Relisten：通过初级护理中自动生成临床记录来提高护理质量并节省时间 (Relisten)

在医疗领域，病历书写是一项重要的任务，需要医疗保健专业人员的时间和准确性。 病历包括患者的病史、出现的任何症状、进行的治疗以及其他相关细节，是做出适当的医疗决策和持续患者随访的关键组成部分。

在现代医疗保健背景下，这些记录已经向数字化转变，从而产生了电子病历（或 EMR）的概念。 EMR 是患者医疗记录的电子表示形式，由医疗保健专业人员创建和维护。 这种数字方法不仅彻底改变了医疗信息的存储和访问方式，而且还通过促进在护理点检索相关数据来提高医疗护理的效率。 电子病历为医疗信息管理提供了一个集中平台，可以实现更准确的跟踪和更协调的护理。

传统上，医疗保健专业人员花费大量时间编写病历，这可能会影响他们提供的护理的效率和质量。 这种手动任务不仅耗时，而且还可能导致记录的信息出现文档错误、遗漏或不一致。

近年来，人工智能（AI）领域在自然语言处理和语音识别方面取得了重大进展。 这些进步使得自动化工具和系统的创建成为可能，可以准确有效地将语音转换为文本。 在医疗保健环境中，这项技术有可能简化和改进医疗记录的书写，从而为专业人员腾出时间来专注于直接的患者护理。 然而，这项技术是必要的，但还不够，直到生成式人工智能的出现，才能完成该过程的关键部分，以获得足够的质量以供实际使用。

在此背景下，西班牙公司 Recog Analytics 开发了 Relisten，这是一种自动化临床记录书写系统，因其在 1) 面对面咨询方面的专业性而脱颖而出。 2）非引导式咨询，用口语语言与患者保持密切关系。 3）多语言查询（目前支持卡斯蒂利亚西班牙语、加泰罗尼亚语、英语、葡萄牙语等）。 4) 与电子病历轻松集成，方便医疗保健专业人员使用。 5) 所提取信息的最高质量和结构。

通过医疗保健专业人员和患者之间的自然对话，Relisten 使用录音以结构化方式提取病史的相关字段，然后将其发送到健康信息系统（经过医疗保健专业人员更正/批准后）。 通过采用这种方法，医疗保健专业人员可以将全部注意力集中在患者身上，而无需同时执行多个任务来记录临床记录。

方法/设计

本研究有以下目标： 1) 提高患者在咨询中使用 Relisten 所感受到的护理质量，通过每次咨询结束时的匿名满意度调查问卷进行测量（附件一）。 2) 提高医护人员对咨询中提供的护理的满意度，通过研究结束时的匿名满意度调查和结构化访谈进行衡量。 3) 减少医护人员在电子病历中输入记录所花费的时间，通过比较使用和不使用该工具的咨询情况进行统计测试来衡量。

概念验证 (PoC) 将在多中心研究的背景下进行，来自不同初级保健中心 (CAP) 的几名卫生专业人员将在咨询中使用 Relisten 工具（在患者知情同意的情况下），并将调查患者和专业人员本身。

该项目分为三个主要阶段：

1. 准备工作：包括对参与专业人员的演示和初步培训、技术基础设施（麦克风）的准备以及开展调查的协调，持续时间大约为两周。
2. 开发：这包括在咨询期间使用 Relisten 以及数据收集，包括音频、临床记录和调查结果，持续约 20 周。
3. 数据分析和结果呈现：此阶段涉及对收集的数据进行处理和分析，然后呈现所获得的结果，持续大约 2 周。

上述目标的衡量将使用以下方法进行：

• 患者感知的护理质量：在患者盲法研究中，通过每次咨询后进行匿名患者调查（事先不告知患者咨询中是否使用了 Relisten；这一事实通过图表中的图形标记概述）使用 Relisten 的调查）。

• 医护人员的满意度：研究结束时将进行匿名调查和访谈，以定性地了解该工具对咨询的影响。 调查将至少包括以下几个方面的评估：

  • 该工具的一般用途
  • 该工具的易用性
  • 该工具生成的笔记的质量
  • 人们认为可以在多大程度上提高注意力
  • 人们认为节省时间的程度

• 节省将信息输入 EMR 所花费的时间 为了确定节省的幅度，将比较概念验证过程中进行的两次测量：

  • 医疗保健专业人员输入咨询信息所花费的时间。
  • 医疗保健专业人员纠正 Relisten 笔记所花费的时间。 研究人群将由在加泰罗尼亚初级保健中心亲自就诊的患者组成，包括紧急咨询和控制咨询，其专业人员参与研究。

