Relisten: 일차 진료에서 자동 임상 기록 생성을 통해 진료 품질 향상 및 시간 절약 (Relisten)

의료 분야에서 의료 기록 작성은 의료 전문가의 시간과 정확성이 요구되는 필수 작업입니다. 환자의 병력, 과거 증상, 수행된 치료 및 기타 관련 세부 정보를 포함하는 의료 기록은 적절한 의학적 결정을 내리고 지속적인 환자 추적을 수행하는 데 중요한 구성 요소입니다.

현대 의료 환경에서는 이러한 기록이 디지털화되면서 전자 의료 기록(EMR)이라는 개념이 탄생했습니다. EMR은 의료 전문가가 생성하고 유지 관리하는 환자의 의료 기록을 전자적으로 표현한 것입니다. 이러한 디지털 접근 방식은 의료 정보가 저장되고 액세스되는 방식을 혁신했을 뿐만 아니라 치료 시점에서 관련 데이터 검색을 촉진하여 의료 효율성을 향상시켰습니다. EMR은 의료 정보 관리를 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공하여 보다 정확한 추적과 보다 조율된 치료를 가능하게 합니다.

전통적으로 의료 전문가는 의료 기록을 작성하는 데 상당한 시간을 소비했는데, 이는 그들이 제공하는 진료의 효율성과 품질에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 수동 작업은 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 문서 오류, 누락 또는 기록된 정보의 불일치로 이어질 수도 있습니다.

최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 분야는 자연어 처리 및 음성 인식 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. 이러한 발전으로 음성을 텍스트로 정확하고 효율적으로 변환할 수 있는 자동화된 도구와 시스템이 탄생했습니다. 의료 환경에서 이 기술은 의료 기록 작성을 간소화하고 개선하여 전문가가 직접적인 환자 치료에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 이 기술은 필요하기는 했지만 충분하지는 않았으며, 제너레이티브 AI가 등장하고 나서야 프로세스의 핵심 부분이 완성되어 실용화에 충분한 품질을 얻을 수 있었습니다.

이러한 맥락에서 스페인 회사인 Recog Analytics는 1) 대면 상담에 특화되어 있는 자동화된 임상 노트 작성 시스템인 Relisten을 개발했습니다. 2) 환자와의 긴밀한 관계를 유지하기 위해 구어체로 진행되는 비안내 상담. 3) 다중 언어 쿼리(현재 카스티야 스페인어, 카탈로니아어, 영어, 포르투갈어 등 지원). 4) 전자의무기록과의 통합이 용이하고 의료전문가의 사용이 간편하다. 5) 추출된 정보의 최대 품질 및 구조화.

의료 전문가와 환자 간의 자연스러운 대화를 통해 Relisten은 녹음을 사용하여 병력에 대한 관련 필드를 구조화된 방식으로 추출한 다음 이를 건강 정보 시스템(의료 전문가의 수정/승인 후)으로 보냅니다. 이 접근 방식을 사용하면 의료 전문가는 임상 기록을 문서화하기 위해 여러 작업을 동시에 수행할 필요 없이 환자에게 완전한 주의를 기울일 수 있습니다.

방법/설계

본 연구의 목적은 다음과 같습니다: 1) 각 상담이 끝날 때 익명의 만족도 설문지를 통해 측정된 상담에서 Relisten을 사용하여 환자가 인지하는 치료의 질을 향상시키는 것입니다(부속서 I). 2) 연구 종료 시 익명의 만족도 설문조사와 구조화된 인터뷰를 통해 측정된 상담을 통해 제공된 진료에 대한 의료 종사자의 만족도를 높입니다. 3) 의료인이 EMR에 기록을 입력하는 데 소요되는 시간을 줄이기 위해 도구 유무에 따른 상담을 비교하는 통계 테스트를 통해 측정했습니다.

개념 증명(PoC)은 다중 센터 연구의 맥락에서 수행될 것입니다. 여기서 다양한 CAP(일차 진료 센터)의 여러 의료 전문가가 상담에서 Relisten 도구를 사용하고(환자의 사전 동의 하에) 환자와 전문가 자신을 대상으로 설문조사를 실시합니다.

이 프로젝트는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다.

