Влияние клинических заметок, создаваемых фоновым искусственным интеллектом, на выгорание медицинских работников

Введение: Выгорание медицинских работников представляет собой критически важную проблему, имеющую существенные последствия для благополучия специалистов, качества медицинской помощи и эффективности системы здравоохранения. Борьба с выгоранием необходима для улучшения как благополучия медицинских работников, так и качества медицинской помощи. Фоновый искусственный интеллект (ИИ) предлагает новый подход к снижению выгорания за счёт уменьшения нагрузки, связанной с ведением документации: технологии распознавания речи и обработки естественного языка обобщают содержание консультации в клиническую заметку, которую затем проверяет врач.

Цель: Оценить выгорание и профессиональную реализованность медицинских работников при использовании технологии фонового ИИ в ходе пилотного исследования с помощью Стэнфордского индекса профессиональной реализованности (PFI).

Методы: В Университете Айовы было проведено обсервационное исследование по схеме «до–после» с участием 38 добровольцев — врачей и специалистов расширенной клинической практики. В течение 5-недельного испытательного периода в амбулаторных условиях участники использовали коммерческий инструмент фонового ИИ. Инструмент расшифровывал беседы пациента с врачом и создавал предварительные клинические заметки для проверки и внесения в электронную медицинскую карту. Выгорание и профессиональную реализованность оценивали с помощью Стэнфордского индекса PFI исходно и после вмешательства.

Результаты: Анкеты до и после вмешательства заполнили 35 из 38 участников (доля заполнивших анкеты — 92%). Выявлено статистически значимое снижение показателей выгорания: медианный балл снизился с 4,16 до 3,16 (p = 0,005), при этом валидированный порог общего выгорания по шкале PFI составляет 3,33. Доля участников с выгоранием снизилась с 69 до 43%. Показатели межличностной отстранённости заметно улучшились (3,6 против 2,5; p < 0,001), тогда как показатели истощения, связанного с работой, значимо не изменились. Профессиональная реализованность умеренно увеличилась, однако статистически незначимо (6,1 против 6,5; p = 0,10).

Выводы: Фоновый ИИ статистически значимо снижает выгорание медицинских работников и может повышать их профессиональную реализованность. Уменьшая нагрузку, связанную с ведением документации, фоновый ИИ способен повысить операционную эффективность и улучшить благополучие медицинских работников. Эти результаты позволяют предположить, что более широкое внедрение фонового ИИ может стать стратегическим вмешательством для борьбы с выгоранием в медицинских организациях.