MC, Cheng CA. Restricted use of copy and paste in electronic health records potentially improves healthcare quality. Medicine (Baltimore). 2022 Jan 28;101(4):e28644. doi: 10.1097/MD.0000000000028644.
- Olson KD, Meeker D, Troup M, Barker TD, Nguyen VH, Manders JB, Stults CD, Jones VG, Shah SD, Shah T, Schwamm LH. Use of Ambient AI Scribes to Reduce Administrative Burden and Professional Burnout. JAMA Netw Open. 2025 Oct 1;8(10):e2534976. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2025.34976.
- Yixing Jiang, Kameron C. Black, D.O., M.P.H., Gloria Geng, Danny Park, James Zou, Ph.D., Andrew Y. Ng, Ph.D., and Jonathan H. Chen, M.D., Ph.D. MedAgentBench: A Virtual EHR Environment to Benchmark Medical LLM Agents. NEJM AI. August 14, 2025;2(9)
- Afshar M, Resnik F, Baumann MR, Hintzke J, Lemmon K, Sullivan AG, Shah T, Stordalen A, Oberst M, Dambach J, Mrotek LA, Quinn M, Abramson K, Kleinschmidt P, Brazelton T, Twedt H, Kunstman D, Wills G, Long J, Patterson BW, Liao FJ, Rasmussen S, Burnside E, Goswami C, Gordon JE. A Novel Playbook for Pragmatic Trial Operations to Monitor and Evaluate Ambient Artificial Intelligence in Clinical Practice. NEJM AI. 2025 Sep;2(9):10.1056/aidbp2401267. doi: 10.1056/aidbp2401267. Epub 2025 Aug 28.
- BASEI DE PAULA, P., BRUNETI SEVERINO, J., BERGER, M., VEIGA, M., PARENTE RIBEIRO, K., LOURES, F., TODESCHINI, S., ROEDER, E., MARQUES, G.. Improving documentation quality and patient interaction with AI: a tool for transforming medical records-an experience report. Journal of Medical Artificial Intelligence, North America, 8, jan. 2025. Available at: <https://jmai.amegroups.org/article/view/9651>
- Paul J. Lukac, M.D., M.B.A., M.S., and Others. Ambient AI Scribes in Clinical Practice: A Randomized Trial. NEJM AI. November 26, 2025;2(12)
- Eileen Kim, M.D., Vincent X. Liu, M.D., M.Sc., and Karandeep Singh, M.D., M.M.Sc. AI Scribes Are Not Productivity Tools (Yet). NEJM AI. November 26, 2025;2(12)
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- SOAR-UFPR-VOA-001
- 81736024.4.0000.0096 (Andere Zuschuss-/Finanzierungsnummer: Research Ethics Committee for Human Subjects - Health Sciences Sector, Federal University of Paraná (UFPR))
- 51.562.244/0001-07 (Andere Zuschuss-/Finanzierungsnummer: Voa Health)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
IPD-Sharing-Zeitrahmen
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- STUDIENPROTOKOLL
- SAFT
- ICF
- ANALYTIC_CODE
- CSR
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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