1. 준비: 여기에는 참여 전문가의 시연 및 초기 교육, 기술 인프라(마이크) 준비, 설문 조사 수행을 위한 조정이 포함되며 약 2주가 소요됩니다.
2. 개발: 이는 상담 중 Relisten 사용과 오디오, 임상 노트, 설문 조사 결과를 포함한 데이터 수집으로 구성되며 약 20주 동안 지속됩니다.
3. 데이터 분석 및 결과 발표: 이 단계에는 수집된 데이터의 처리 및 분석, 그 후 얻은 결과의 발표가 포함되며 약 2주간 지속됩니다.

위에 설정된 목표의 측정은 다음 방법을 사용하여 수행됩니다.

• 환자가 인지하는 진료의 질: 환자 맹검 연구에서 각 상담 후 익명의 환자 설문조사를 통해(환자는 상담에 Relisten이 사용되었는지 여부를 사전에 알 수 없습니다. 이 사실은 Relisten이 사용된 설문조사).

• 의료 종사자의 만족도: 연구 종료 시 도구가 상담에 미치는 영향을 질적으로 이해하기 위해 익명의 설문조사와 인터뷰가 실시됩니다. 설문조사에는 최소한 다음 측면에 대한 평가가 포함됩니다.

  • 도구의 일반적인 유용성
  • 도구 사용의 용이성
  • 도구로 생성된 노트의 품질
  • 주의 집중 시간을 향상시키는 것으로 인식되는 정도
  • 시간을 절약할 수 있다고 인식되는 정도

• EMR에 정보를 입력하는 데 소요되는 시간 절약 절감 규모를 결정하기 위해 개념 증명 중에 수행된 두 가지 측정값을 비교합니다.

  • 의료 전문가가 상담 내용을 입력하는 데 소요되는 시간입니다.
  • 의료 전문가가 Relisten의 메모를 수정하는 데 소요되는 시간입니다. 연구 모집단은 응급 및 통제 상담을 위해 카탈로니아의 1차 진료 센터를 직접 방문하고 전문가가 연구에 참여하는 환자로 구성됩니다.

도구의 특성과 대부분의 실습 환경에 대한 적용 가능성을 고려할 때 사전에 환자를 선택하지는 않지만 연구에 참여하는 전문가와 상담을 위해 오는 모든 환자는 자격이 있습니다.

포함 기준:

• 사전 동의서에 서명했습니다.
• 카탈로니아어 및/또는 카스티야 스페인어로 대면 의료 및 간호 상담을 수행합니다.
• 18세 이상이어야 합니다.

제외 기준:

• 연구의 성격을 이해하지 못함.
• 카탈로니아어나 카스티야 스페인어에 능통하지 않습니다.
• 녹음에 동의하지 않습니다.
• 녹음에 기술적 오류가 존재합니다(예: 인터넷 서비스 중단 시간).

이 연구에는 예정되지 않은 방문(응급), 첫 번째 방문(병력 수집) 및 만성 질환에 대한 후속 조치를 취한 환자가 포함되었습니다.

각 팔에 대해 400개의 샘플 크기가 필요합니다.

충분한 표본 크기와 일반적인 수준에서 가설을 검증하는 것이 목표라는 사실을 고려하여 무작위 배정은 간단한 형식으로 수행되었습니다. 그러나 정보 목적으로 연구에서는 상담 유형(첫 번째/추종)에 따라 계층화된 중간 결과도 표시합니다. -up) 또는 의료 전문가가 제공합니다.

데이터 수집 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 상담이 끝날 때 환자가 완료한 만족도 설문조사(Relisten을 테스트로 사용하고 Relisten을 대조군으로 사용하지 않음)
• 질적 의견을 포함할 수 있는 0~10점 규모의 각 상담이 끝날 때마다 의료 전문가의 품질 설문조사가 Relisten 디지털 플랫폼을 통해 직접 수행됩니다.
• 연구 종료 시 의료 전문가가 작성한 만족도 조사와 질적 측면에서 영향과 한계를 더 잘 이해하기 위한 인터뷰.
• 환자와 의료 전문가 간의 대화 녹음(Recog는 연구가 끝나면 녹음을 삭제합니다).

