Relisten: Poprawa jakości opieki i oszczędność czasu dzięki automatycznemu generowaniu notatek klinicznych w podstawowej opiece zdrowotnej (Relisten)

W medycynie pisanie dokumentacji medycznej jest istotnym zadaniem, które wymaga czasu i dokładności ze strony pracowników służby zdrowia. Dokumentacja medyczna, która obejmuje historię medyczną pacjenta, wszelkie występujące u niego objawy, przeprowadzone leczenie i inne istotne szczegóły, jest kluczowym elementem podejmowania właściwych decyzji medycznych i ciągłej obserwacji pacjenta.

We współczesnym kontekście opieki zdrowotnej nastąpiło przejście do digitalizacji tej dokumentacji, co dało początek koncepcji Elektronicznej Dokumentacji Medycznej (ang. Electronic Medical Record, w skrócie EMR). EMR to elektroniczna reprezentacja dokumentacji medycznej pacjenta, tworzona i prowadzona przez pracowników służby zdrowia. To cyfrowe podejście nie tylko zrewolucjonizowało sposób przechowywania i dostępu do informacji medycznych, ale także poprawiło efektywność opieki medycznej, ułatwiając odzyskiwanie odpowiednich danych w miejscu opieki. EMR stanowią scentralizowaną platformę do zarządzania informacjami medycznymi, umożliwiając dokładniejsze śledzenie i bardziej skoordynowaną opiekę.

Tradycyjnie pracownicy służby zdrowia spędzali znaczną ilość czasu na pisaniu dokumentacji medycznej, co może mieć wpływ na skuteczność i jakość świadczonej przez nich opieki. To ręczne zadanie jest nie tylko czasochłonne, ale może również prowadzić do błędów w dokumentacji, pominięć lub niespójności w zarejestrowanych informacjach.

W ostatnich latach w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) nastąpił znaczny postęp w przetwarzaniu języka naturalnego i rozpoznawaniu mowy. Postępy te umożliwiły stworzenie zautomatyzowanych narzędzi i systemów, które mogą dokładnie i skutecznie przekształcać mowę w tekst. W placówkach opieki zdrowotnej technologia ta może usprawnić i ulepszyć prowadzenie dokumentacji medycznej, oszczędzając czas specjalistom, którzy mogą skupić się na bezpośredniej opiece nad pacjentem. Technologia ta była jednak konieczna, ale niewystarczająca i dopiero wraz z pojawieniem się generatywnej sztucznej inteligencji udało się ukończyć kluczową część procesu w celu uzyskania jakości wystarczającej do praktycznego zastosowania.

W tym kontekście hiszpańska firma Recog Analytics opracowała Relisten, zautomatyzowany system pisania notatek klinicznych, który wyróżnia się specjalizacją w 1) Konsultacjach bezpośrednich. 2) Konsultacje bez konsultacji, prowadzone językiem potocznym w celu utrzymania bliskiej relacji z pacjentem. 3) Zapytania w wielu językach (obecnie obsługuje kastylijski hiszpański, kataloński, angielski, portugalski i inne). 4) Łatwa integracja z elektroniczną dokumentacją medyczną i proste użytkowanie dla pracowników służby zdrowia. 5) Maksymalna jakość i struktura pozyskiwanych informacji.

Poprzez naturalną rozmowę pomiędzy pracownikiem służby zdrowia a pacjentem, Relisten wykorzystuje nagrania, aby w ustrukturyzowany sposób wyodrębnić odpowiednie pola z historii choroby, a następnie przesłać je do Systemu Informacji Zdrowotnej (po poprawieniu/zatwierdzeniu przez pracownika służby zdrowia). Stosując to podejście, pracownik służby zdrowia może poświęcić całą uwagę pacjentowi bez konieczności wykonywania wielu jednoczesnych zadań w celu dokumentowania notatek klinicznych.

Metody/projekt

Badanie to ma następujące cele: 1) Podniesienie jakości opieki postrzeganej przez pacjentów korzystających z Relisten podczas konsultacji, mierzonej za pomocą anonimowych kwestionariuszy satysfakcji na koniec każdej konsultacji (Załącznik I). 2) Zwiększenie satysfakcji personelu medycznego z opieki świadczonej w ramach konsultacji, mierzonej za pomocą anonimowej ankiety satysfakcji na zakończenie badania oraz ustrukturyzowanego wywiadu. 3) Skrócenie czasu poświęcanego przez personel medyczny na wprowadzanie dokumentacji do EMR, mierzonego testami statystycznymi porównującymi konsultacje z narzędziem i bez niego.

Weryfikacja koncepcji (PoC) zostanie przeprowadzona w kontekście wieloośrodkowego badania, podczas którego kilku pracowników służby zdrowia z różnych ośrodków podstawowej opieki zdrowotnej (CAP) będzie korzystać z narzędzia Relisten podczas konsultacji (za świadomą zgodą pacjenta) i będzie przeprowadzić ankietę wśród pacjentów i samych specjalistów.

