アンビエントAIのドラフトノートと臨床医が最終化した文書における消費者向け言語から臨床用語への転換：多層分析

要旨: 周囲AIは患者と臨床医の会話からドラフトの臨床ノートを生成します。しばしば専門的な臨床用語の標準表現の代わりに、患者の理解を支援するために一般用語や消費者向けの表現を用います。臨床医がこれらのドラフトを専門的な文書作成の慣習に合わせて修正する方法は未解明です。辞書で確認された変換フレームワークを用いて、消費者表現を臨床表現へ正規化する臨床医の編集を定量化しました。
私たちは、71,173件のAIドラフトと確定ノートのセクションペアを、34,726回の診療機会から分析しました。
確認された変換は、同じセクション内で消費者表現を辞書で対応づけられた臨床用語と置換することとして定義されました。
編集は、すべてのセクションで用語密度を有意に低下させました（p < 0.001）。
最大の変換量を占めたのは、評価と計画でありました（59.3%）。
我々の分析は、4,114のノートセクション（5.8%）にわたる7,576件の変換イベントを特定し、これらは1.2%の消費者用語の削除を表しています。
変換の強度は個々の臨床医間で異なりました（p < 0.001）。
全体として、臨床医の事後編集は、会話的な表現から標準化された、セクションに適した臨床用語へ一貫した移行を示しており、セクション対応型周囲AI設計を支持します。