アンビエントAIスクライブを30日間使用したところ、バーンアウトを報告した臨床医の割合は、米国の6つの医療システムで51.9%から38.8%に低下した(JAMA Network Open、Olsonら 2025)。時間の面での成果はもっと控えめだ。5つのシステムの臨床医8,581人を対象とした研究では、予定された患者対応8時間あたりの文書作成時間が16.0分短縮されたと測定された(JAMA、複数施設研究 2026)。またランダム化試験では、あるスクライブが診療記録1件あたりの平均作成時間を41秒短縮した一方、対照群も何もせずに18秒短縮した(NEJM AI、Lukacら 2025)。未解決の問いは記録の質であり、UC Davisではレビューされた、AIが下書きした記録の18%に記載漏れがあった(JMIR Medical Informatics 2026)。こうしたツールを取り巻く文書作成市場全体については当社の医療文字起こし統計を、需要を生む業務負荷については当社の救急医のバーンアウトと労働時間の統計をご覧ください。データはNEJM AI、JAMA、JAMA Network Open、JMIR Medical Informatics、JAMIA、The Permanente Medical Group、米国医師会(AMA)、Healthwatch England、KLAS Researchから集約した。
主なポイント
- UCLAのランダム化試験では、医師238人を2種類のアンビエントスクライブのいずれか、または通常のケアに割り付けた。記録作成時間で対照群を上回ったスクライブは1つだけだった(NEJM AI、Lukacら 2025)
- 5つの学術システムの導入者は、予定された患者対応8時間あたり文書作成時間を16.0分短縮したが、勤務時間外の作業に有意な変化はなかった(JAMA、複数施設研究 2026)
- Pennの臨床医は、勤務時間外の作業を1日あたり50.6分から35.4分に減らした(JAMA Network Open、Dugganら 2025)
- スクライブの使用開始から30日後、バーンアウトは51.9%から38.8%に低下した(JAMA Network Open、Olsonら 2025)
- ステップドウェッジ試験で、仕事による消耗の高水準の閾値を超えた実務者の割合は56.1%から35.4%に低下した(NEJM AI、Afsharら 2025)
- スクライブを導入していた臨床医は8,581人中21.1%にとどまり、施設によって7.1%から63.6%まで幅があった(JAMA、複数施設研究 2026)
- AIが下書きした記録は、レビューされた356件のうち、18%に記載漏れ、11.5%に事実と異なる内容(ハルシネーション)があった(JMIR Medical Informatics、UC Davis 2026)
- スクライブ導入者は週あたり1.81相対価値単位多く生み出し、これは医師1人あたり年間約3,044ドルに相当する(JAMA Network Open、UCSF 2026)
- カナダの成人12,153人のうち61.8%がAIスクライブの将来の利用に消極的で、こうしたツールが使われていることを知っていたのは28.3%にとどまった(JAMIA 2026)
- 患者の同意は、基本的な説明の後の81.6%から、データ保管とベンダーの関与に関する詳細な開示の後には55.3%に低下した(JAMA Network Open、NYU Langone 2025)
- 英国の成人の81%が、AIスクライブを使用する前に同意を求められることを望んでいる(Healthwatch England 2026)
1. ランダム化試験:対照付きの根拠が示す記録作成時間
ランダム化された根拠は2025年後半に登場し、期待値を見直させるものとなった。NEJM AIに掲載されたUCLAの3群試験では、Nablaの利用者は記録1件あたりの平均時間を41秒短縮した(4分30秒から3分49秒)が、通常のケアの医師もAIなしで18秒短縮しており、DAX Copilot群は対照群と差がつかなかった。対照群に対する純粋な効果は記録1件あたり23秒(41引く18)で、単純な導入前後の減少だけが示唆する値よりはるかに小さい。このカテゴリーで対照群が重要である理由はまさにここにある。
使用状況がその一因を説明する。試験の中でさえ、医師がスクライブを起動したのは受診のおよそ3分の1にとどまり、スクライブを割り当てられた医師の約15%は一度も使わなかった。University of Wisconsinのステップドウェッジ試験(すべてのクリニックが最終的にツールを受け取る設計で、導入時期をランダムな波に分ける)では使用率がはるかに高く、これが効果が大きく見える理由の一つである。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| DAX Copilot、Nabla、通常のケアにランダム化された医師(UCLA) | 14診療科で238人 | NEJM AI、Lukacら 2025 |
