Дополнительный материал
What do clinicians edit in ambient AI-drafted clinical documentation? A qualitative content analysis
ID исходника: FL-22. Слой: v1.0.
Проекция исходной записи для навигации. Принятие исследовательского выпуска не подтверждает автоматически каждое утверждение. Каноническая запись — найти по ID.
Содержание и границы
Вывод работы: Качественный анализ правок врачей в 200 черновиках заметок, сгенерированных ambient AI: чаще всего редактировались клинические факты о назначениях (40,0%), симптомах (30,3%), препаратах (27,3%) и диагнозах (25,9%); правки терминологии (11,6%) и стиля (7,2%) встречались реже — врачи систематически исправляют фактические расхождения и добавляют специфику специальности.
reliability_note_ru: Рецензируемый журнал (JAMIA); восемь кодировщиков с оценкой межэкспертного согласия (Cohen's kappa) — относительно надёжный качественный дизайн; организация и вендор ИИ не названы в аннотации.