소아 하위 전문가 문서 부담에 대한 디지털 앰비언트 경험의 영향

배경 : EHR (Electronic Health Record) 시스템은 환자의 안전 및 치료 품질의 발전에 기여했지만 문서화 부담의 상당한 증가와 관련하여 임상의의 번 아웃에 기여했습니다 [1]. 이것은 문서화 시간이 충분하지 않은 의사에게 특히 그렇습니다. 경우에 따라 추가 문서화 시간을 허용하기 위해 약속 슬롯이 줄어들어 치료 및 의사 생산성에 대한 환자의 접근이 줄어 듭니다 [2,3].

Microsoft Nuance ©는 최근 DAX (Digital Ambient Experience) DAX Copilot [4]라는 새로운 생성 인공 지능 (AI) 솔루션의 일반적인 가용성을 최근에 발표했지만 방문은 환자/부모의 동의로 기록되지만 메모는 다음을 통해 생성됩니다. AI는 제공 업체가 적합한대로 사용할 수있는 거의 실시간 시간에 방문 성적표와 함께. 또한 제공 업체는 문서 템플릿을 계속 사용할 수있게하고 메모 내에서 생성 AI를 "스마트 섹션"에 추가 할 수 있습니다. 이 접근법은 많은 공급자의 문서 선호도를 유지하면서 문서 부담을 실질적으로 줄일 수있는 잠재력이 있습니다.

이 무작위 품질 개선 파일럿 프로젝트는 문서를위한 생성 AI 소프트웨어의 구현 인 Microsoft Nuance의 DAX Copilot이 의사 문서 효율성을 향상시키고 소진을 줄일 수 있는지 여부를 평가하는 것을 목표로합니다.

목표

품질 개선 글로벌 목표 : 공급자 문서화 효율성을 높이고 문서 부담과 관련된 제공자 소진을 줄입니다.

어린이의 운영 목표 : DAX Copilot 또는 관련 공급 업체 소프트웨어의 비용이 의사 소진에 대한 프록시 감소로 정당화되고/또는 같은 기간에 더 많은 환자를보고 수익 및 환자 접근을 개선하여 상쇄 될 수 있는지 확인하십시오.

제안 된 작업의 목표 :

- Pajama 시간, 메모 시간 및 EHR 효율성의 주관적인 측정을 포함한 의사 번 아웃에 대한 프록시에 대한 Dax Copilot의 영향을 결정하십시오.

방법 : 이것은 차이 차이 설계를 통한 제공자 문서 효율성 및 소진에 대한 프록시의 변경 사항을 평가하는 무작위 품질 개선 프로젝트입니다.

프로젝트 참가자

이 프로젝트는 다음 포함 기준을 충족하는 20 명의 공급자를 모집합니다.

1. DAX Copilot 제품이 지원하는 전문 분야의 어린이들과 Epic의 Signal Product의 사용 가능한 문서 효율성 메트릭.
2. > 0.5 임상 풀 타임 등가 (CFTE)
3. 주당 평균 2 일 이상 평균 외래 환자를 1 차 제공 업체 (연수생 또는 앱을 감독하지 않음)로보고 있습니다.
4. 개인 장치에서 어린이 EHR 모바일 애플리케이션 (Haiku)을 사용하는 데 동의합니다.
5. 프로젝트 기간 동안 모든 환자 방문 만남에 대한 DAX Copilot Generative AI 소프트웨어 사용에 동의합니다.

6. Epic의 신호 제품의 문서화 효율성에 대한 충분하고 안정적인 EHR 데이터는 다음과 같이 정의됩니다.

   1. 지난 52 주 중 40 개 이상 인구가있는 데이터가 있습니다.
   2. 육안 검사를 기반으로 두 의사 정보 학자에 의해 결정된 지난 6 개월 동안 음표로 파자마에 대한 안정적인 메트릭을 보유하고 있습니다.
   3. > 제공자 자체가 완료 한 외래 문서의 75% (연수생 또는 고급 실무 제공자의 메모를 인수하는 것과는 반대로).

