論文の概要: The impact of using an AI chatbot to respond to patient messages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17703v1
- Date: Thu, 26 Oct 2023 18:03:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-30 15:58:47.421749
- Title: The impact of using an AI chatbot to respond to patient messages
- Title（参考訳）: aiチャットボットが患者のメッセージに反応する影響
- Authors: Shan Chen, Marco Guevara, Shalini Moningi, Frank Hoebers, Hesham
Elhalawani, Benjamin H. Kann, Fallon E. Chipidza, Jonathan Leeman, Hugo
J.W.L. Aerts, Timothy Miller, Guergana K. Savova, Raymond H. Mak, Maryam
Lustberg, Majid Afshar, Danielle S. Bitterman
- Abstract要約: ドキュメンテーションの負担はクリニックのバーンアウトに大きく貢献する。
多くの病院が電子カルテシステムに積極的に統合している。
我々は,患者の質問に対する臨床医の回答作成を支援するために,大規模言語モデルの有用性を初めて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.243020918808522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Documentation burden is a major contributor to clinician burnout, which is
rising nationally and is an urgent threat to our ability to care for patients.
Artificial intelligence (AI) chatbots, such as ChatGPT, could reduce clinician
burden by assisting with documentation. Although many hospitals are actively
integrating such systems into electronic medical record systems, AI chatbots
utility and impact on clinical decision-making have not been studied for this
intended use. We are the first to examine the utility of large language models
in assisting clinicians draft responses to patient questions. In our two-stage
cross-sectional study, 6 oncologists responded to 100 realistic synthetic
cancer patient scenarios and portal messages developed to reflect common
medical situations, first manually, then with AI assistance.
We find AI-assisted responses were longer, less readable, but provided
acceptable drafts without edits 58% of time. AI assistance improved efficiency
77% of time, with low harm risk (82% safe). However, 7.7% unedited AI responses
could severely harm. In 31% cases, physicians thought AI drafts were
human-written. AI assistance led to more patient education recommendations,
fewer clinical actions than manual responses. Results show promise for AI to
improve clinician efficiency and patient care through assisting documentation,
if used judiciously. Monitoring model outputs and human-AI interaction remains
crucial for safe implementation.
- Abstract（参考訳）: ドキュメントの負担は臨床医のバーンアウトの大きな貢献であり、全国的に増加しており、患者のケア能力に対する緊急の脅威となっている。
ChatGPTのような人工知能(AI)チャットボットは、ドキュメントの支援によって臨床の負担を軽減することができる。
多くの病院が電子カルテシステムにそうしたシステムを積極的に組み込んでいるが、AIチャットボットの有用性と臨床意思決定への影響は研究されていない。
臨床医の患者質問に対する回答作成支援に, 大規模言語モデルの有用性を初めて検討した。
2段階の横断研究で、6人の腫瘍医が100のリアルな合成がん患者のシナリオと、一般的な医療状況を反映したポータルメッセージに回答しました。
AIによる応答は長く、読めないが、58%の時間を編集せずに許容できるドラフトを提供した。
AIアシストは効率を77%改善し、損傷リスクは低い(82%が安全)。
しかし、7.7%の未処理のAI応答は深刻なダメージを与える可能性がある。
31%の症例では、医師はAIドラフトは人間によるものだと考えた。
AI支援により、患者の教育勧告が増加し、手動の反応よりも臨床行動が少なくなった。
以上の結果から,aiはドキュメント作成を支援することで臨床医の効率と患者のケアを改善することが期待される。
安全な実装には、モデル出力の監視と人間とAIのインタラクションが不可欠だ。
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