연구 변수

• 독립적인:

  • 상담에 Relisten이 사용되었는지 여부를 나타내는 지표(예/아니요)
  • 관련 의료 전문가의 식별자

• 매달린:

  • 각 설문조사 질문에 대한 결과는 1~5점 척도입니다.
  • 상담에서 절약된 시간(Relisten이 아닌 오디오에서 측정된 쓰기 시간, 즉 의사가 상담 중에 쓰는 시간과 의사가 Relisten 디지털 플랫폼을 통해 시간을 측정한 Relisten 메모 수정 시간으로 계산). 쓰기 시간은 각 녹음마다 개별적으로 측정됩니다. 다시 듣는 조사관은 대조 녹음을 듣고 전문가가 메모를 작성하는 데 소요된 시간을 측정합니다.

통계분석

연구의 주요 가설은 인지된 치료 품질을 향상시키고 임상 기록 작성 시간을 절약하는 데 중점을 둡니다. 인지된 치료 품질의 개선을 평가하기 위해 표본의 정규성을 확인하고 정규성의 경우 독립 표본에 대한 스튜던트 t-검정을 적용하거나 그렇지 않은 경우 이에 상응하는 비모수 검정을 적용합니다. 시간 절약 측면에서 두 가지 측면이 별도로 측정됩니다. 즉, 전문가가 Relisten을 사용하지 않고 상담 중에 메모를 작성하는 데 소비한 상대적 시간(%)과 의사가 Relisten에서 생성된 메모를 검토하는 데 소비한 상대적 시간입니다. 그 후, 샘플의 정규성을 확인하고 학생의 t-테스트 또는 비모수적 동등 항목이 적절하게 적용됩니다. 모든 통계 분석은 R Studio를 사용하여 신뢰도 95%, 통계력 80%를 고려하여 수행됩니다.

기밀성

본 연구에서는 여러 가지 절차를 통해 비밀이 엄격하게 보호될 것입니다. 상담 종료 시 익명으로 실시되는 환자 설문조사는 Recog 직원이 후속 분석을 위해 식별 데이터 없이 Excel 파일로 복사합니다. 상담 중에 수집된 오디오는 자동으로 Relisten 플랫폼에 저장되며, 액세스가 제어되고 암호화되며 환자를 식별할 수 있는 식별자 없이 AWS의 S3 서비스에 저장하여 보안을 보장합니다.

토론 헬스케어 분야에서 인공지능 기반 기술의 구현은 지난 10년 동안 점점 더 많은 관심을 불러일으키는 주제였습니다. 이러한 기술은 의료의 효율성과 품질을 향상시킬 것을 약속하지만 채택은 주로 그 이점을 뒷받침하는 경험적 증거에 달려 있습니다.

이 연구는 의료 전문가의 행정적 부담의 주요 원인 중 하나인 임상 기록 작성을 완화할 수 있는 특정 도구를 평가하여 증거 기반에 기여하고자 합니다. 관리 업무에 소요되는 시간을 확보함으로써 Relisten은 의료 전문가가 직접적인 환자 치료에 더 집중할 수 있도록 하여 치료의 질을 향상시킬 수 있습니다.

프로젝트의 결과는 치료의 질을 향상하고 전문가를 구한다는 관점에서 일상 업무에서 Relisten의 유용성을 검증하는 데 도움이 될 것입니다. 더 많은 환자를 돌보고, 동일한 환자에 대한 순응도를 높이는 데 투자하거나 기타 부가 가치 작업에 투자할 수 있는 시간은 하루에 한 시간 이상이 될 수 있습니다.

본 연구의 주요 한계 중 하나는 다양한 의료 전문가의 참여로 인해 발생하는 가변성으로, 환자 만족도와 상담 시간 절약 측면에서 얻은 결과에 상당한 차이가 발생할 수 있다는 것입니다. 이 효과를 완화하기 위해 합리적인 수의 전문가를 참여시켜 차이를 줄이는 것과 참가자의 과도한 부담을 피하는 것 사이의 균형을 찾기로 결정했습니다. 그러나 이는 여전히 제한 요인이 될 것입니다.

약어 목록

• AWS: 아마존 웹 서비스
• CAP: 1차 진료 센터
• EMR: 전자 의료 기록