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一项随机试验:评估环境AI抄写员(Voa Health)将门诊就诊音频转换为草稿记录的效果,在多家诊所比较使用与不使用AI的就诊情况,以评估医师幸福感、文书负担和患者体验。 (SOAR)

2026年7月1日 更新者:Pedro Angelo Basei de Paula

SOAR试验(门诊记录书写优化):Voa Health环境人工智能书写员用于从门诊访视音频生成医疗文档——一项随机对照试验

这项随机临床试验旨在探究“环境AI文书”(Voa Health)是否能够减轻门诊诊所的文书负担,并改善医生福祉和患者体验。 该AI文书会听取咨询的音频,生成临床记录的草稿,供医生审阅和编辑。

在本研究中,咨询被随机分为两组:常规文书记录(无AI辅助)或由AI文书辅助的记录。 参与诊所就诊的成年患者及其医生被邀请参加。 对于两组,咨询音频均被录制,并在就诊结束时,医生和患者完成关于福祉、工作量、沟通、共情和满意度的简短问卷。 问卷基于国际通用量表(如PFI、Mini-Z、NASA-TLX、CARE、PSQ-18和CAT),但经过调整以保持简短,便于常规护理中实施。

主要问题是:AI文书是否降低了记录就诊所需的时间和精力,是否提高了医生的职业满足感并减少了职业倦怠,以及是否影响了患者对沟通、共情和咨询整体质量的感知。 本研究不测试任何药物或设备。 预计结果将为医院在现实临床实践中安全有效地使用环境AI文书提供指导。

研究概览

详细说明

本研究是一项随机对照试验,旨在评估环境人工智能(AI)记录员对常规门诊护理中医生幸福感、文书工作量及患者体验的影响。

干预措施包括在临床诊疗过程中使用Voa Health环境AI记录员。该系统记录咨询过程的音频,并实时生成符合专业特定模板的结构化临床记录草稿,这些模板反映了各门诊的常规工作流程(例如,针对普通心脏病学、心力衰竭、血脂异常等不同情况的模板)。诊疗结束时,医生会在电子病历(EMR)中审阅、编辑并签署记录草稿,并对文档的准确性和完整性承担全部责任。在对照组中,医生采用常规方法进行咨询和记录,不使用AI辅助。出于研究目的,对照组可能仍会录制音频,但不会向临床医生显示或使用AI生成的记录。

随机化单位是单次诊疗。对于参与研究的医生,符合条件的诊疗会自动分配至两个平行组之一:(1)无AI辅助的常规记录;(2)环境AI记录员辅助的记录。随机化设计旨在保持各门诊的现有组织架构,避免对排班或患者流程造成干扰。临床护理、诊断与治疗决策以及随访程序均不受研究方案约束,遵循常规实践;唯一的实验因素是使用(或不使用)AI记录员进行文档记录,以及音频和问卷的收集。

参与门诊的成年患者及其医生受邀参加研究。在知情同意后,整个咨询过程将被录音。每次诊疗结束后,患者和医生均需立即填写简短的结构化问卷,以收集主要关注的结果指标。为确保在繁忙的门诊环境中数据收集的可行性,问卷工具由国际通用量表的子项目构成,同时控制每次咨询的问题数量。

针对医生的问卷项目选自职业满足感指数(PFI)、Mini-Z 2.0调查以及4项医生任务负荷/NASA-TLX量表。这些项目评估职业满足感与倦怠(身体和情绪耗竭)、文档记录时间的感知充足性、非直接患者接触时的电子病历工作、感知的文书负担以及诊疗的时间需求。额外的研究特定项目评估最终记录的感知质量与完整性、编辑AI生成草稿所需时间、关键临床细节被捕捉的信心度、潜在AI“幻觉”(诊疗中未实际陈述的信息)的发生情况,以及文档记录对患者关注度的感知影响。

针对患者的问卷采用源自医患沟通与共情(CARE)量表、患者满意度问卷简版(PSQ-18)和沟通评估工具(CAT)的项目。这些项目涵盖积极倾听、对患者关切的理解、解释的清晰度、与医生相处时间的充足性、感知共情、整体护理满意度以及对诊断和治疗的理解等领域。在AI组中,额外增加一个特定项目,询问咨询期间使用AI是否有助于、未改变或妨碍了与医生沟通的清晰度。

主要结局指标为使用环境AI记录员与常规记录相比,医生报告的幸福感和感知文书工作量。关键次要结局包括患者报告的就医体验和满意度、医生评定的记录质量与完整性、文档记录及编辑AI生成草稿所需时间,以及AI相关文档错误或幻觉的发生频率与临床相关性。所有结局指标均在单次诊疗层面测量,于每次诊疗结束后立即收集。

