Relisten: プライマリケアにおける臨床ノートの自動生成によりケアの質を向上させ、時間を節約する (Relisten)

医療現場において、医療従事者にとってカルテの作成は時間と正確さが求められる重要な業務です。 患者の病歴、症状、実施された治療、その他の関連詳細が含まれる医療記録は、適切な医学的決定を下し、継続的な患者の追跡調査を行う上で重要な要素です。

現代の医療の状況では、これらの記録のデジタル化への移行があり、電子医療記録 (または EMR) の概念が生まれました。 EMR は患者の医療記録を電子的に表現したもので、医療専門家によって作成および維持されます。 このデジタル アプローチは、医療情報の保存方法とアクセス方法に革命をもたらしただけでなく、診療現場での関連データの検索を容易にすることで医療の効率も向上させました。 EMR は医療情報管理のための集中プラットフォームを提供し、より正確な追跡とより調整されたケアを可能にします。

従来、医療専門家は医療記録の作成にかなりの時間を費やしており、これが提供するケアの効率と質に影響を与える可能性があります。 この手動作業は時間がかかるだけでなく、記録された情報に文書化の誤り、欠落、または不一致が生じる可能性もあります。

近年、人工知能 (AI) の分野では、自然言語処理と音声認識が大幅に進歩しました。 これらの進歩により、音声を正確かつ効率的にテキストに変換できる自動ツールとシステムの作成が可能になりました。 医療現場では、このテクノロジーにより医療記録の作成が合理化および改善され、専門家が直接の患者ケアに集中できる時間が確保される可能性があります。 しかし、この技術は必要ではあっても十分ではなく、プロセスの重要な部分が実用化に十分な品質を得るために完成することができたのは、生成 AI の出現まででした。

これに関連して、スペインの企業 Recog Analytics は、1) 対面診療に特化した自動臨床メモ作成システムである Relisten を開発しました。 2) 患者との緊密な関係を維持するため、口語でのガイドなしの診察。 3) 多言語クエリ (現在、カスティーリャ語、スペイン語、カタロニア語、英語、ポルトガル語などをサポートしています)。 4) 電子医療記録との統合が容易で、医療従事者にとって使いやすい。 5) 抽出された情報の最高の品質と構造化。

Relisten は、医療専門家と患者の間の自然な会話を通じて、録音を使用して構造化された方法で病歴の関連フィールドを抽出し、(医療専門家による修正/承認後) 医療情報システムに送信します。 このアプローチを採用することにより、医療専門家は、臨床記録を文書化するために複数のタスクを同時に実行する必要がなく、患者に最大限の注意を払うことができます。

メソッド/デザイン

この研究には次の目的があります。 1) 各診察の最後に匿名の満足度アンケートによって測定される、診察で Relisten を使用することで患者が感じるケアの質を向上させること (付録 I)。 2) 研究終了時の匿名の満足度調査と構造化された面接によって測定される、診察時に提供されるケアに対する医療従事者の満足度を高めること。 3) ツールを使用した場合と使用しない場合の診察を比較する統計テストによって測定された、医療従事者が EMR に記録を入力するのに費やす時間を短縮する。

概念実証 (PoC) は、多施設研究の文脈で実施されます。そこでは、異なるプライマリケアセンター (CAP) の数人の医療専門家が、(患者のインフォームドコンセントの下で) 診察で Relisten ツールを使用し、患者と専門家自身を調査します。

プロジェクトは 3 つの主要なフェーズで構成されています。

1. 準備: これには、参加専門家のデモンストレーションと初期トレーニング、技術インフラストラクチャ (マイク) の準備、および調査を実施するための調整が含まれ、所要時間はおよそ 2 週間です。
2. 開発: これは、診察中の Relisten の使用と、音声、臨床記録、調査結果を含むデータ収集で構成され、約 20 週間続きます。
3. データ分析と結果の提示: このフェーズには、収集されたデータの処理と分析、その後に得られた結果の提示が含まれ、約 2 週間続きます。

上記で設定された目標の測定は、次の方法を使用して実行されます。

• 患者が認識するケアの質: 患者盲検研究における各診察後の匿名の患者調査による (患者には、診察で Relisten が使用されたかどうかは事前に伝えられません。この事実は、図のマークで概説されています) Relisten が使用された調査）。

• 医療従事者の満足度: このツールが相談に与えた影響を定性的に理解するために、研究の最後に匿名のアンケートとインタビューが実施されます。 調査には少なくとも次の側面の評価が含まれます。

  • ツールの一般的な有用性
  • ツールの使いやすさ
  • ツールによって生成されたノートの品質
  • 注意持続時間を改善すると認識されている程度
  • 時間の節約になると認識されている程度

• EMR への情報入力にかかる時間を節約する 節約量を決定するために、概念実証中に取得された 2 つの測定値が比較されます。

  • 医療専門家が相談内容を入力するのに費やす時間。
  • 医療従事者が再聴取のメモを修正するのに費やす時間。 研究対象者は、カタルーニャ州のプライマリ・ケア・センターを緊急診察と対照診察の両方で直接訪問する患者で構成され、その専門家が研究に参加する。

