Evaluation of a Generative AI-Based Voice Documentation System for Patient-Clinician Communication in the Emergency Department and Its Impact on Clinical Workflow Efficiency and Usability (CLOVA Charty)
2026年6月3日 更新者：Samsung Medical Center
Evaluation of a Generative AI-Based Communication and Clinical Documentation System and Its Impact on Workflow Efficiency in the Emergency Department
This research study at Samsung Medical Center evaluates the impact of Ambient AI system, a Generative AI-based communication and documentation system developed by NAVER, on the efficiency and quality of medical record-keeping within the Emergency Department (ED).
By converting patient-clinician dialogues into automated medical summaries, the study aims to reduce the administrative burden on healthcare providers and address the issue of physician burnout caused by excessive documentation.
The trial involves approximately 1,148 patients and 20 medical staff members, comparing a control period of conventional documentation against an experimental phase where AI-generated drafts are utilized to assist in clinical recording.
Through quantitative analysis of documentation time, patient length of stay, and speech-to-text accuracy, alongside qualitative assessments of usability and satisfaction, the research seeks to determine if this AI intervention can effectively streamline ED workflows and enhance the overall quality of patient care in overcrowded medical environments.
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
36
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
-
-
Gangnam-gu
-
Seoul、Gangnam-gu、韓国、06351
- Samsung Medical Center
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
Inclusion Criteria:
- Healthcare providers who have performed triage and initial examinations in the emergency department for at least 6 months
- Individuals who act as the primary subjects of communication during the triage and initial examination process
- Individuals who have voluntarily signed the informed consent form after receiving a detailed explanation of the research study
Exclusion Criteria:
- Individuals who do not agree to participate in the research
- Individuals who do not participate in the communication during the triage or initial examination process
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：なし
- 介入モデル：順次割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
|
実験的：user group
This arm is specifically composed of medical staff (doctors or nurses) who have at least 6 months of experience in emergency department triage and initial examinations.
|
A tool that uses AI and Speech-to-Text (STT) technology to convert voice recordings of medical consultations into structured medical summaries.
他の名前：
|
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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the time difference (in minutes)
時間枠：during 12 weeks
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the time difference (in minutes) from the end of consultation to the completion of the initial medical record
|
during 12 weeks
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2025年4月7日
一次修了 (実際)
2025年7月4日
研究の完了 (推定)
2026年8月15日
試験登録日
最初に提出
2026年6月3日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年6月3日
最初の投稿 (実際)
2026年6月10日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年6月10日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年6月3日
最終確認日
2026年6月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 2024-07-021
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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