Impact of AI medical scribes on physician productivity and satisfaction in medical oncology.
Notice bibliographique
Résumé
11167 Background: AI Scribes are a leading example of AI implementation in clinical settings, with Oncology practices demonstrating exponential uptake since their introduction. Despite their ever-increasing usage, there are limited studies which directly interrogate the impact of AI Scribes on physician productivity metrics, and few which assess qualitative interpretations of the technology. Methods: This single-center, multi-site study enrolled 27 Medical Oncologists and 3 Primary Care Physicians randomly assigned in a 1:2 ratio to exposure to the Knowtex AI scribe in the initial phase (Phase 1) or control phase (Phase 2). Billing data was collected for 6 months prior to Phase 1 onboarding with Knowtex and for 16 weeks afterward—all within the 2024 fiscal year. During the same period, Phase 2 physicians billing data served as a non-exposed comparison group. Physicians completed opt-in surveys at Week 0 and Week 8 post-exposure assessing confidence and motivation to use the AI Scribe, documentation burden, documentation quality, and experience with the electronic medical record (EMR). Results: All providers adopted the Knowtex AI scribe during their study phase. 4 Phase 2 physicians were excluded from data analysis due to incomplete 2024 fiscal year data. Phase 1 physicians exhibited an increase in mean units (t(10) = 4.44, p < 0.01, d = 1.34, CI [0.90, 2.72]) and mean total billings per working day (t(10) = 4.30, p < 0.01, d = 1.28, CI [$377.55, $1206.75]), a pattern not observed in Phase 2 during the same period. There was no change in the number of diagnostic codes per unit amongst Phase 1 physicians. No learned effect emerged over time in Phase 1 billing metrics or diagnostic coding. Survey findings revealed a strong positive association between Week 0 self-assessed Knowtex understanding and increased units (r(13) = .579, p = 0.024). Physicians reported increased satisfaction with documentation workflow, a reduction in-clinic hours spent on documentation, and increased time spent with patients. Physicians' net impression of EMR challenges markedly decreased following the implementation of the AI scribe (U = 274.5, z=4.054, p < 0.0001). Conclusions: Adoption of an AI Scribe in oncology may enhance certain billing metrics and positively shift physician perceptions of EMR interactions, without affecting the quality of documentation. These findings highlight potential benefits of AI Scribes in improving physician productivity and satisfaction. As AI Scribes trend towards delivering multimodal clinical support tools, future research may focus on the adjunctive effects of AI scribes on procedural efficiencies, such as consistency in billing codes.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».