Projekt składa się z trzech głównych etapów:

1. Przygotowanie: Obejmuje demonstrację i wstępne szkolenie uczestniczących profesjonalistów, przygotowanie infrastruktury technologicznej (mikrofony) oraz koordynację przeprowadzania ankiet, co trwa około 2 tygodnie.
2. Opracowanie: obejmuje korzystanie z Relisten podczas konsultacji, a także gromadzenie danych, w tym nagrania audio, notatki kliniczne i wyniki ankiet, trwające około 20 tygodni.
3. Analiza danych i prezentacja wyników: Faza ta polega na przetworzeniu i analizie zebranych danych, po której następuje prezentacja uzyskanych wyników i trwa około 2 tygodni.

Pomiar celów ustalonych powyżej będzie dokonywany następującymi metodami:

• Jakość opieki w oczach pacjentów: Za pomocą anonimowej ankiety przeprowadzanej po każdej konsultacji, w badaniu z zaślepieniem pacjenta (pacjenci nie są z góry informowani, czy podczas konsultacji stosowano Relisten; fakt ten jest zaznaczony graficznym znakiem w ankiety, w których wykorzystano Relisten).

• Zadowolenie personelu medycznego: Na zakończenie badania zostanie przeprowadzona anonimowa ankieta i wywiad, aby w sposób jakościowy zrozumieć wpływ narzędzia na konsultacje. Badanie będzie obejmowało co najmniej ocenę następujących aspektów:

  • Ogólna użyteczność narzędzia
  • Łatwość użycia narzędzia
  • Jakość notatek generowanych przez narzędzie
  • Stopień, w jakim postrzega się, że poprawia to zdolność koncentracji
  • Stopień, w jakim postrzega się to jako oszczędność czasu

• Oszczędność czasu spędzonego na wprowadzaniu informacji do EMR Aby określić wielkość oszczędności, porównane zostaną dwa pomiary wykonane podczas weryfikacji koncepcji:

  • Czas, jaki pracownik służby zdrowia spędza na pisaniu podczas konsultacji.
  • Czas, jaki pracownik służby zdrowia spędza na poprawianiu notatek Relisten. Badaną populację stanowić będą pacjenci odwiedzani osobiście w Ośrodkach Podstawowej Opieki Zdrowotnej w Katalonii, zarówno w ramach konsultacji doraźnych, jak i kontrolnych, których specjaliści biorą udział w badaniu.

Biorąc pod uwagę charakter narzędzia i jego zastosowanie w większości przypadków, nie będzie prowadzona wcześniejsza selekcja pacjentów, ale kwalifikować się będzie każdy pacjent, który przyjdzie na konsultację ze specjalistami biorącymi udział w badaniu.

Kryteria włączenia:

• Podpisać formularz świadomej zgody.
• Przeprowadzanie bezpośrednich konsultacji lekarskich i pielęgniarskich w języku katalońskim i/lub kastylijskim hiszpańskim.
• Mieć ukończone 18 lat.

Kryteria wykluczenia:

• Niemożność zrozumienia charakteru badania.
• Nie mówi biegle po katalońsku i kastylijsku.
• Brak zgody na nagrywanie.
• Istnienie jakichkolwiek usterek technicznych w nagraniu (np. przerwa w dostępie do Internetu).

Do badania włączono pacjentów zgłaszających się na wizyty nieplanowane (w nagłych przypadkach), na pierwsze wizyty (z zebraniem wywiadu) oraz na wizyty kontrolne z powodu chorób przewlekłych.

Potrzebna będzie próbka o wielkości 400 dla każdego ramienia.

Randomizację przeprowadzono w prosty sposób, biorąc pod uwagę wystarczającą wielkość próby oraz fakt, że celem jest weryfikacja hipotez na poziomie ogólnym, chociaż w celach informacyjnych badanie pokazuje również wyniki pośrednie podzielone według rodzaju konsultacji (pierwsza/następna -up) lub przez pracownika służby zdrowia.

Proces gromadzenia danych obejmuje następujące elementy:

• Ankiety satysfakcji wypełniane przez pacjentów na koniec konsultacji (z Relisten jako testem i bez Relisten jako kontroli).
• Ankiety jakościowe na zakończenie każdej konsultacji przez pracowników służby zdrowia, w skali od 0 do 10 z możliwością zamieszczenia komentarza jakościowego, będą przeprowadzane bezpośrednio poprzez platformę cyfrową Relisten.
• Ankiety satysfakcji wypełniane przez pracowników służby zdrowia na koniec badania, a także wywiady mające na celu lepsze zrozumienie wpływu i ograniczeń w sposób jakościowy.
• Nagrania rozmów pomiędzy pacjentem a pracownikiem służby zdrowia (Recog usunie nagrania po zakończeniu badania).

