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Tai-Seale AI draft replies

AI-Generated Draft Replies Integrated Into Health Records and Physicians' Electronic Communication

Paziente / Popolazione Intervento / Esposizione Confronto Esito

In 52 medici di cure primarie, bozze di risposta ai messaggi dei pazienti generate da IA non hanno ridotto il tempo dei medici dedicato a leggere e rispondere ai messaggi rispetto all'attivazione ritardata (lista d'attesa) e ai controlli contemporanei.

N
52pazienti
Disegno
Studio randomizzato di miglioramento della qualità con lista d'attesa, singolo sistema sanitario accademico
Esito
Tempo dedicato a leggere e rispondere ai messaggi, lunghezza delle risposte e propensione a raccomandare
Rilevanza
3Complementare — contesto, non conoscenza imprescindibile.
RisultatoTempo di lettura +21,8 % (IC al 95 % 5,2–41,0 %; p=0,008); tempo di risposta −5,9 % (IC al 95 % da −16,6 % a 6,2 %; p=0,33); lunghezza delle risposte +17,9 % (IC al 95 % 10,1–26,2 %; p<0,001). 25 medici randomizzati all'attivazione immediata e 27 a quella ritardata.
Tai-Seale M, et al. JAMA Netw Open. 2024;7(4):e246565. 10.1001/jamanetworkopen.2024.6565
Discussione e critica

Un test precoce e onesto della funzione di AI generativa più diffusa nelle cartelle cliniche elettroniche: le bozze hanno fatto leggere più a lungo e scrivere risposte più lunghe senza risparmiare tempo di risposta, sebbene i partecipanti vi vedessero un valore. Un piccolo studio di miglioramento della qualità condotto da giugno ad agosto 2023 con randomizzazione in lista d'attesa e un controllo contemporaneo non randomizzato, e nessun esito di esperienza del paziente — gli stessi autori chiedono studi rigorosi.