考虑到该工具的性质及其对大多数实践环境的适用性，不会事先选择患者，但任何前来咨询参与研究的专业人员的患者都将符合资格。

纳入标准：

• 已签署知情同意书。
• 用加泰罗尼亚语和/或卡斯蒂利亚西班牙语进行面对面的医疗和护理咨询。
• 年满18岁。

排除标准：

• 无法理解研究的本质。
• 加泰罗尼亚语或卡斯蒂利亚西班牙语不流利。
• 不同意被记录。
• 记录中存在任何技术故障（例如互联网服务停机）。

该研究包括计划外就诊（急诊）、首次就诊（询问病史）和慢性病随访的患者。

每只手臂需要 400 个样本。

随机化以简单的形式进行，考虑到有足够的样本量，并且目的是在一般水平上验证假设，尽管出于信息目的，该研究还显示了按咨询类型分层的中间结果（首先/随后） -上）或由健康专业人士。

数据收集过程涉及以下内容：

• 患者在咨询结束时完成的满意度调查（使用 Relisten 作为测试，不使用 Relisten 作为对照）。
• 医疗保健专业人员在每次咨询结束时将直接通过 Relisten 数字平台进行质量调查，调查范围为 0 到 10，并可能包含定性评论。
• 由医疗保健专业人员在研究结束时完成的满意度调查以及访谈，以更好地定性地了解影响和局限性。
• 患者和医疗保健专业人员之间的对话录音（Recog 将在研究结束时删除录音）。

研究变量

• 独立的：

  • 咨询中是否使用了 Relisten 的指标（是/否）
  • 涉及的医疗保健专业人员的标识符

• 依赖：

  • 每个调查问题的结果，评分范围为 1 到 5。
  • 咨询中节省的时间（根据非 Relisten 音频中测量的书写时间（即医生在咨询期间书写的时间）和 Relisten 笔记纠正时间（由医生通过 Relisten 数字平台计时）计算）。 每个录音的写入时间都是单独测量的。 Relisten 调查人员将收听对照录音并测量专业人员花在笔记上的时间。

统计分析

该研究的主要假设侧重于提高护理质量的感知并节省撰写临床记录的时间。 为了评估感知护理质量的改善，将检查样本的正态性，并且在正态性的情况下将应用独立样本的学生 t 检验，否则将应用等效的非参数检验。 在节省时间方面，将分别衡量两个方面：专业人员在咨询过程中不使用Relisten撰写笔记所花费的相对时间（百分比），以及医生审阅Relisten生成的笔记所花费的相对时间。 随后，将检查样本的正态性，并酌情应用学生 t 检验或其非参数等效检验。 所有统计分析都将使用 R Studio 进行，考虑到 95% 的置信度和 80% 的统计功效。

保密性

在本研究中，机密性将通过多种程序得到严格保护。 患者调查将在咨询结束后以匿名方式进行，并由 Recog 工作人员转录成 Excel 文件以供后续分析，不包含任何识别数据。 咨询过程中收集的音频将自动存储在Relisten平台中，通过将其存储在AWS的S3服务中来保证其安全性，访问受控、加密且没有允许识别患者的标识符。

讨论 在过去十年中，基于人工智能的技术在医疗保健领域的实施一直是人们日益关注的话题。 这些技术有望提高医疗保健的效率和质量，但它们的采用很大程度上取决于支持其益处的经验证据。

本研究旨在通过评估一种特定工具来为该证据基础做出贡献，该工具有可能减轻医疗保健专业人员行政负担的主要来源之一：临床记录的编写。 通过释放原本用于管理任务的时间，Relisten 可以使医疗保健专业人员更多地专注于直接患者护理，从而提高护理质量。

该项目的结果将从提高护理质量和节省专业人员的角度来验证Relisten在日常实践中的有用性；时间，每天可能超过一个小时，可以投入到照顾更多患者、促进对同一患者的依从性或其他增值任务上。

该研究的主要局限性之一是不同卫生专业人员的参与带来的差异，他们可能会在患者满意度和咨询节省的时间方面产生显着的结果差异。 为了减轻这种影响，决定让合理数量的专业人员参与进来，在减少差异和避免参与者过度负担之间寻求平衡，尽管这仍然是一个限制因素。

缩写列表

• AWS：亚马逊网络服务
• CAP：初级保健中心
• EMR：电子病历