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Lukac ambient AI scribes

Ambient AI Scribes in Clinical Practice: A Randomized Trial

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 238 médicos de consulta externa de 14 especialidades, um escriba ambiente de IA reduziu o tempo de escrita na nota clínica em comparação com cuidados habituais sem escriba.

N
238doentes
Desenho
RCT pragmático de três braços (aleatorização com restrição por covariáveis)
Desfecho
Variação face ao basal do logaritmo do tempo de escrita na nota clínica
Relevância
1Define a prática — o ensaio em que a diretriz assenta.
ResultadoTempo na nota vs. controlo: Nabla −9,5 % (IC de 95 % −17,2 % a −1,8 %; p=0,02); DAX −1,7 % (IC de 95 % −9,4 % a +5,9 %; p=0,66). O Mini-Z melhorou com ambos (DAX +2,83; Nabla +2,69) e a carga de tarefas dos médicos diminuiu (DAX −39,9; Nabla −31,7). Escribas usados em 33,5 % (DAX) e 29,5 % (Nabla) das consultas.
Lukac PJ, et al. NEJM AI. 2025;2(12). 10.1056/aioa2501000
Discussão e crítica

O primeiro ensaio aleatorizado de escribas de IA ambiente, e um resultado que convida à cautela: a poupança de tempo principal foi modesta e só atingiu significância com um dos dois produtos, enquanto os escribas foram ligados em menos de um terço das consultas. As pontuações de burnout, carga de tarefas e exaustão moveram-se na direção certa com ambos, mas eram secundárias, baseadas em inquéritos e não cegas. Foram reportadas inexatidões clinicamente significativas «ocasionalmente» com ambos os escribas, pelo que a vigilância do conteúdo da nota continua a ser tarefa do utilizador.