| 記録1件あたりの平均記録時間の変化:Nabla群と通常のケア群 | -41秒と-18秒 | NEJM AI、Lukacら 2025 |
| 割り当てられたスクライブが実際に使われた受診:DAX Copilot群とNabla群 | 33.5%(24,696件中8,271件)と29.5%(23,653件中6,981件) | NEJM AI、Lukacら 2025 |
| WisconsinとIllinoisのステップドウェッジ試験の実務者数と、記録件数で重み付けしたアンビエントAIの利用率 | 実務者66人、診察16,593件、利用率71.0%(標準偏差31.6%) | NEJM AI、Afsharら 2025 |
| 手入力された記録内容の割合、スクライブ使用前と使用中(Penn Medicine、17診療科の臨床医46人) | 11.2%から7.9%(P < .001) | JAMA Network Open、Dugganら 2025 |
| 当日中の予約記録の完了、スクライブ使用前と使用中(Penn Medicine) | 66.2%から72.4%(P < .001) | JAMA Network Open、Dugganら 2025 |
補足:UCLAのDAX Copilot群は記録1件あたり23秒短縮し、これは対照群に対して-1.7%(95%信頼区間-9.4%から+5.9%、P=0.66)だった。2か月間の試験で有意でなかったことは効果がない証明にはならないが、スクライブ製品が互換的ではないことを思い起こさせる。
2. 勤務時間外のEHR作業時間:測定にかけられたパジャマタイムの約束
「パジャマタイム」とは、臨床医が予定された診療時間外に行う電子カルテ(EHR)作業のことで、たいていは夜に自宅で記録を仕上げる時間を指す。医療システムが最も動かしたい指標であり、根拠が最も食い違う指標でもある。5システムを対象としたJAMA研究では、勤務時間外の作業は予定された患者対応8時間あたりわずか-3.1分の変化にとどまり、信頼区間(-6.8から0.5)ではゼロと区別できない結果だった。UCLAの試験でも同様に、対照群と比べて勤務時間外の有意な変化は見られなかった。
肯定的な結果は、使用率の高いWisconsinの試験、単一システムの研究、自己申告の調査、またはより長期の追跡から得られている。Pennの導入前後比較の研究では1日あたり約15分の減少が記録され、Washington Universityのプレプリントでは、パジャマタイムが0日目にはまったく変わらなかったが、150日目には19%低かった。実際的な読み方としては、勤務時間外の短縮効果は、ツールを有効にするだけでなく、数か月を要する習慣の変化に左右されるようだ。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 予定された患者対応8時間あたりの勤務時間外の作業、導入者と非導入者(5つの学術システム) | -3.1分(95%信頼区間-6.8から0.5)、有意差なし | JAMA、複数施設研究 2026 |
| 勤務時間外の作業、ステップドウェッジ試験 | -0.50時間/日(95%信頼区間-0.90から-0.09、P=0.03) | NEJM AI、Afsharら 2025 |
| 1日あたりの勤務時間外の作業、スクライブ使用前と使用中(Penn Medicine、臨床医46人) | 50.6分から35.4分(P=.02) | JAMA Network Open、Dugganら 2025 |
| 勤務時間外の文書作成時間の中央値、導入前と導入後(Providence、臨床医1,547人) | 22.0分から20.6分、月あたり0.38分の持続的な減少(P=.02)、即時の変化なし | JAMA Network Open、Husaら 2026 |
| 150日目と導入前のパジャマタイム(プライマリケア臨床医220人) | -19%(発生率比0.81、区間0.73から0.90)、0日目は変化なし | medRxivプレプリント、Washington University 2026 |
| 診療時間外に記録を書く自己申告の週あたり時間、使用前と30日後 | 4.95時間から4.05時間(-0.90時間、P < .001) | JAMA Network Open、Olsonら 2025 |
外れ値に関する注記:Wisconsinの試験の勤務時間外の結果は、観測値の上位3%を除外すると有意でなくなった(-0.19時間、95%信頼区間-0.40から0.03)。つまり、夜間に多く作業する少数の人々が効果の大部分を生んでいた。
3. バーンアウト、認知負荷、仕事による消耗
