Background. The increasing volume of clinical information under conditions of limited time and human resources places a substantial burden on medical personnel and increases the risk of errors in routine tasks, including the completion of medical records. Automation of medical documentation using artificial intelligence (AI) technologies represents a promising approach to reducing time costs and improving the quality of clinical data management.
The aim of the study — to evaluate the impact of an AI-assisted automated system on the clinical workload of an orthopedic trauma surgeon and the quality of medical documentation.
Methods. A retrospective comparative before-after study was conducted. An automated system integrating automatic speech recognition (ASR), natural language processing (NLP), and generative text modules was implemented in the clinical workflow. Three orthopedic trauma surgeons with more than 10 years of professional experience participated in the study. Data from 480 electronic medical records of patients hospitalized for primary total hip arthroplasty were analyzed (240 before and 240 after system implementation). The following parameters were evaluated: time required for completing medical records, frequency of record returns for correction by the quality control department, subjective workload assessed using the adapted Russian version of the NASA-TLX, and physician satisfaction assessed using a 5-point Likert scale.
Results. After system implementation, the average time required to complete a full medical record decreased from 92.4±14.7 to 48.1±11.2 minutes (p < 0.001). The proportion of records returned for revision decreased from 18.3% to 6.7% (p = 0.004). The mean NASA-TLX score reflecting subjective workload decreased from 67.5±8.2 to 48.9±7.1 (p = 0.002). Physician satisfaction with the system averaged 4.3 out of 5.0 points on the Likert scale.
Conclusion. Implementation of an automated system incorporating artificial intelligence technologies significantly reduces the time required for medical documentation, improves its quality, and decreases the cognitive workload of physicians. These findings support the potential of AI-based tools to optimize clinical workflows and improve efficiency in orthopedic practice.
Актуальность. Увеличение объема клинической информации в условиях ограниченных временных и человеческих ресурсов повышает нагрузку на медицинский персонал и риск ошибок при выполнении рутинных задач, включая ведение медицинской документации. Автоматизация этого процесса с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ) является перспективным решением для сокращения временных затрат и повышения качества работы с данными.
Цель исследования — оценить влияние автоматизированной системы с элементами искусственного интеллекта на клиническую нагрузку врача-травматолога-ортопеда и качество ведения медицинской документации.
Материал и методы. Проведено ретроспективное сравнительное исследование типа «до – после». Внедрена автоматизированная система, включающая модули автоматического распознавания речи (ASR), обработки естественного языка (NLP) и генерации текста. В исследовании приняли участие три врача-травматолога-ортопеда со стажем работы более 10 лет. Проанализированы данные 480 историй болезни (ИБ) пациентов, госпитализированных для первичного эндопротезирования тазобедренного сустава (240 до и 240 после внедрения). Оценивались время оформления ИБ, частота возвратов ИБ отделом контроля качества, субъективная рабочая нагрузка по адаптированной русскоязычной версии шкалы NASA-TLX и удовлетворенность врачей по 5-балльной шкале Ликерта.
Результаты. После внедрения системы среднее время оформления полной ИБ снизилось с 92,4±14,7 до 48,1±11,2 мин. (p < 0,001). Доля возвратов ИБ на доработку уменьшилась с 18,3 до 6,7% (p = 0,004). Средний балл по шкале NASA-TLX, отражающий субъективную нагрузку, снизился с 67,5±8,2 до 48,9±7,1 (p = 0,002). Удовлетворенность врачей системой составила в среднем 4,3 из 5,0 баллов по шкале Ликерта.
Заключение. Внедрение автоматизированной системы с элементами искусственного интеллекта способствует значительному сокращению времени на ведение документации, улучшению ее качества и снижению когнитивной нагрузки на врачей. Это подтверждает потенциал искусственного интеллекта для оптимизации рабочих процессов в клинической практике.