Health Care Professionals’ Experiences and Opinions About Generative AI and Ambient Scribes in Clinical Documentation: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Generative artificial intelligence (GenAI) leverages large language models (LLMs) that are transforming health care. Specialized ambient GenAI tools, like Nuance Dax, Speke, and Tandem Health, "listen" to consultations and generate clinical notes. Medical-focused models, like Med-PaLM, provide tailored health care insights. GenAI's capability to summarize complex data and generate responses in various conversational styles or literacy levels makes it particularly valuable since it has the potential to alleviate the burden of clinical documentation on health care professionals (HCPs). While GenAI may prove to be helpful, offering novel benefits, it comes with its own set of challenges. The quality of the source data can introduce biases, leading to skewed recommendations or outright false information (so-called hallucinations). In addition, due to the conversational nature of chatbot responses, users may be susceptible to misinformation, posing risks to both safety and privacy. Therefore, careful implementation and rigorous oversight are essential to ensure accuracy, ethical integrity, and alignment with clinical standards. Despite these advances, currently, no review has investigated HCPs' experiences and opinions about GenAI in clinical documentation. Yet, such a perspective is crucial to better understand how these technologies can be safely and ethically adopted and implemented in clinical practice. OBJECTIVE: We aim to present the protocol for a scoping review exploring HCPs' experiences and opinions about GenAI and ambient scribes in clinical documentation. METHODS: This scoping review will be carried out following the methodological framework of Arksey and O'Malley and the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for Scoping Reviews) checklist. Relevant papers will be searched for in PubMed, IEEE Xplore, APA PsycInfo, CINAHL, and Web of Science. The review will include studies published between January 2023 and September 2025. Studies will be included that represent original peer-reviewed work that explores HCPs' experiences and opinions about the use of GenAI or ambient scribes for clinical documentation. Data extraction will include publication type, country, sample characteristics, clinical setting, study aim, study design, research question, and key findings. Study quality will be assessed using the Mixed Methods Appraisal Tool. RESULTS: The results will be presented as a narrative synthesis structured along the key themes of the evidence mapped. Data will be collated and presented in charts and tabular format. Findings will be reported in a peer-reviewed scoping review. CONCLUSIONS: This will be the first scoping review that considers HCPs' experiences and opinions about GenAI and ambient scribes in clinical documentation. The results will clarify how HCPs use-or avoid using-GenAI in daily health care work. This insight will help address perceived benefits, risks, expectations, and uncertainties. It may also reveal key research gaps in the field. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/73602.
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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 | 0,129 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,011 |
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 ».