平衡效率与共情：医疗从业者对急诊科重症照护对话AI支持工作流的看法

文献标题

Balancing Efficiency and Empathy: Healthcare Providers' Perspectives on AI-Supported Workflows for Serious Illness Conversations in the Emergency Department

出版信息

• 主题领域: 人工智能在医疗沟通工作流中的整合，特别是针对急诊科中的严重疾病对话。
• 关键词: 严重疾病对话，急诊科，人工智能，医疗工作流，同理心，效率，电子健康记录（EHR），医患沟通，文档记录，对话代理。

背景与问题

• 问题/挑战: 严重疾病对话（SICs）在急诊科（ED）中很少进行，原因包括患者信息的碎片化、时间限制、缺乏对话指导以及繁重的文档记录。目前的工作流缺乏针对急诊科特定限制的结构化协议和工具。
• 重要性: SICs 能够改善医疗护理的匹配性，减少不必要的干预，并提升患者的治疗效果。然而，急诊科中缺乏 SICs 会导致护理不匹配，并增加危重患者的痛苦。
• 动机与相关工作: 之前的研究探索了非急诊环境中的 SICs 和医疗沟通的人工智能工具，但尚未解决急诊科中 SICs 的独特挑战。本文研究了急诊科医务人员如何进行 SICs、他们面临的障碍以及对人工智能整合的看法。

解决方案

• 提出的方法: 针对急诊科的 SICs 提供人工智能支持的工作流，旨在通过环境和外围系统在不削弱人际连接的情况下平衡效率与同理心。
• 创新点:
  1. 开发了一个针对急诊科环境的四阶段 SIC 工作流：识别、准备、实施和记录。
  2. 对每个工作流阶段的挑战和需求进行了实证分析。
  3. 提出了将人工智能整合到 SIC 工作流中的设计指南，同时保持临床自主性和关系同理心。
• 程序与关键技术:
  • 对 11 名急诊科医务人员进行半结构化访谈，以绘制 SIC 工作流和挑战。
  • 采用主题分析法识别障碍和人工智能支持的机会。
  • 基于研究结果开发人工智能系统的设计指南。

研究结果

• 具体发现:
  • SIC 工作流包括四个阶段：识别、准备、实施和记录。
  • 主要挑战包括电子健康记录（EHR）数据的碎片化、缺乏准备时间、难以启动和维持对话以及繁重的文档记录实践。
  • 人工智能的机会包括总结患者信息、生成个性化的对话提示、提供实时支持、自动化文档记录以及提供 SIC 后的反馈。
• 相较基线的优势: 人工智能系统可以减少认知负担，提高工作流效率，并增强医务人员的情感准备，同时保留 SICs 中至关重要的人际连接。
• 实验/评估: 对来自美国三级学术医疗中心的 11 名急诊科医务人员进行了半结构化访谈，使用主题分析法分析工作流阶段、挑战和人工智能机会。
• 局限性与未来工作:
  • 样本量有限（11 名参与者）且仅限于美国的医疗环境。
  • 缺乏患者和护理人员的视角。
  • 未来工作包括参与式设计、原型开发以及跨部门评估人工智能支持的 SIC 系统。

总结

本文识别了在急诊科中进行严重疾病对话的独特挑战，并探讨了人工智能系统如何在保留同理心的同时支持医务人员。通过对急诊科医务人员的访谈，作者绘制了一个四阶段的 SIC 工作流，并强调了如电子健康记录数据碎片化、时间限制和情感劳动等障碍。提出的人工智能解决方案包括信息综合、对话支架和自动化文档记录工具，这些工具旨在外围运行，提高工作流效率，同时不削弱人际连接。研究结果为在高风险临床环境中平衡效率与同理心的人工智能系统设计提供了贡献。