バーンアウトは、アンビエントスクライブが最も強く見える成果であり、どの時間指標よりも速く動く。6システムを対象としたOlsonの研究では、バーンアウトの有病率が30日で13.1ポイント低下し(51.9%から38.8%、調整オッズ比0.26、95%信頼区間0.13から0.54、P < .001)、記録に関連する認知負荷は10段階評価で7.10から4.46に低下した。もっともらしい解釈の一つは、負担の軽減は短縮された分数よりも、聞きながら入力しなくてよくなることから来ているというものであり、ログに基づく時間がほとんど変わらない場合でもバーンアウトが改善する理由を説明できる。
注意点は研究デザインにある。Olsonの研究には対照群がなく、Mass General BrighamとEmoryの調査の回答率は11%から30%の間だったため、最も満足度の高い利用者が過大に代表されている可能性がある。ランダム化試験も改善を示しているが、その幅は小さい。UCLAでは、Mini-Zバーンアウト複合指標(10から50点)の改善は、2つのスクライブとも3点未満だった。医師たちはすでにそれを期待している。70%がAIを、バーンアウトの一因となる作業を自動化する手段と見ている(米国医師会(AMA)、拡張知能に関する医師調査 2026)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| バーンアウトと重度のバーンアウトを報告した臨床医、スクライブ使用前と30日後(6システム、バーンアウトモデルの臨床医186人) | バーンアウト51.9%から38.8%、重度のバーンアウト18.4%から12.2%(事後解析、P = .01) | JAMA Network Open、Olsonら 2025 |
| 記録に関連する認知的作業負荷、10段階評価、使用前と使用後 | 7.10から4.46(P < .001) | JAMA Network Open、Olsonら 2025 |
| 仕事による消耗の高水準の閾値を超えた実務者、試験開始時と終了時 | 56.1%から35.4% | NEJM AI、Afsharら 2025 |
| Mini-Zバーンアウト複合指標(10から50点)、対照群との変化 | DAX +2.83(95%信頼区間+1.28から+4.37)、Nabla +2.69(95%信頼区間+1.14から+4.23) | NEJM AI、Lukacら 2025 |
| 文書作成がウェルビーイングに良い影響を与えたと報告したEmoryの臨床医、60日後の絶対変化 | +30.7ポイント(調査回答率11%) | Mass General Brigham、Youら JAMA Network Open 2025 |
| Mass General Brigham調査の回答率、42日後と84日後 | 約30%と22% | Mass General Brigham、Youら 2025 |
| Hattiesburg Clinicにおける仕事満足度の上昇:最初のスクライブベンダーと2番目のベンダー | +17%と+13% | 米国医師会(AMA)、医師によるAI活用に関する報告書 2025 |
補足:Wisconsinの試験における職業的充実感は0.14ポイント上昇した(P=0.04)が、著者らは、共同主要評価項目の各々がP < 0.025を満たす必要があったため、有意ではないと判断した。
4. 導入状況:医療システム内でスクライブはどこまで広がったか
アクセスできることは、使われていることとは違う。5つの大規模な学術システムで、AIスクライブを導入していた外来の臨床医は8,581人中わずか21.1%で、Mass General Brigham 7.1%からYale New Haven Health 63.6%までの幅があり、導入者のうち記録の半分以上に使っていたのは約32%にすぎなかった。全国調査の状況も一致している。文書作成はAIの主要な用途の一つだが、診察記録にAIを使っている医師は3分の1に満たない。
導入率が高い場合は、それが習慣になっている。調査対象となったPermanenteの成人・家庭医療の医師102人のうち、3分の2がスクライブを週5日以上使用し、63%が対面診療のすべてで使用していた(The Permanente Medical Group、NEJM Catalyst 2025)。したがって、システム間の導入の差は、医師がツールを気に入るかどうかよりも、各組織がどのように展開するかによるところが大きい。5つの学術システムのうち4つでは、導入者は自分で参加を選び、展開時期は2023年6月から2025年8月までにわたっていた。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 診療報酬請求コード、診療録、診察記録の文書化にAIを使っている米国の医師 | 28%(約1,700人の医師を対象とした調査) | 米国医師会(AMA)、拡張知能に関する医師調査 2026 |