このツールの性質とほとんどの診療環境への適用性を考慮すると、事前に患者を選択することはありませんが、研究に参加している専門家に相談に来た患者は誰でも対象となります。

包含基準:

• インフォームドコンセントフォームに署名していること。
• カタルーニャ語および/またはカスティーリャ語スペイン語で対面の医療および看護相談を実施します。
• 18歳以上であること。

除外基準:

• 研究の本質を理解できない。
• カタルーニャ語またはカスティーリャスペイン語に堪能ではありません。
• 録音されることに同意していない。
• 録画中の技術的障害の存在 (インターネット サービスのダウンタイムなど)。

この研究には、予定外の来院（緊急）、初診（病歴聴取あり）、慢性疾患の追跡調査中の患者が含まれていた。

各アームに 400 のサンプル サイズが必要です。

十分なサンプルサイズと一般的なレベルで仮説を検証することが目的であるという事実を考慮して、無作為化は単純な形式で実行されましたが、情報提供のために、この研究では相談の種類（最初/次）ごとに層別化された中間結果も示されています。 -up）または医療専門家による。

データ収集プロセスには以下が含まれます。

• 診察終了時に患者が回答した満足度調査（テストとして再聴取あり、対照として再聴取なし）。
• 医療専門家による各診察終了時の品質調査は、定性的なコメントを含めることができる 0 から 10 のスケールで、Relisten デジタル プラットフォームを通じて直接実施されます。
• 研究終了時に医療専門家が回答した満足度調査と、定性的な方法で影響と限界をより深く理解するためのインタビュー。
• 患者と医療従事者との間の会話の録音 (Recog は研究終了時に録音を削除します)。

研究変数

• 独立した：

  • 相談で再聴取が使用されたかどうかの指標 (はい/いいえ)
  • 関係する医療専門家の識別子

• 依存：

  • アンケートの各質問の結果 (1 ～ 5 段階)。
  • 診察時間の節約（再聴取以外の音声、つまり診察中に医師が執筆する場所で測定された執筆時間と、再聴取デジタルプラットフォームを通じて医師が計時した再聴取メモの修正時間から計算）。 書き込み時間は録音ごとに個別に測定されます。 再聴取調査員は対照録音を聞き、専門家がメモを書くのに費やした時間を測定します。

統計分析

研究の主な仮説は、知覚されるケアの質を向上させ、臨床記録を書く時間を節約することに焦点を当てています。 知覚されるケアの質の改善を評価するために、サンプルの正規性がチェックされ、正規性の場合には独立したサンプルに対するスチューデントの t 検定が適用され、そうでない場合には同等のノンパラメトリック検定が適用されます。 時間の節約に関しては、専門家が Relisten を使用せずに診察中にメモを書くのに費やした相対時間 (パーセンテージ) と、医師が Relisten によって生成されたメモを確認するのに費やした相対時間の 2 つの側面が個別に測定されます。 その後、サンプルの正規性がチェックされ、スチューデントの t 検定またはノンパラメトリック同等の検定が必要に応じて適用されます。 すべての統計分析は、95% の信頼水準と 80% の統計検出力を考慮して、R Studio を使用して実行されます。

機密保持

この研究では、秘密はいくつかの手順によって厳格に保護されます。 患者アンケートは診察終了時に匿名で実施され、Recog スタッフによって個人を特定するデータを含まずに後続の分析のために Excel ファイルに転写されます。 診察中に収集された音声は Relisten プラットフォームに自動的に保存され、制御されたアクセスと暗号化を使用して、患者を特定できる識別子を使用せずに AWS の S3 サービスに保存することでセキュリティが保証されます。

ディスカッション ヘルスケアにおける人工知能ベースのテクノロジーの実装は、過去 10 年間で関心が高まっているトピックです。 これらのテクノロジーは医療の効率と質の向上を約束しますが、その導入はその利点を裏付ける経験的証拠に大きく依存します。

この研究は、医療専門家の管理上の負担の主な原因の 1 つである臨床記録の作成を軽減する可能性のある特定のツールを評価することで、その証拠ベースに貢献することを目指しています。 Relisten を使用することで管理業務に費やされる時間を解放することで、医療従事者は直接の患者ケアにより集中できるようになり、それによってケアの質が向上します。

このプロジェクトの結果は、ケアの質の向上と専門家の負担を軽減するという観点から、日常診療における Relisten の有用性を検証するのに役立ちます。この時間は 1 日あたり 1 時間以上になる可能性があり、より多くの患者への対応、同じ患者へのアドヒアランスの促進、またはその他の付加価値のあるタスクに投資できる可能性があります。

この研究の主な限界の 1 つは、さまざまな医療専門家の参加によって生じるばらつきであり、患者の満足度と診察時間の節約の両方において、得られる結果に大きなばらつきが生じる可能性があります。 この影響を軽減するために、分散の削減と参加者への過剰な負担の回避との間のバランスを模索するため、妥当な数の専門家を参加させることが決定されましたが、それでも制限要因にはなります。

略語のリスト

• AWS: アマゾン ウェブ サービス
• CAP: プライマリケアセンター
• EMR: 電子医療記録