Zmienne badania

• Niezależny:

  • Wskaźnik tego, czy podczas konsultacji zastosowano Relisten (Tak/Nie)
  • Identyfikator zaangażowanego pracownika służby zdrowia

• Zależny:

  • Wyniki dla każdego pytania ankiety, w skali od 1 do 5.
  • Czas zaoszczędzony na konsultacji (liczony na podstawie czasu pisania zmierzonego w nagraniach audio innych niż Relisten, tj. miejsca, w którym lekarz pisze podczas konsultacji, oraz czasu korekty notatki Relisten, zmierzonego przez lekarza za pośrednictwem platformy cyfrowej Relisten). Czas zapisu mierzony jest indywidualnie dla każdego nagrania. Śledczy Relisten przesłuchają nagrania kontrolne i zmierzą czas spędzony przez profesjonalistów na pisaniu notatek.

Analiza statystyczna

Główne hipotezy badania koncentrują się na poprawie postrzeganej jakości opieki i oszczędności czasu w pisaniu notatek klinicznych. Aby ocenić poprawę postrzeganej jakości opieki, zostanie sprawdzona normalność próby i w przypadku normalności zastosowany zostanie test t-Studenta dla prób niezależnych lub w przeciwnym razie równoważny test nieparametryczny. Jeśli chodzi o oszczędność czasu, dwa aspekty będą mierzone oddzielnie: względny czas (w procentach), jaki specjalista spędza na pisaniu notatek podczas konsultacji bez korzystania z Relisten, oraz względny czas, jaki lekarz spędza na przeglądaniu notatek wygenerowanych przez Relisten. Następnie zostanie sprawdzona normalność próbki i odpowiednio zastosowany zostanie test t-Studenta lub jego nieparametryczny odpowiednik. Wszystkie analizy statystyczne zostaną przeprowadzone przy użyciu R Studio, przy poziomie ufności 95% i mocy statystycznej 80%.

Poufność

W tym badaniu poufność będzie rygorystycznie chroniona kilkoma procedurami. Ankiety pacjentów, które zostaną przeprowadzone anonimowo po zakończeniu konsultacji, zostaną przepisane przez personel Recog do pliku Excel w celu późniejszej analizy, bez żadnych danych identyfikujących. Dźwięki zebrane podczas konsultacji będą automatycznie zapisywane na platformie Relisten, gwarantując ich bezpieczeństwo poprzez przechowywanie ich w usłudze S3 AWS, z kontrolowanym dostępem, szyfrowaniem i bez identyfikatorów pozwalających na identyfikację pacjentów.

Dyskusja Wdrażanie technologii opartych na sztucznej inteligencji w służbie zdrowia jest tematem rosnącego zainteresowania w ostatniej dekadzie. Technologie te obiecują poprawę efektywności i jakości opieki zdrowotnej, ale ich przyjęcie zależy w dużej mierze od dowodów empirycznych potwierdzających ich korzyści.

Niniejsze badanie ma na celu uzupełnienie tej bazy dowodów poprzez ocenę konkretnego narzędzia, które może potencjalnie złagodzić jedno z głównych źródeł obciążeń administracyjnych dla pracowników służby zdrowia: pisanie not klinicznych. Dzięki uwolnieniu czasu, który w przeciwnym razie zostałby poświęcony na zadania administracyjne, Relisten mógłby umożliwić pracownikom służby zdrowia skupienie się w większym stopniu na bezpośredniej opiece nad pacjentem, poprawiając w ten sposób jakość opieki.

Wyniki projektu posłużą do sprawdzenia przydatności Relisten w codziennej praktyce, z perspektywy poprawy jakości opieki i oszczędzania specjalistów”; czasu, który może wynosić ponad godzinę dziennie i który można przeznaczyć na opiekę nad większą liczbą pacjentów, promowanie przestrzegania zaleceń przez tych samych pacjentów lub inne zadania o wartości dodanej.

Jednym z głównych ograniczeń badania jest zmienność wynikająca z udziału różnych pracowników służby zdrowia, którzy mogą generować znaczną rozbieżność w uzyskanych wynikach, zarówno pod względem zadowolenia pacjentów, jak i czasu zaoszczędzonego na konsultacji. Aby złagodzić ten efekt, zdecydowano się zaangażować rozsądną liczbę specjalistów, poszukując równowagi pomiędzy zmniejszeniem rozbieżności a unikaniem nadmiernego obciążenia uczestników, chociaż nadal będzie to czynnik ograniczający.

Lista skrótów

• AWS: usługi internetowe Amazona
• CAP: Ośrodek Podstawowej Opieki Zdrowotnej
• EMR: Elektroniczna Dokumentacja Medyczna