論文の概要: End-to-End Evaluation and Governance of an EHR-Embedded AI Agent for Clinicians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27309v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 01:45:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:53.869913
• Title: End-to-End Evaluation and Governance of an EHR-Embedded AI Agent for Clinicians
• Title（参考訳）: EHRを組み込んだ臨床用AIエージェントのエンド・ツー・エンド評価とガバナンス
• Abstract要約: このフレームワークは、バリデーション、ライブデプロイメントフィードバック、技術的パフォーマンス監視、コストトラッキングを統合している。 20人の臨床医が823件に1,646件の試薬を提出した。 結果は、デプロイされた臨床AIの継続的なマルチチャネルガバナンスは達成可能かつ効果的であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.018184429993625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical AI systems require not just point-in-time evaluation but continuous governance: the ongoing practice of monitoring, evaluating, iterating, and re-evaluating performance throughout deployment. We present an end-to-end framework of governance that integrates rubric validation, live deployment feedback, technical performance monitoring, and cost tracking, with controlled experimentation gating system changes before deployment. Applied to Hyperscribe, an EHR-embedded agent that converts ambient audio into structured chart updates, twenty clinicians authored 1,646 validated rubrics across 823 cases. Seven Hyperscribe versions were evaluated through controlled experiments, with median scores improving from 84% to 95%. Analysis of 107 live feedback entries over three months showed feedback composition shifting from 79% error reports and 14% positive observations to 30% errors and 45% positive observations as engineering interventions resolved failures. Median processing time per audio segment was 8.1 seconds with a 99.6% effective completion rate after retry mechanisms absorbed transient model errors. These results demonstrate that continuous, multi-channel governance of deployed clinical AI is both achievable and effective.
• Abstract（参考訳）: 臨床AIシステムは、ポイントインタイムの評価だけでなく、継続的ガバナンスも必要である。 本稿では,ルーブリック検証,ライブデプロイメントフィードバック,技術的パフォーマンス監視,コストトラッキングを統合したエンドツーエンドのガバナンスフレームワークを提案する。 環境音を構造化されたチャートに変換するEHR組み込みエージェントであるHyperscribeに応用すると、20人の臨床医が823件で1,646件の検証済みルーリックを作成した。 7つのHyperscribeバージョンをコントロール実験により評価し,中央値が84%から95%に改善した。 3ヶ月にわたる107件のライブフィードバックエントリの分析では、フィードバック構成が79%のエラーレポートと14%のポジティブな観察から30%のエラー、45%のポジティブな観察へとシフトし、エンジニアリングの介入が失敗を解決した。 音声セグメントあたりのメディア処理時間は8.1秒であり、再試行機構が過渡的モデル誤差を吸収した後は99.6%の有効完了率であった。 これらの結果は、デプロイされた臨床AIの継続的なマルチチャネルガバナンスは達成可能かつ効果的であることを示している。

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