| 退院指導、ケアプラン、経過記録の作成にAIを使っている米国の医師 | 30% | 米国医師会(AMA)、拡張知能に関する医師調査 2026 |
| 5つの学術システムでAIスクライブを導入した臨床医、全体と最低施設および最高施設 | 21.1%(8,581人中1,809人)、Mass General Brigham 7.1%とYale New Haven Health 63.6% | JAMA、複数施設研究 2026 |
| 記録の50%以上にスクライブを使用している導入者 | 約32%(導入者577人) | JAMA、複数施設研究 2026 |
| アンビエントAIのアクティブユーザーだったProvidenceの臨床医、2024年1月と2025年3月 | 0.1%から28.8% | JAMA Network Open、Husaら 2026 |
| スクライブを導入したUCSFの医師と、それで対応した受診の割合 | 医師1,565人の44.6%と受診の15.2% | JAMA Network Open、UCSF 2026 |
| 2023年の展開開始から10週間以内にスクライブを導入したPermanenteの医師 | 提供対象10,000人中3,442人、診察303,266件 | 米国医師会(AMA)、Permanenteパイロット報告書 2024 |
補足:Providenceでは、研究期間全体でアクティブユーザーは全臨床医のわずか約8%にとどまり、システム全体での「展開」が低い平均普及率と共存しうることを示している。
5. 生産性、診療報酬請求、投資収益率の問い
財務面の主張は現実的だが小さい。UCSFの導入者は週あたり1.81相対価値単位(RVU、医師の請求可能な業務量を測るMedicareの単位)多く生み出し、著者らはこれを2025年のMedicare料金で医師1人あたり年間約3,044ドルと換算した。請求の査定返戻に差は見られなかった(JAMA Network Open、UCSF 2026)。これらは総収益の推計であり、実測された投資収益率ではない。
診療報酬請求のシグナルは吟味に値する。RVUの増加の一部は、以前から行われていた業務をより的確に捉えた結果かもしれず、一部はコーディングの強度によるものかもしれない。あるベンダーに関するKLASの検証では、McLeod Healthで再診レベル3のコードが18.2%減少し、レベル4のコードが7.3%、レベル5のコードが5.0%増加した。UCSFの著者らは、今後の研究で正確なコーディングとアップコーディング(過大請求)を区別する必要があることを明示している。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 週あたりのRVU、スクライブ導入者と非導入者(UCSF、120万件の診察) | +1.81(95%信頼区間0.86から2.75、P < .001) | JAMA Network Open、UCSF 2026 |
| 週あたりの患者診察数、導入者と非導入者(UCSF) | +0.80(95%信頼区間0.05から1.56、P = .04) | JAMA Network Open、UCSF 2026 |
| 導入した臨床医1人あたりの週ごとの追加受診数と、探索的な月ごとの評価・管理収益(5つの学術システム) | +0.49回の受診(95%信頼区間0.17から0.81)、1.7%の増加、月あたり167.37ドル(95%信頼区間86.52から248.21ドル) | JAMA、複数施設研究 2026 |
| RVUの中央値、導入前と導入後(Providence) | 382.3から399.1(P < .001)、1日あたりの予約数に有意な変化なし | JAMA Network Open、Husaら 2026 |
| 150日目と導入前の業務RVU(プライマリケア) | +2%(発生率比1.02) | medRxivプレプリント、Washington University 2026 |
| 診断コーディング(ICD-10)準拠スコア、0から10:アンビエントAIの記録と人間が書いた記録 | 6.87と5.94(P<0.001) | NEJM AI、Afsharら 2025 |
| McLeod Healthにおける記録作成時間と、実務者1人あたりの月間純利益(ベンダー固有の検証、Suki) | 記録作成時間-26.8%、実務者1人あたり月1,004ドルの純利益、再診レベル3のコード-18.2% | KLAS Research、Suki ROI検証 2026(ベンダー固有の報告書、HIT Consultant経由) |
補足:KLASの数値は単一ベンダーの顧客を描いたものであり、カテゴリー全体のベンチマークではない。同じ報告書の中で、FMOL Healthは記録作成時間が21%減少したと記録している。
6. 記録の正確性、誤り、編集の負担
