Ambient Artificial Intelligence Scribes: A Pilot Survey of Perspectives on the Utility and Documentation Burden in Palliative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: There is growing evidence to support ambient artificial intelligence (AI) scribes in healthcare to improve medical documentation by generating timely and comprehensive notes. Using the Plan-Do-Study-Act (PDSA) methodology, this study evaluated the utility and potential time savings of an ambient AI scribe, Scribeberry, (V2), in a palliative medicine outpatient setting, comparing it to the standard practice of dictation. METHODS: This prospective quality improvement study was conducted at an academic medical center by two palliative medicine resident physicians. Residents documented patient visits using a freely available ambient AI scribe software program, Scribeberry, as well as using standard dictation software. Primary outcome measures included the editing time for the AI scribe and the dictating and editing times for a dictated manuscript, as well as subjective assessments of the accuracy, organization, and overall usefulness of the AI-generated clinical letters. RESULTS: < 0.025) in the time spent on clinical documentation, while a second resident saw essentially no improvement. The resident who experienced time savings with the ambient AI scribe also demonstrated a significant improvement in the graded organization and usefulness of the AI outputs over time, while the other resident did not demonstrate significant improvements in any of the metrics assessed over the course of this project. CONCLUSIONS: This pilot study describes the use of an ambient AI scribe software program, Scribeberry, in the community palliative medicine context. Our results showed a mixed response with respect to time savings and improvements in the organization, accuracy, and overall clinical usefulness of the AI-generated notes over time. Given the small sample size and short study duration, this study is insufficiently powered to draw conclusions with respect to AI scribe benefits in real-world contexts.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».