Влияние искусственного интеллекта на выгорание медицинских работников, связанное с использованием электронных медицинских карт: систематический обзор

Введение: Внедрение электронных медицинских карт (ЭМК) произвело революцию в современной клинической практике, повысив эффективность, доступность и качество медицинской помощи. Вместе с тем нагрузка, связанная с использованием ЭМК, считается значимым фактором выгорания медицинских работников — синдрома, характеризующегося эмоциональным истощением, деперсонализацией и снижением чувства профессиональной эффективности. По мере того как современные системы здравоохранения внедряют технологические решения, всё больше внимания уделяется искусственному интеллекту (ИИ), который может облегчить процессы документирования и снизить когнитивную нагрузку. Цель настоящего систематического обзора — изучить и оценить влияние ИИ на выгорание медицинских работников, связанное с использованием ЭМК.

Методы: Систематический обзор литературы проведён в соответствии с рекомендациями PRISMA 2020. Релевантные исследования, опубликованные в 2019–2025 годах, были найдены в трёх электронных базах данных: PubMed, Scopus и Web of Science. Стратегия поиска охватывала три основных направления: искусственный интеллект, электронные медицинские карты и выгорание медицинских работников. В обзор включали прошедшие экспертную оценку оригинальные научные статьи, в которых оценивали влияние технологий на основе ИИ на выгорание медицинских работников. Отбор исследований проводили в соответствии с алгоритмом PRISMA. Методологическое качество включённых исследований оценивали с помощью инструментов критической оценки Института Джоанны Бриггс.

Результаты: Из 287 первоначально выявленных публикаций критериям включения соответствовали 8 исследований. Большинство из них было проведено в США и Канаде. Выявленные вмешательства распределили по четырём направлениям: системы фоновой документации на основе ИИ, системы поддержки принятия клинических решений, большие языковые модели и инструменты обработки естественного языка. В большинстве исследований основное внимание уделяли снижению нагрузки, связанной с документированием и обработкой входящих сообщений. Были получены положительные результаты, включая сокращение времени на документирование, повышение эффективности рабочего процесса и уменьшение симптомов выгорания у медицинских работников. Вместе с тем выявлен ряд методологических ограничений, включая отсутствие контрольных групп, малые размеры выборок и короткие периоды наблюдения, что ограничивает обобщаемость результатов.

Обсуждение: Интеграция ИИ в системы электронных медицинских карт может способствовать снижению нагрузки, связанной с документированием и обработкой входящих сообщений. Хотя предварительные результаты обнадёживают, необходимы дальнейшие методологически строгие исследования для оценки долгосрочных исходов, изучения удобства использования в различных клинических условиях и обеспечения безопасного и эффективного внедрения технологий ИИ в повседневную медицинскую практику.

Регистрация систематического обзора: https://osf.io/pevfj