これまでで最も詳細な実環境での監査はUC Davisからのもので、レビュー担当者はAIが下書きした7,545件の記録のうち356件を読んだ。レビューされた記録の18%に記載漏れがあり、ハルシネーション(AIが書いたが診察では語られていない内容)が11.5%にあり、5.3%には重大または切迫した危険を伴うと評価された誤りがあった(JMIR Medical Informatics、UC Davis 2026)。言い換えれば、抽出された356件の下書きのうち19件は、安全性の観点で重要な修正を必要としており、これが、著者らが臨床医による確認が引き続き必要だと結論づける理由である。
誤り率は、誰がどのように数えるかによって大きく変わる。2026年8月のプレプリントによる、市販の3つのスクライブの監査では、記録の31.3%で検証済みの不具合が見つかったが、同時に、用いるレビュー基準によって、抽出された記録の28%から97%に不具合があることも示された(arXivプレプリント 2026)。それ以前のより好意的な結果は、35件の文字起こしを正確性と関連指標で50点満点中平均48点と評価したPermanenteの2024年のパイロットと、記録の1%未満(12件)にスティグマを助長する表現を見出したWisconsinの試験から得られている。これらの記録の土台となる文字起こしの層にも、話者による精度の格差があり、当社の音声認識のアクセントバイアス統計で取り上げている。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 意図しない記載漏れがあった、レビュー済みのAI下書き記録(UC Davis、356件) | 18%(64件) | JMIR Medical Informatics、UC Davis 2026 |
| ハルシネーションを含むレビュー済み記録 | 11.5%(41件) | JMIR Medical Informatics、UC Davis 2026 |
| 意図しない混入があった記録とバイアスがあった記録(レビュー済み) | 9.3%(33件)と1.1%(4件) | JMIR Medical Informatics、UC Davis 2026 |
| 重大または切迫した危険と評価された誤りがあるレビュー済み記録(重症度4から5) | 5.3%(19件) | JMIR Medical Informatics、UC Davis 2026 |
| AIが生成した語のうち医師が変更した割合の中央値と、未編集のまま残された記録 | 9.0%と14.9%(960件中143件) | JMIR Medical Informatics、UC Davis 2026 |
| PDQI-9尺度による記録全体の質、模擬の専門診療(VA、2製品) | 50点中36.2点、最も低い項目は網羅性で5点中3.4点 | JAMA Network Open、VAシミュレーション研究 2026 |
| 検証済みの不具合が1つ以上ある記録、市販の3つのスクライブ、142件の診察(プレプリント) | 31.3% [27.0, 35.6] | arXivプレプリント 2026 |
| 医師が評価した臨床的に重要な不正確さの頻度、5段階評価(2=まれに、3=ときどき) | DAX 2.7、Nabla 2.8、試験中に軽度の有害事象が1件 | NEJM AI、Lukacら 2025 |
補足:VAの研究は、臨床医が最も恐れた誤りの種類を挙げており、そこには捏造された身体診察所見や省略された重要な陰性所見が含まれていた。血液腫瘍科の参加者の1人は、それらを「重大な安全上の問題」と呼んだ。
7. 患者の受容と同意
米国のクリニックでは、患者が断ることはまれだ。Wisconsinの試験では、患者の99.92%がアンビエント録音に同意し、拒否はわずか22件だった(NEJM AI、Afsharら 2025)。一般向けの調査はより慎重な姿を示しており、その差は主に情報の差である。音声がどこへ行き、どの企業が関与しているかを知ると、患者の安心感は下がる。
NYUの同意に関する研究は、その効果を直接示している。同意は、この技術に関する基本的な説明の後は81.6%だったが、AI機能、データ保管、企業の関与に関する詳細な説明の後は55.3%だった(JAMA Network Open、NYU Langone 2025)。英国では、安心感は定期健康診断の48%から、家庭内暴力に関する相談では23%に下がる(Healthwatch England 2026)。多言語環境での同意の会話はさらに別の層を加えるもので、当社の病院の医療通訳統計で取り上げている。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| ベースライン時点でアンビエント文書作成に抵抗がなかったNYUパイロットの患者(103人) | 74.8%(77人) | JAMA Network Open、NYU Langone 2025 |
