Bối cảnh nghiên cứu
Việc tích hợp hệ thống ghi chép bằng trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence, AI) môi trường (ambient) vào thực hành lâm sàng là một đổi mới đầy hứa hẹn, nhằm giảm gánh nặng ghi chép cho bác sĩ lâm sàng và tăng cường giao tiếp giữa bệnh nhân và bác sĩ. Các hệ thống ghi chép được hỗ trợ bởi AI môi trường tự động ghi lại các cuộc gặp gỡ y khoa bằng cách thu nhận các cuộc hội thoại theo thời gian thực mà không cần sự nhập liệu chủ động của bác sĩ, qua đó có thể làm thay đổi động lực của các buổi khám ngoại trú. Tuy nhiên, tác động của các hệ thống ghi chép do AI điều khiển này đối với trải nghiệm của bệnh nhân—một thành phần then chốt của chất lượng chăm sóc sức khỏe—vẫn chưa được khảo sát đầy đủ. Các đánh giá trước đây thường dựa vào các bảng hỏi đóng, khiến những sắc thái định tính trong nhận thức và mức độ thoải mái của bệnh nhân chưa được làm rõ. Việc hiểu thái độ của bệnh nhân cũng như các yếu tố thúc đẩy hoặc cản trở sự chấp nhận hệ thống ghi chép AI là rất quan trọng để triển khai thành công vào quy trình làm việc lâm sàng và duy trì niềm tin trong quá trình chăm sóc.
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định tính, với các cuộc phỏng vấn bán cấu trúc nhằm tìm hiểu trải nghiệm của bệnh nhân đối với hệ thống ghi chép AI môi trường. Bệnh nhân được tuyển từ nhiều chuyên khoa ngoại trú, bao gồm Da liễu và Chăm sóc ban đầu, tại một trung tâm y tế học thuật. Bác sĩ lâm sàng của họ là người tham gia vào một thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên thực dụng đánh giá việc sử dụng hệ thống ghi chép AI môi trường. Bộ câu hỏi phỏng vấn được xây dựng dựa trên tổng quan hệ thống tài liệu, tập trung vào các lĩnh vực cốt lõi của trải nghiệm bệnh nhân. Cả kỹ thuật phân tích suy diễn và quy nạp đều được áp dụng để xác định các mô thức trong câu trả lời của bệnh nhân và làm rõ những yếu tố góp phần tạo nên sự thoải mái cũng như chấp nhận công nghệ ghi chép AI.
Kết quả chính
Nghiên cứu đạt đến bão hòa chủ đề sau khi phỏng vấn 20 bệnh nhân; đây là cỡ mẫu phù hợp cho chiều sâu định tính hơn là khả năng khái quát hóa định lượng. Bệnh nhân nhận thấy những cải thiện rõ rệt trong các cuộc gặp gỡ lâm sàng của họ nhờ việc sử dụng hệ thống ghi chép AI môi trường. Đáng chú ý, người tham gia nhấn mạnh ba lĩnh vực cải thiện chính:
1. Tăng sự tôn trọng đối với ưu tiên của bệnh nhân: Bệnh nhân cho biết họ ít bị phân tâm hơn trong buổi khám, do hệ thống ghi chép AI môi trường giúp bác sĩ không cần dành thời gian gõ ghi chú thủ công hoặc thao tác với thiết bị, từ đó tập trung hơn vào bệnh nhân.
2. Cải thiện tính đầy đủ của ghi chú buổi khám: Bệnh nhân đánh giá cao việc tài liệu hóa buổi khám có vẻ chi tiết và chính xác hơn, có thể phản ánh việc ghi nhận tốt hơn thông tin lâm sàng và các mối lo ngại.
3. Tăng thời gian dành cho câu hỏi của bệnh nhân: Việc giảm các nhiệm vụ hành chính cho phép bác sĩ dành nhiều thời gian hơn để trả lời câu hỏi của bệnh nhân, qua đó thúc đẩy cuộc trao đổi hấp dẫn và tương tác hơn.
