Generative Language Models and Open Notes: Exploring the Promise and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Patients' online record access (ORA) is growing worldwide. In some countries, including the United States and Sweden, access is advanced with patients obtaining rapid access to their full records on the web including laboratory and test results, lists of prescribed medications, vaccinations, and even the very narrative reports written by clinicians (the latter, commonly referred to as "open notes"). In the United States, patient's ORA is also available in a downloadable form for use with other apps. While survey studies have shown that some patients report many benefits from ORA, there remain challenges with implementation around writing clinical documentation that patients may now read. With ORA, the functionality of the record is evolving; it is no longer only an aide memoire for doctors but also a communication tool for patients. Studies suggest that clinicians are changing how they write documentation, inviting worries about accuracy and completeness. Other concerns include work burdens; while few objective studies have examined the impact of ORA on workload, some research suggests that clinicians are spending more time writing notes and answering queries related to patients' records. Aimed at addressing some of these concerns, clinician and patient education strategies have been proposed. In this viewpoint paper, we explore these approaches and suggest another longer-term strategy: the use of generative artificial intelligence (AI) to support clinicians in documenting narrative summaries that patients will find easier to understand. Applied to narrative clinical documentation, we suggest that such approaches may significantly help preserve the accuracy of notes, strengthen writing clarity and signals of empathy and patient-centered care, and serve as a buffer against documentation work burdens. However, we also consider the current risks associated with existing generative AI. We emphasize that for this innovation to play a key role in ORA, the cocreation of clinical notes will be imperative. We also caution that clinicians will need to be supported in how to work alongside generative AI to optimize its considerable potential.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».