该试验最初在巴西巴拉那联邦大学(UFPR)临床医院(Hospital de Clínicas)的多个门诊科室进行,涵盖不同医学专业。在每个科室,均与当地临床负责人合作开发结构化记录模板,使AI生成的草稿能反映该专业的实际工作流程,同时不改变护理标准。经过方案培训的医学生和住院医师可在主治医师监督下协助知情同意和问卷管理,以确保数据收集的一致性和可行性。

数据存储在安全的访问控制服务器中,通过编码标识符管理录音、问卷和电子病历记录之间的关联。独立于AI记录员开发团队的数据监查委员会定期审查汇总数据,以确保方案依从性、数据质量以及与AI在文档记录中使用的任何安全问题(例如,可能影响患者护理的系统性文档错误)。由于干预仅限于文档支持,且临床医生仍对所有临床决策和记录终稿负责,因此总体参与风险被认为极低。

该方案允许未来扩展至其他门诊服务和合作中心,这些机构需采用相同的随机化、数据收集程序和结局定义。预期结果将为环境AI记录员如何在现实临床实践中安全有效地实施提供实用证据,特别是在其对医生幸福感、文书工作量以及患者咨询体验的影响方面。

研究类型

介入性

注册 (估计的)

300

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习联系方式

学习地点

    • Paraná
      • Curitiba、Paraná、巴西、80060-900
        • 招聘中
        • Complexo Hospital de Clínicas da UFPR (CHC-UFPR)
        • 接触:

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

不

描述

纳入标准:

  • 在研究期间到巴拉那联邦大学临床医院参与门诊就诊的成年患者(≥18岁)。
  • 接受参与试验的医生诊治。
  • 能够理解葡萄牙语并提供书面知情同意,同意对咨询进行录音并完成简短问卷。
  • 能够完成就诊后问卷(如需可提供协助)。
  • 在参与门诊工作的医生(主治医师或住院医师)。
  • 在日常诊疗中使用医院电子病历系统。
  • 同意对咨询进行录音,并为每次纳入的就诊完成简短的就诊后问卷。

排除标准:

  • 年龄小于18岁的患者。
  • 急诊、紧急护理或住院咨询。
  • 根据主治医师判断,存在显著认知障碍、急性痛苦或临床不稳定的患者,这些情况可能妨碍知情同意或问卷完成。
  • 处于法定监护下或其他无法自行同意的患者。
  • 患者或医生拒绝录音或参与研究的咨询。
  • 人工智能系统不可用或出现故障的咨询(仅用于方案依从性分析)。

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 主要用途:卫生服务研究
  • 分配:随机化
  • 介入模型:并行分配
  • 屏蔽:无(打开标签)

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的:环境人工智能抄写员(Voa Health)
Voa Health 环境人工智能书记员启用的门诊咨询。 系统记录就诊音频,并根据专科专用模板生成结构化临床记录草稿。 医生在电子病历中审核、编辑并签署记录。 就诊后,医生和患者完成关于工作量、健康状况、沟通、共情和满意度的简短问卷。
在门诊咨询期间使用环境人工智能(AI)文书助手。 Voa Health 系统记录就诊音频,并根据遵循各诊所常规流程的专科特定模板生成结构化临床记录草稿。 咨询结束后,医生在电子病历中审核、编辑并签署记录。 AI 不进行诊断或治疗决策;仅协助文书工作。 临床护理的所有其他方面均遵循常规实践。
有源比较器:无人工智能文书助手的常规记录
门诊咨询中,使用常规方法进行记录,无需人工智能支持(标准临床实践)。 就诊过程的音频可能因研究目的而被录制,但不会向临床医生展示人工智能生成的记录。 就诊后,医生和患者需完成关于工作量、幸福感、沟通、同理心和满意度的相同简短问卷。
临床记录采用常规方法完成,不使用人工智能辅助(标准护理)。 医生按照常规方式在电子病历中记录诊疗过程(根据适用情况采用打字、听写或手写笔记)。 为研究目的可能会录制诊疗过程的音频,但不会向临床医生展示人工智能生成的草稿记录。 诊疗结束后,医生和患者需填写相同的简短问卷,内容涉及工作量、健康状况、沟通情况、同理心和满意度。

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
就诊期间医师文书工作量
大体时间:每次门诊咨询后立即(当天)
医生报告的文件负担,每次咨询后立即使用改编自国际通用工具(NASA-TLX、Mini-Z)和研究特定项目的简短5点李克特式项目进行测量。 项目评估:(1)咨询的行政负担,(2)专注于患者的时间,(3)咨询的脑力需求(改编自NASA-TLX),(4)文件处理过程对患者互动的干扰,以及(5)文件调整对工作流程的干扰。 将比较使用环境AI记录员的咨询与不使用AI的常规文件处理的咨询之间的单项得分和综合负担得分(项目平均值;数值越高=负担越重)。
每次门诊咨询后立即(当天)
医生就诊期间的身心健康与疲惫
大体时间:每次门诊咨询后立即(当天)
医生在咨询后立即出现的身体疲惫感,使用源自职业成就感指数(PFI)的单项进行评估:“本次咨询后我感到身体疲惫”,采用5点同意程度量表进行评分(非常不同意到非常同意;分值越高表示疲惫感越强)。 将在使用环境AI记录员的咨询与不使用AI的常规记录咨询之间比较得分。
每次门诊咨询后立即(当天)

