Intelligent Clinical Documentation: Harnessing Generative AI for Patient-Centric Clinical Note Generation

要約

効果的な医療提供には包括的な臨床文書が不可欠ですが、医療従事者にとっては大きな負担となり、燃え尽き症候群や医療ミスの増加、患者の安全性の低下につながります。
この論文では、特に SOAP (主観、客観、評価、計画) および BIRP (行動、介入、応答、計画) メモの生成に焦点を当て、臨床文書化プロセスを合理化する生成 AI (人工知能) の可能性を探ります。
我々は、自然言語処理 (NLP) および自動音声認識 (ASR) テクノロジーを適用して、患者と臨床医のやり取りを文字に起こし、高度なプロンプト技術と組み合わせて大規模言語モデル (LLM) を使用して臨床ノートの草案を生成することを実証するケーススタディを紹介します。
この研究では、時間の節約、文書の品質の向上、患者中心のケアの強化など、このアプローチの利点が強調されています。
さらに、患者の機密保持やモデルのバイアスへの対処などの倫理的考慮事項についても議論し、医療現場における生成 AI の責任ある導入の必要性を強調します。
この調査結果は、生成 AI が臨床文書作成の実践に革命をもたらし、管理上の負担を軽減し、医療専門家が患者の直接ケアにさらに集中できるようにする可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Comprehensive clinical documentation is crucial for effective healthcare delivery, yet it poses a significant burden on healthcare professionals, leading to burnout, increased medical errors, and compromised patient safety. This paper explores the potential of generative AI (Artificial Intelligence) to streamline the clinical documentation process, specifically focusing on generating SOAP (Subjective, Objective, Assessment, Plan) and BIRP (Behavior, Intervention, Response, Plan) notes. We present a case study demonstrating the application of natural language processing (NLP) and automatic speech recognition (ASR) technologies to transcribe patient-clinician interactions, coupled with advanced prompting techniques to generate draft clinical notes using large language models (LLMs). The study highlights the benefits of this approach, including time savings, improved documentation quality, and enhanced patient-centered care. Additionally, we discuss ethical considerations, such as maintaining patient confidentiality and addressing model biases, underscoring the need for responsible deployment of generative AI in healthcare settings. The findings suggest that generative AI has the potential to revolutionize clinical documentation practices, alleviating administrative burdens and enabling healthcare professionals to focus more on direct patient care.

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