論文の概要: Phase 1 Implementation of LLM-generated Discharge Summaries showing high Adoption in a Dutch Academic Hospital

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19774v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 16:21:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.066451
• Title: Phase 1 Implementation of LLM-generated Discharge Summaries showing high Adoption in a Dutch Academic Hospital
• Title（参考訳）: オランダのアカデミック病院におけるLCM生成型放電サマリーの実施 第1相
• Authors: Nettuno Nadalini, Tarannom Mehri, Anne H Hoekman, Katerina Kagialari, Job N Doornberg, Tom P van der Laan, Jacobien H F Oosterhoff, Rosanne C Schoonbeek, Charlotte M H H T Bootsma-Robroeks,
• Abstract要約: 本試験は,電子健康記録(EHR)統合大言語モデル(LLMs)を用いて,排出サマリー草案を作成した。 当院では9週間に21名, 医師補4名による379名の退院サマリーを作成した。 86.9%のユーザが文書作成時間を短縮し、60.9%が管理負荷を削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2631367460046713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Writing discharge summaries to transfer medical information is an important but time-consuming process that can be assisted by Large Language Models (LLMs). This prospective mixed methods pilot study evaluated an Electronic Health Record (EHR)-integrated LLM to generate discharge summaries drafts. In total, 379 discharge summaries were generated in clinical practice by 21 residents and 4 physician assistants during 9 weeks in our academic hospital. LLM-generated text was copied in 58.5% of admissions, and identifiable LLM content could be traced to 29.1% of final discharge letters. Notably, 86.9% of users self-reported a reduction in documentation time, and 60.9% a reduction in administrative workload. Intent to use after the pilot phase was high (91.3%), supporting further implementation of this use-case. Accurately measuring the documentation time of users on discharge summaries remains challenging, but will be necessary for future extrinsic evaluation of LLM-assisted documentation.
• Abstract（参考訳）: 医療情報を転送するための放電サマリーを書くことは、大きな言語モデル(LLM)によって助けられる重要なが時間を要するプロセスである。 本試験は,電子健康記録(EHR)統合LPMを用いて,放電サマリー草案を作成した。 当院では9週間に21名, 医師補4名による379名の退院サマリーを作成した。 LLM生成テキストは58.5%の受け入れでコピーされ、識別可能なLLM内容は最終発行文字の29.1%まで遡ることができた。 特に86.9%のユーザが、文書作成時間の短縮と60.9%の管理負荷の削減を自己報告している。 パイロットフェーズ後の使用率が高い(91.3%)ため、このユースケースのさらなる実装が支援された。 吐出サマリーにおけるユーザのドキュメンテーションタイムの正確な測定は依然として難しいが,今後のLCM支援ドキュメンテーションの外部評価には必要である。

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