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
患者对沟通与同理心的体验
大体时间:每次门诊咨询后立即(当日)
患者自述的就诊体验,包括积极倾听、对担忧的理解、解释的清晰度、感知到的共情、与医生相处的时间以及整体满意度。 项目源自CARE量表、PSQ-18和沟通评估工具(CAT),采用5点李克特量表评分。 将比较使用环境AI记录员的就诊与不使用AI的常规记录就诊之间的综合得分(项目得分平均值;数值越高=体验越好)。
每次门诊咨询后立即(当日)
患者对诊断和治疗的理解
大体时间:每次门诊咨询后立即(当天)
单项问题询问患者在咨询后对自己诊断和治疗的理解程度,采用5分制评分,从1分(完全不懂)到5分(完全理解)。 将在使用环境AI记录员的咨询与不使用AI的常规文档记录咨询之间比较得分。
每次门诊咨询后立即(当天)
医生评定的临床记录质量与完整性
大体时间:每次咨询文件整理完毕后立即执行(当天)
医生对最终临床记录的总体评分(清晰度、组织性和完整性),采用改编自Mini-Z的5分制(差、一般、满意、良好、优秀)。 将比较使用环境AI记录员的咨询与不使用AI的常规记录咨询之间的评分。
每次咨询文件整理完毕后立即执行(当天)
在直接患者接触之外的文档记录所需时间
大体时间:每次门诊咨询后立即(当日)
医生自我报告在患者直接接触之外的电子病历工作时间(例如,患者离开诊室后),包括适用时对AI生成记录的审阅和编辑。 时间按有序类别评级(几乎没有;少量编辑;中等编辑;大量编辑)。 将比较环境AI记录员与常规记录条件下各类别的分布情况。
每次门诊咨询后立即(当日)
文件中人工智能相关幻觉咨询的比例
大体时间:每次AI辅助咨询后立即(当天)
在环境AI记录助手组的咨询中,医生需指出AI是否在草稿笔记中插入了任何未在咨询中实际提及的信息。 结果是至少报告一次幻觉的AI辅助咨询比例。
每次AI辅助咨询后立即(当天)
盲法外部审查中临床记录出现文档错误的比例
大体时间:在完成每份临床记录后的30天内
来自两个研究组(AI记录员和常规记录)的去识别化临床记录将被随机混合,并由至少两名对分组情况不知情的临床医生独立审查。 审查者将分类判断每条记录是否包含任何临床相关的记录错误,包括与标准门诊就诊合理内容不符的捏造或错误信息(“幻觉”)。 主要变量是每组中至少含有一个此类错误的记录比例;将比较AI记录员与常规记录条件下的比例。
在完成每份临床记录后的30天内

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

调查人员

  • 首席研究员:Gustavo Lenci Marques, MD, PhD、Universidade Federal do Parana
  • 研究主任:Pedro Angelo Basei de Paula, Medical Student、Universidade Federal do Parana

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2025年1月5日

初级完成 (估计的)

2026年9月28日

研究完成 (估计的)

2026年9月28日

研究注册日期

首次提交

2025年12月11日

首先提交符合 QC 标准的

2025年12月11日

首次发布 (实际的)

2025年12月24日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2026年7月6日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2026年7月1日

最后验证

2026年2月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • SOAR-UFPR-VOA-001
  • 81736024.4.0000.0096 (其他赠款/资助编号:Research Ethics Committee for Human Subjects - Health Sciences Sector, Federal University of Paraná (UFPR))
  • 51.562.244/0001-07 (其他赠款/资助编号:Voa Health)

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

是的

IPD 计划说明

在向主要研究者提出合理请求并经医院临床/UFPR数据治理机构批准后,可与其他研究人员共享支持主要发表结果的去识别化个体参与者数据(IPD)。 研究方案和统计分析计划将作为补充材料提供。 用于数据清洗和分析的分析代码(如R/Python脚本)将在主要结果发表后存入公共Git存储库(如GitHub)。

IPD 共享时间框架

个体参与者数据将在主要结果发表后提供,并至少在此后5年内保持可用。

IPD 共享访问标准

合格的研究人员将获得访问权限,前提是提交方法学合理的提案,并遵守数据使用协议,且获得当地伦理委员会/IRB和主办机构的批准。 请求应发送给首席研究员(Gustavo Lenci Marques,巴拉那联邦大学)。

IPD 共享支持信息类型

  • 研究方案
  • 树液
  • 国际碳纤维联合会
  • 分析代码
  • 企业社会责任

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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