周囲の人工知能文書の評価：作業効率、文書負担、患者中心のケアへの影響
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年1月29日
タイトル：Evaluating ambient artificial intelligence documentation: effects on work efficiency, documentation burden, and patient-centered care.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2026 Feb 01; 33(2): 273-282. doi: 10.1093/jamia/ocaf180.
概 要：
本研究は、生成的人工知能（GenAI）による周囲のリスニングツールが医師の文書負担を軽減し、バーンアウトを緩和する可能性を評価しています。UCI Healthでのパイロット研究を通じて、医師が感じる利点と課題を調査し、電子健康記録（EHR）の時間効率指標を用いて臨床ワークフローにおける効果を評価しました。調査結果に基づき、文書作成時間の短縮や同日内の診療終了率の向上が確認されました。
方 法：
2023年12月からUCI Healthで実施されている質改善パイロット研究において、Epic EHR Signalメトリクスを分析し、ノートの長さ、文書作成時間、同日内の診療終了率の変化を評価しました。実施前後のマッチした調査を通じて、医師が感じる文書負担、臨床効率、ケアの質の変化を評価しました。また、定性的な調査結果をテーマ分析で補完しました。
結 果：
167人の医師からのEHR使用データ分析により、ノート作成時間が有意に短縮された一方で、ノートの長さは増加しました。調査回答（n=65）では、認知的負担（P=0.031）や文書作成の労力（P=0.014）が減少したとの報告があり、臨床効率、患者中心のケア、EHRシステムの使いやすさが向上したと感じられました。テーマ分析はこれらの定量的結果を確認し、専門分野特有のカスタマイズやAI機能の拡張の機会を特定しました。
結 論：
周囲のAIツールは、文書効率、ケアの質の向上、認知的負荷の軽減を示しました。これらの利点は、臨床文書における主要な負担を軽減する可能性を示唆しています。今後の開発では、専門分野や個々の医師のニーズに応じたカスタマイズ、AI生成コンテンツの信頼性と正確性の確保、倫理的および法的考慮を統合することが重要です。