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)
2026년 6월 3일 업데이트: 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.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
36
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
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Gangnam-gu
-
Seoul, Gangnam-gu, 대한민국, 06351
- Samsung Medical Center
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
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
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 순차적 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험적: 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.
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A tool that uses AI and Speech-to-Text (STT) technology to convert voice recordings of medical consultations into structured medical summaries.
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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the time difference (in minutes)
기간: 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
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during 12 weeks
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2025년 4월 7일
기본 완료 (실제)
2025년 7월 4일
연구 완료 (추정된)
2026년 8월 15일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 6월 3일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 6월 3일
처음 게시됨 (실제)
2026년 6월 10일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 6월 10일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 6월 3일
마지막으로 확인됨
2026년 6월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 2024-07-021
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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