Write on Paper, Wrong in Practice: Why LLMs Still Struggle with Writing Clinical Notes
Notice bibliographique
Résumé
Large Language Models (LLMs) are often proposed as tools to streamline clinical documentation, a task viewed as both high-volume and low-risk. However, even seemingly straightforward applications of LLMs raise complex sociotechnical considerations to translate into practice. This case study, conducted at a pediatric rehabilitation facility in Ontario, Canada examined the use of LLMs to support occupational therapists in reducing documentation burden.We conducted a qualitative study involving 20 clinicians who participated in pilot programs using two AI technologies: a general-purpose proprietary LLM and a bespoke model fine-tuned on proprietary historical documentation. Our findings reveal that documentation challenges are sociotechnical in nature, shaped by clinical workflows, organizational policies, and system constraints. Four key themes emerged: (1) the heterogeneity of workflows, (2) the documentation burden is systemic and not directly linked to the creation of any single type of documentation, (3) the need for flexible tools and clinician autonomy, and (4) effective implementation requires mutual learning between clinicians and AI systems. While LLMs show promise in easing documentation tasks, their success will depend on flexible, adaptive integration that supports clinician autonomy. Beyond technical performance, sustained adoption will require training programs and implementation strategies that reflect the complexity of clinical environments. Our findings reveal that documentation challenges are sociotechnical in nature, shaped by clinical workflows, organizational policies, and system constraints. Four key themes emerged: (1) the heterogeneity of workflows, (2) the documentation burden is systemic and not directly linked to the creation of any single type of documentation, (3) the need for flexible tools and clinician autonomy, and (4) effective implementation requires mutual learning between clinicians and AI systems. While LLMs show promise in easing documentation tasks, their success will depend on flexible, adaptive integration that supports clinician autonomy. Beyond technical performance, sustained adoption will require training programs and implementation strategies that reflect the complexity of clinical environments.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».