참가자는 전문 분야, CFTE, 외래 환자 작업의 비율 및 위치 및 위치 및 Signal의 Epic의 Ambient Opportunity Index와 같은 특성을 기반으로 식별됩니다.이 차트는 정상화 된 차트, Pajama 유형 및 수동으로 입력 한 캐릭터의 비율에 대한 정규화 된 점수를 기반으로합니다. .

무작위 배정은 전문 수준에서 2 개의 블록으로 수행되어 3 개월의 조종사를 위해 다음 두 그룹 중 하나로 특수 분열을 동등하게 표현할 수 있습니다.

1. DAX Copilot 생성 AI 소프트웨어 사용 (AI Group)
2. 현재 문서화 워크 플로 (Control Group)의 연속

결과

Epic의 신호 제품을 통해 얻을 수있는 우리의 주요 결과는 다음과 같습니다.

1. "Pajama Time"은 평일 오전 7 시부 터 오후 5시 30 분 외부 오전 7 시부 터 오후 5시 30 분, 주말에 예정된 시간 외부 시간, 예정되지 않은 휴일 시간에 정의 된 "Pajama Time". 이 메트릭은 Maslach 번 아웃 인벤토리의 소진 하위 척도와 관련이 있습니다 [5].

2. 몇 분 만에 "약속 당 메모 시간"

   추가 결과 메트릭에는 다음이 포함됩니다.

3. 진행 노트 길이 (문자)
4. 기여도 (제공자 대 기타 제공자가 작성)
5. 약속 폐쇄 시간
6. DAX Copilot Generative AI 소프트웨어를 사용하여 완료된 메모 비율
7. 주당 평균 환자 볼륨
8. 검증 된 벤치마킹 도구 인 수정 된 KLAS EHR 효율성 및 만족도 설문 조사에서 예비 및 사후 프로젝트 사용자 응답.
9. 프로젝트 전 및 사후 결과 환자 경험 점수는 일상적으로 NRC 조사를 포착합니다.

데이터 수집

데이터는 Epic © Signal 및 Surveys를 통해 수집됩니다. 데이터에는 다음이 포함됩니다.

• 프로젝트 참가자의 인구 통계 정보
• 위의 품질 메트릭에 요약 된 문서 효율과 관련된 데이터

통계 분석 우리의 1 차 분석은 각 결과에 대한 차이 차이 분석이 될 것입니다. 예를 들어, 중재 기간 전후의 공급자의 평균 파자마 시간의 차이는 모든 참가자에 대해 계산됩니다. 그런 다음이 평균이 AI 그룹과 제어 그룹에서 어떻게 다른지 결정하여 차이 차이를 평가할 것입니다.

추가 분석에는 위에 나열된 제공자 특성에 기초한 조정 또는 계층화 차이 분석이 포함됩니다. 또한 두 그룹 간의 결과와 공변량을 비교하기 위해 설명 통계를 계산할 것입니다. 데이터의 특성에 따라 생성 AI 문서 소프트웨어의 영향을 평가하기 위해 실행 차트, T- 검정, ANOVA 또는 기타 적절한 통계 방법을 사용할 수 있습니다.

참조

1. Budd, J. 일차 진료에서 전자 건강 기록 사용과 관련된 J. 번 아웃. J Prim Care Community Health 14, 21501319231166921 (2023).
2. Colicchio, T.K., Cimino, J.J. & Del Fiol, G. 전국 전자 건강 기록 채택의 의도하지 않은 결과 : 사후의 사용 시대의 도전과 기회. J Med Internet Res 21, E13313 (2019).
3. Gaffney, A., et al. 2019 년 미국 사무실 기반 의사들 사이의 의료 문서 부담 : 국가 연구. Jama Intern Med 182, 564-566 (2022).
4. Microsoft+뉘앙스. DAX (Dragon Ambient Experience)로 관리를 자동으로 문서화합니다. https://www.nuance.com/asset/en_us/collater/healthcare/data-sheet/ds-ambient-clinical-intelligence-en-us.pdf. (2023).
5. Adler-Milstein, J. & Wang, M.D. 전자 건강 기록 내 외부 기록의 가용성에서 전자 건강 기록 내의 외부 기록의 통합으로 전환의 영향. J Am Med Inform Assoc 27, 606-612 (2020).