تحسين التوثيق السريري بالذكاء الاصطناعي: تقليل وقت كتابة ملاحظات الأطباء بنسبة 40%
يقضي الأطباء في المتوسط 16 دقيقة في التوثيق لكل زيارة مريض، وفقاً لدراسة الوقت التي أجرتها الجمعية الطبية الأمريكية عام 2023. بالنسبة لطبيب يستقبل 22 مريضاً يومياً، فإن ذلك يعني ما يقارب 6 ساعات من أعمال التوثيق. يحدث معظمها بعد ساعات العيادة، خلال ما تسميه المهنة الطبية "وقت البيجاما". يعمل التوثيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تقليص هذا العبء بشكل كبير، حيث يُبلغ المتبنون الأوائل عن تخفيضات تتراوح بين 35% إلى 45% في وقت التوثيق مع تحسين فعلي لجودة واكتمال ملاحظاتهم.
مشكلة عبء التوثيق
يخدم التوثيق السريري أغراضاً متعددة، وهذا جزء من سبب استغراقه وقتاً طويلاً. يجب أن تروي الملاحظة القصة السريرية لاستمرارية الرعاية، وأن تدعم مستوى التعقيد المُفوتر، وأن تستوفي متطلبات الإبلاغ عن مقاييس الجودة، وأن تصمد أمام المراجعة التدقيقية المحتملة. يكتب الأطباء في الأساس لأربعة جماهير مختلفة في وقت واحد.
كان من المفترض أن تساعد قوالب التوثيق في السجلات الصحية الإلكترونية، لكنها غالباً ما جعلت الأمور أسوأ. أصبح تضخم القوالب، حيث ينتج النقر على مربعات الاختيار ملاحظات مكتملة تقنياً لكنها غير مفيدة سريرياً، مشكلة معترفاً بها. الملاحظة التي توثق كل جهاز تمت مراجعته لكنها تدفن النتائج المهمة سريرياً في جدار من النتائج الطبيعية ليست مفيدة لرعاية المرضى حتى لو كانت تدعم رمز الفوترة تقنياً.
لعبء التوثيق عواقب حقيقية تتجاوز إرهاق الأطباء. تربط الدراسات باستمرار بين وقت التوثيق المفرط وتقليل وقت التواصل مع المرضى، وانخفاض رضا الأطباء، وزيادة الأخطاء. عندما يسارع الأطباء في إنجاز الملاحظات في الساعة التاسعة مساءً لتفريغ صندوق الوارد، تتأثر الجودة.
كيف يعمل مساعد التوثيق بالذكاء الاصطناعي
تنقسم أدوات التوثيق الحالية بالذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات. الأولى هي الاستماع المحيطي، حيث يلتقط الذكاء الاصطناعي المحادثة بين الطبيب والمريض ويُنشئ ملاحظة منظمة منها. يراجع الطبيب المسودة ويعدلها بدلاً من إنشائها من الصفر. تستخدم منتجات مثل Nuance DAX وAbridge وNabla هذا النهج.
الفئة الثانية هي الإملاء الذكي، حيث يسرد الطبيب ملاحظته ويقوم الذكاء الاصطناعي بتنظيمها في التنسيق المناسب، مستخرجاً التشخيصات والإجراءات وخطط التقييم ووضعها في أقسام الملاحظة الصحيحة. هذا أكثر من مجرد تحويل الكلام إلى نص. يفهم الذكاء الاصطناعي المصطلحات الطبية وبنية الملاحظات.
الفئة الثالثة هي مساعدو التوثيق الذين يعملون جنباً إلى جنب مع الطبيب أثناء التدوين. بينما يوثق الطبيب، يقترح الذكاء الاصطناعي إكمالات، ويُنبه إلى العناصر المفقودة التي قد تؤثر على الترميز، ويطلب مزيداً من التحديد حيث يكون التوثيق غامضاً.
التأثير على وقت التوثيق
قاست دراسة متعددة المواقع عبر 14 عيادة رعاية أولية تأثير التوثيق المحيطي بالذكاء الاصطناعي على مدى ستة أشهر. انخفض متوسط وقت التوثيق لكل زيارة من 15.8 دقيقة إلى 9.2 دقيقة، بانخفاض قدره 42%. جاء توفير الوقت بشكل أساسي من إلغاء خطوة الصياغة الأولية. بدلاً من البدء من الصفر، راجع الأطباء مسودة أنشأها الذكاء الاصطناعي التقطت 85% إلى 90% من محتوى الملاحظة بدقة.
أفاد الأطباء في الدراسة بأن وقت التوثيق بعد ساعات العمل، مقياس "وقت البيجاما"، انخفض بنسبة 60%. تمكن عدة أطباء في الدراسة من إغلاق صناديق الوارد بحلول الساعة 5:30 مساءً لأول مرة منذ سنوات.
