评估AI生成的儿童康复记录质量
人机交互
2025-03-21 v1
摘要
本研究探讨了将人工智能（AI）或大型语言模型（LLM）集成到儿童康复临床文档中的可能性，专注于生成必不可少的患者护理的 SOAP（主观、客观、评估、计划）记录，这些记录在儿童护理中耗时且复杂。我们评估了两种AI工具的效果：Copilot，一种商业型LLM；以及 KAUWbot，一款为KidsAbility儿童发展中心（位于安大略省）开发的微调LLM，以简化和自动化这一过程。我们关注两个关键问题：（i）基于短暂的临床医生概述生成的AI-generated SOAP记录与人类撰写的记录相比，质量如何？（ii）人类编辑在提高AI-generated SOAP记录质量方面有多大必要性？我们发现没有关于AI生成临床记录质量在儿童康复领域的先行研究。我们使用了432份SOAP记录的样本，均匀分布在人类撰写、Copilot生成和 KAUWbot生成的记录中。我们采用经验丰富的临床医生进行盲目评估，基于定制的评分标准。对记录质量和人类编辑影响进行统计分析。结果表明，诸如 KAUWbot 和 Copilot 之类的AI工具可以生成与人类撰写的记录质量相当的 SOAP记录。我们强调了将AI与人类专长结合以提高临床文档质量的潜力，并为未来在儿童康复实践中以及其他临床状况管理领域集成AI提供了见解。
引用
@article{arxiv.2503.15526,
title = {Assessment of AI-Generated Pediatric Rehabilitation SOAP-Note Quality},
author = {Solomon Amenyo and Maura R. Grossman and Daniel G. Brown and Brendan Wylie-Toal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.15526},
year = {2025}
}