Một số yếu tố ảnh hưởng đến mức độ thoải mái của bệnh nhân đối với công nghệ này. Về mặt nhân khẩu học, những người đã quen với các công nghệ có chức năng tương tự thể hiện mức độ chấp nhận cao hơn, cho thấy năng lực số trước đó là một yếu tố thuận lợi. Sự hiện diện kín đáo—hoặc mức độ dễ nhận thấy thấp—của hệ thống ghi chép AI môi trường cũng làm giảm lo lắng. Mối quan ngại về quyền riêng tư ở mức thấp, có thể phản ánh niềm tin của bệnh nhân vào các biện pháp bảo vệ của cơ sở và tính không xâm nhập của thiết bị. Đáng chú ý, mối quan hệ tích cực sẵn có giữa bệnh nhân và bác sĩ đã củng cố niềm tin đối với công nghệ. Cuối cùng, bệnh nhân thoải mái hơn khi họ kỳ vọng công nghệ sẽ mang lại lợi ích cụ thể cho chất lượng chăm sóc và kết cục lâm sàng của mình.
Nhận định của chuyên gia
Các kết quả này phù hợp với những bằng chứng mới nổi về vai trò của công nghệ trong việc tăng cường chăm sóc lấy bệnh nhân làm trung tâm. Việc triển khai một cách hợp lý hệ thống ghi chép AI môi trường có thể làm thay đổi động lực buổi khám bằng cách giải phóng bác sĩ khỏi các nhiệm vụ hành chính, từ đó tạo điều kiện cho sự gắn kết có ý nghĩa hơn với bệnh nhân. Tuy nhiên, bản chất định tính và bối cảnh đơn trung tâm của nghiên cứu làm hạn chế khả năng suy rộng rộng rãi. Các nghiên cứu tiếp theo nên khảo sát những quần thể bệnh nhân đa dạng hơn và đánh giá tác động theo chiều dọc. Những thách thức tiềm tàng bao gồm bảo đảm quyền riêng tư dữ liệu, bảo đảm độ chính xác của thuật toán, và xử lý nguy cơ bác sĩ phụ thuộc quá mức vào tài liệu hóa bằng AI, điều này có thể vô tình ảnh hưởng đến phán đoán lâm sàng. Hơn nữa, mức độ thoải mái của bệnh nhân có thể phụ thuộc vào bối cảnh và chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố văn hóa, kinh tế-xã hội, do đó cần các chiến lược triển khai được điều chỉnh phù hợp.
Kết luận
Nghiên cứu định tính này cung cấp những hiểu biết quan trọng về trải nghiệm của bệnh nhân đối với hệ thống ghi chép AI môi trường trong chăm sóc ngoại trú. Công nghệ này dường như cải thiện một số khía cạnh của giao tiếp giữa bệnh nhân và bác sĩ cũng như chất lượng tài liệu hóa, đồng thời nhìn chung được bệnh nhân chấp nhận tốt, với sự hỗ trợ của các yếu tố nhân khẩu học và quan hệ. Những phát hiện này ủng hộ việc tích hợp một cách thận trọng hệ thống ghi chép AI môi trường nhằm cải thiện cung cấp dịch vụ chăm sóc. Việc tiếp tục đánh giá, tập trung vào các quần thể đa dạng, tác động đến quyền riêng tư và kết cục lâm sàng, là cần thiết để tối ưu hóa lợi ích và giải quyết các thách thức đang phát triển trong việc đưa công nghệ AI vào thực hành lâm sàng thường quy.
Funding and ClinicalTrials.gov
Không có nguồn tài trợ cụ thể hoặc số thử nghiệm lâm sàng nào được áp dụng cho nghiên cứu định tính này; nghiên cứu chỉ đóng vai trò bổ trợ cho một thử nghiệm lâm sàng thực dụng đang diễn ra liên quan đến hệ thống ghi chép AI môi trường trong bối cảnh một trung tâm y tế học thuật.
References
1. Nguyen OT, Afshar M, Jaeb MA, et al. The Ambulatory Patient Experience with Ambient Artificial Intelligence Scribes: A Qualitative Study. J Gen Intern Med. 2026 Oct 19. PMID: 42897388.
2. Couture B, Munteanu C, Delespierre T, et al. The impact of electronic health records on patient–doctor relationships in ambulatory care: a systematic review. BMC Med Inform Decis Mak. 2021;21(1):208.
3. Saleem JJ, Dillon EC, Tsurikova R, et al. Assessing the impact of AI-based clinical documentation on physician workflow and patient care: a mixed-methods study. J Am Med Inform Assoc. 2023;30(6):1025-1033.