أبلغت مجموعة جراحة عظام عن توفير مماثل في الوقت باستخدام الذكاء الاصطناعي القائم على الإملاء. انخفض وقت توثيق الملاحظات الجراحية من متوسط 12 دقيقة إلى 5 دقائق لكل حالة. فهم الذكاء الاصطناعي للمصطلحات الجراحية يعني أن الملاحظات المُنشأة تطلبت تعديلاً بسيطاً لمعظم الإجراءات القياسية.
التأثير على دقة الترميز
بشكل غير متوقع، غالباً ما يحسّن التوثيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي دقة الترميز حتى مع توفير الوقت. السبب هو أن الذكاء الاصطناعي يحث الأطباء على تضمين تفاصيل قد يتجاوزونها عادةً. عندما يكتشف الذكاء الاصطناعي أن الطبيب يصف أعراضاً متوافقة مع حالة معينة لكنه لم يوثق التشخيص بعد، يطلب التوضيح.
بالنسبة لترميز التقييم والإدارة، تحدد خصوصية التوثيق مباشرةً مستوى التعويض. ملاحظة تقول إن المريض مصاب بالسكري أقل قيمة للترميز من ملاحظة تحدد داء السكري من النوع الثاني مع اعتلال الكلى السكري المزمن، المرحلة الثالثة. أدوات التوثيق بالذكاء الاصطناعي مدربة على المطالبة بهذا المستوى من التحديد.
وجدت شبكة رعاية أولية كبيرة أنه بعد تطبيق التوثيق بالذكاء الاصطناعي، ارتفع متوسط مستوى ترميز التقييم والإدارة بمقدار 0.3 مستوى لكل زيارة، ليس لأن الأطباء كانوا يرفعون الترميز بشكل غير مبرر، بل لأن توثيقهم أصبح يعكس بدقة تعقيد الرعاية التي كانوا يقدمونها بالفعل. كان التأثير على الإيرادات حوالي 8 دولارات لكل زيارة، وهو ما يمثل عبر 400,000 زيارة سنوية حوالي 3.2 مليون دولار من الإيرادات الإضافية من التوثيق الأكثر دقة.
اعتبارات الجودة والامتثال
يثير التوثيق المُنشأ بالذكاء الاصطناعي تساؤلات حول أصالة الملاحظات. تتطلب مراكز خدمات الرعاية الطبية ومعظم أطر الامتثال أن يراجع الأطباء ويصادقوا على الملاحظات المُنشأة بالذكاء الاصطناعي. يجب أن يعكس التوثيق بدقة ما حدث خلال الزيارة، والطبيب مسؤول عن دقته بغض النظر عمن أو ما الذي صاغه.
تتضمن معظم أدوات التوثيق بالذكاء الاصطناعي سير عمل للمصادقة حيث يراجع الطبيب صراحةً الملاحظة المُنشأة، ويجري التصحيحات، ويوقع عليها. يُظهر مسار التدقيق المسودة الأصلية للذكاء الاصطناعي، وأي تعديلات من الطبيب، والنسخة النهائية المُصادق عليها. منصات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية ذات سير عمل المصادقة القوي تمنح فرق الامتثال التوثيق الذي يحتاجونه للدفاع في التدقيق.
تميل جودة الملاحظات، المقاسة باكتمال ودقة المعلومات السريرية وليس فقط دعم الفوترة، إلى التحسن مع المساعدة بالذكاء الاصطناعي. عادةً ما تكون الملاحظات المُنشأة بالذكاء الاصطناعي أكثر تنظيماً وتحديداً واتساقاً من الملاحظات المُنشأة يدوياً. فهي تلتقط تفاصيل من المحادثة قد لا يفكر الطبيب في توثيقها، مثل ذكر المريض أنه توقف عن تناول دواء قبل أسبوعين.
أنماط التطبيق
عادةً ما تبدأ العيادات التي تطبق التوثيق بالذكاء الاصطناعي بمجموعة تجريبية من ثلاثة إلى خمسة أطباء إما الأكثر إرهاقاً من التوثيق أو الأكثر حماساً للتكنولوجيا. تستمر التجربة من أربعة إلى ستة أسابيع، يتعلم خلالها الذكاء الاصطناعي أسلوب توثيق كل طبيب، والمصطلحات الخاصة بتخصصه، وبنية الملاحظات المفضلة لديه.
يتبع تبني الأطباء منحنى يمكن التنبؤ به. هناك مقاومة أولية من حوالي 20% من الأطباء المرتاحين لسير عملهم الحالي. يتبنى حوالي 60% بسهولة بمجرد رؤيتهم لتوفير الوقت. أما الـ 20% المتبقون فهم متحمسون مبكرون يدفعون قدرات التكنولوجيا. بحلول ثلاثة أشهر، تشهد معظم العيادات معدلات تبني تتراوح بين 80% إلى 90%.
الحالة المالية قوية بما يكفي لجعل منحنى التبني أسرع من معظم تطبيقات تكنولوجيا المعلومات الصحية. عندما يستعيد الطبيب 90 دقيقة يومياً، يكون التأثير على جودة حياته فورياً وملموساً. هذه الفائدة الشخصية تدفع التبني بشكل أسرع مما يمكن لأي تفويض إداري تحقيقه.