小児亜専門主義の文書負担に対するデジタル周囲の経験の影響

背景：電子健康記録（EHR）システムは患者の安全性とケアの質の進歩に貢献していますが、臨床医の燃え尽きに貢献している文書化負担の大幅な増加にも関連しています[1]。 これは、ドキュメントの時間が不十分な医師に特に当てはまります。 場合によっては、追加のドキュメンテーション時間を可能にするために予約スロットが減少し、その結果、患者のケアと医師の生産性へのアクセスが減少します[2,3]。

Microsoft Nuance©は最近、Digital Ambient Experience（DAX）Dax Copilot [4]と呼ばれる新しい生成人工知能（AI）ソリューションの一般的な利用可能性を発表しました。 AIは、プロバイダーが適切に見られるとおりに使用および編集できるほぼリアルの時間内に訪問トランスクリプトとともに。 さらに、プロバイダーは、メモ内の「スマートセクション」に生成AIを追加しながら、ドキュメントテンプレートを引き続き使用できます。 このアプローチには、多くのプロバイダーのドキュメントの好みを維持しながら、ドキュメントの負担を大幅に削減する可能性があります。

このランダム化された品質改善パイロットプロジェクトは、ドキュメント用の生成AIソフトウェアの実装であるMicrosoft NuanceのDax Copilotが医師のドキュメント効率を高め、燃え尽きを減らすことができるかどうかを評価することを目的としています。

目的

品質改善グローバルな目的：プロバイダーのドキュメント効率を高め、ドキュメントの負担に関連するプロバイダーの燃え尽きを減らす。

子どもの運用目標：DAX Copilotまたは関連するベンダーソフトウェアのコストが、医師の燃え尽き症候群の委任状の削減によって正当化されるかどうかを判断します。

提案された仕事の目標：

- パジャマの時間、メモの時間、EHR効率の主観的尺度を含む医師の燃え尽きのプロキシに対するDAX副操縦士の影響を決定します。

方法：これは、ディフェルエンスのデザインを介してプロバイダーのドキュメント効率と燃え尽きのプロキシの変化を評価するランダム化品質改善プロジェクトです。

プロジェクト参加者

このプロジェクトは、次の選択基準を満たす20人のプロバイダーを募集します。

1. Dax Copilot製品にサポートされている専門分野で、およびEpicの信号製品から利用可能なドキュメント効率のメトリックを使用して、子供向けの実践。
2. > 0.5臨床フルタイム相当（CFTE）
3. 平均して平均2日以上の半日、外来患者を主要なプロバイダーと見なしています（研修生やアプリを監督していません）。
4. 子供のEHRモバイルアプリケーション（Haiku）を個人用デバイスで使用することに同意します。
5. プロジェクト期間中、すべての患者訪問の出会いにDAX Copilot生成AIソフトウェアの使用を提供することに同意します

6. EPICの信号製品からのドキュメント効率に関する十分で安定したEHRデータ、次のように定義されています。

   1. 過去52週間のうち少なくとも40人が利用可能なデータを入力しました。
   2. 目視検査に基づいて2人の医師の情報学者によって決定された、過去6か月間にパジャマの時間と時間の安定したメトリックをメモに持っています。
   3. プロバイダー自身によって完了した外来文書の75％を> 75％（研修生または高度な診療プロバイダーのメモを引き継ぐのではなく）。

参加者は、専門、CFTE、外来患者の仕事の割合と位置、およびepicの環境機会インデックスなどの特性に基づいて特定されます。これは、閉じられた同日チャート、パジャマタイプ、および手動で入力されたキャラクターの割合の正規化されたスコアに基づいています。 。

ランダム化は、3か月のパイロットのために、2つの次のグループの1つに専門を平等に表現するために、専門レベルの2つのブロックで行われます。

1. Dax Copilot Generative AIソフトウェアの使用（AIグループ）
2. 現在のドキュメントワークフローの継続（コントロールグループ）

結果

Epicの信号製品を通じて得られる私たちの主な結果は次のとおりです。

1. 「Pajama Time」は、平日の午前7時から午後5時30分、週末の予定時間外の時間、予定外の休日の時間以外の活動に費やされた予定日あたりの平均時間数として定義されます。 このメトリックは、Maslach Burnout Inventory [5]の疲労式サブスケールに関連付けられています。

2. 数分で「予約あたりのメモの時間」

   追加の結果メトリックには次のものが含まれます。

3. 進捗音の長さ（文字）
4. メモの貢献（プロバイダーとその他によって書かれた）
5. 予約の閉鎖までの時間
6. Dax Copilot生成AIソフトウェアを使用して完成したノートの割合
7. 週に平均患者量
8. 検証済みのベンチマークツールである修正されたKLAS EHR効率と満足度調査に関するプロジェクト前およびポストプロジェクトのユーザー応答。
9. プロジェクト前後の患者体験スコアは、NRC調査を日常的にキャプチャします。

データ収集

データは、Epic©SignalとSurveysから収集されます。 データには次のものが含まれます。

• プロジェクト参加者の人口統計情報
• 上記の品質メトリックで概説されているドキュメント効率に関連するデータ

統計分析私たちの主要な分析は、各結果の差までの違い分析になります。 たとえば、介入期間前後のプロバイダーの平均パジャマ時間の差は、すべての参加者について計算されます。 次に、この平均がAIグループとコントロールグループでどのように異なるかを判断して、差の違いを評価します。

追加の分析には、上記のプロバイダーの特性に基づいて、調整済みまたは層別差での分析が含まれます。 また、記述統計を計算して、2つのグループ間の結果と共変量を比較します。 データの性質に応じて、実行チャート、t検定、ANOVA、またはその他の適切な統計的方法を使用して、生成AIドキュメントソフトウェアの影響を評価する場合があります。

参照

1. バッド、J。プライマリケアでの電子健康記録の使用に関連する燃え尽き症候群。 J Prim Care Community Health 14、21501319231166921（2023）。
2. Colicchio、T.K.、Cimino、J.J。 ＆del Fiol、G。全国的な電子健康記録の採用の意図しない結果：意味のある使用時代における課題と機会。 J Med Internet Res 21、E13313（2019）。
3. ガフニー、A。、他 2019年の米国のオフィスベースの医師の間での医療文書の負担：全国研究。 JAMA INTERN MED 182、564-566（2022）。
4. Microsoft+Nuance。 Dragon Ambient Experience（DAX）でケアを自動的に文書化します。 https://www.nuance.com/asset/en_us/collat​​eral/healthcare/data-sheet/ds-ambient-clinical-intelligence-en-us.pdf。 （2023）。
5. Adler-Milstein、J。＆Wang、M.D。 電子健康記録内の外部記録の可用性から、電子健康記録内のローカルおよび外部記録の統合への移行の影響。 J Am Med Inform Assoc 27、606-612（2020）。