Clinician Perspectives on Ambient AI Scribes in the ICU: A Qualitative Study of Acceptability and Integration in Team-Based Communication and Documentation (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: In intensive care unit (ICU) settings, structured team-based communication, such as multidisciplinary rounds, handoffs, and goals-of-care discussions, is foundational to high-quality care. However, accurately documenting these complex discussions in the medical record remains a challenge due to time pressures, documentation burdens, and competing clinical demands. Ambient artificial intelligence (AI) scribes, which passively transcribe and summarize spoken interactions, offer a potential solution to assist ICU clinicians with documentation. Yet, little is known about how ICU clinicians perceive the integration of these tools into their high-stakes, collaborative workflows. Objective: This study explores clinicians' perceptions of integrating ambient AI scribes into structured team-based ICU discussions, including multidisciplinary rounds, handoffs and transitions of care, and goals-of-care discussions, with the broader goal of informing the implementation of these scribes into real-world ICU clinical workflows. Methods: Interviews and focus groups were conducted with ICU clinicians, including nurses, attendings, trainees (residents/fellows), respiratory therapists, and advanced practice practitioners, who routinely participate in structured ICU discussions. Transcripts were analyzed using grounded theory to identify documentation needs, barriers to documentation, and considerations for the implementation of ambient AI scribes in the ICU setting. Results: A total of 52 individuals, including 18 ICU attendings, 5 advanced practice practitioners, 10 ICU trainees, 9 ICU nurses, and 10 ICU respiratory therapists, participated. Clinicians emphasized the importance of accurate documentation, but noted persistent barriers such as time constraints, documentation burden, and competing teaching and patient care responsibilities. Clinicians expressed enthusiasm about ambient AI scribes' potential to reduce documentation burden and improve quality, but requested personalization of outputs, robust consent protocols, and transparency around data use. Participants viewed ambient AI scribes as a promising tool to enhance both documentation fidelity and communication quality in ICU settings. Successful implementation may be contingent upon transparent data governance, specialty-specific customization, and sustained efforts to build clinician trust. Conclusions: ICU clinicians were optimistic about the potential of ambient AI scribes to ease documentation burden and improve the capture of critical clinical discussions, but expressed concerns over transparency regarding data use. Successful implementation may depend on clinician training, customization of output, and transparent institutional policies on data use and consent.
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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 | 0,039 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».