The Impact of AI Scribes on Streamlining Clinical Documentation: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Burnout among clinicians, including physicians, is a growing concern in healthcare. An overwhelming burden of clinical documentation is a significant contributor. While medical scribes have been employed to mitigate this burden, they have limitations such as cost, training needs, and high turnover rates. Artificial intelligence (AI) scribe systems can transcribe, summarize, and even interpret clinical conversations, offering a potential solution for improving clinician well-being. We aimed to evaluate the effectiveness of AI scribes in streamlining clinical documentation, with a focus on clinician experience, healthcare system efficiency, and patient engagement. Methods: We conducted a systematic review following Cochrane methods and PRISMA guidelines. Two reviewers conducted the selection process independently. Eligible intervention studies included quantitative and mixed-methods studies evaluating AI scribe systems. We summarized the data narratively. Results: Eight studies were included. AI scribes demonstrated positive effects on healthcare provider engagement, with users reporting increased involvement in their workflows. The documentation burden showed signs of improvement, as AI scribes helped alleviate the workload for some participants. Many clinicians have found AI systems to be user-friendly and intuitive, although some have expressed concerns about scribe training and documentation quality. A limited impact on reducing burnout was found, although documentation time improved in some studies. Conclusions: Most of the studies reported in this review involved small sample sizes and specific healthcare settings, limiting the generalizability of the findings to other contexts. Accuracy and consistency can vary significantly depending on the specific technology, model training data, and implementation approach. AI scribes show promise in improving documentation efficiency and clinician workflow, although the evidence remains limited and heterogeneous. Broader and real-world evaluations are needed to confirm their effectiveness and inform responsible implementations.
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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 | 0,023 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».