| 基本的な説明の後と、AI機能・データ保管・企業の関与に関する詳細な開示の後で同意するNYUパイロットの患者 | 81.6%(84人)と55.3%(57人) | JAMA Network Open、NYU Langone 2025 |
| 自分のデータをベンダーと共有してほしくないNYUパイロットの患者 | 59.2%(61人) | JAMA Network Open、NYU Langone 2025 |
| AIスクライブの将来の利用に消極的なカナダの成人と、AIスクライブが使われていることを認識しているカナダの成人(12,153人) | 61.8%と28.3% | JAMIA、ChandrasekaranとMoustakas 2026 |
| AIスクライブを使う前に臨床医に同意を求めてほしい英国の成人(4,039人) | 81% | Healthwatch England、YouGov調査 2026 |
| 最近予約があったがAIスクライブが使われていることを知らなかった英国の成人 | 2,795人のほぼ90% | Healthwatch England、YouGov調査 2026 |
| AIスクライブに多少または強く安心感を持つ英国の成人:定期健康診断と家庭内暴力に関する相談 | 48%と23% | Healthwatch England、YouGov調査 2026 |
| スクライブに安心感を持つPermanenteの患者と持たない患者(118人) | 3分の2と8%(26%は中立) | The Permanente Medical Group、NEJM Catalyst 2025 |
補足:英国でのNHS全体への導入に対する支持はほぼ二分されており、賛成が38%、反対が37%で、強い反対(21%)は強い賛成(11%)のほぼ2倍である。
数字で見るアンビエントAI医療スクライブ(まとめ)
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| スクライブ使用前と30日後のバーンアウト(6システム) | 51.9%から38.8% | JAMA Network Open、Olsonら 2025 |
| 仕事による消耗の高水準の閾値を超えた実務者、試験開始時と終了時 | 56.1%から35.4% | NEJM AI、Afsharら 2025 |
| 予定された患者対応8時間あたりの文書作成時間、導入者と非導入者 | -16.0分(約-10%) | JAMA、複数施設研究 2026 |
| 平均記録時間の変化:Nabla群と対照群(ランダム化) | -41秒と-18秒 | NEJM AI、Lukacら 2025 |
| 1日あたりの勤務時間外の作業、Penn Medicine | 50.6分から35.4分 | JAMA Network Open、Dugganら 2025 |
| 150日目のパジャマタイム、プライマリケア(プレプリント) | -19% | medRxivプレプリント、Washington University 2026 |
| 5つの学術システムでスクライブを導入した臨床医 | 21.1% | JAMA、複数施設研究 2026 |
| ProvidenceのアンビエントAIのアクティブユーザー、2024年1月と2025年3月 | 0.1%から28.8% | JAMA Network Open、Husaら 2026 |
| 診療報酬請求コード、診療録、診察記録にAIを使っている医師 | 28% | 米国医師会(AMA)、拡張知能に関する医師調査 2026 |
| 週あたりのRVU、導入者と非導入者(UCSF) | +1.81 | JAMA Network Open、UCSF 2026 |
| 医師1人あたりの年間追加収益の推計(UCSF) | 約3,044ドル | JAMA Network Open、UCSF 2026 |
| レビュー済みのAI記録における記載漏れ/ハルシネーション/重大または切迫した危険を伴う誤り | 18%/11.5%/5.3% | JMIR Medical Informatics、UC Davis 2026 |
| 検証済みの不具合がある記録、市販の3つのスクライブ(プレプリント) | 31.3% | arXivプレプリント 2026 |
| アンビエント録音への患者の同意(米国の試験) | 99.92% | NEJM AI、Afsharら 2025 |
| 詳細な開示と基本的な開示の後の患者の同意(NYU) | 55.3%と81.6% | JAMA Network Open、NYU Langone 2025 |
| AIスクライブの将来の利用に消極的なカナダの成人 | 61.8% | JAMIA 2026 |
| 同意を求められることを望む英国の成人 | 81% | Healthwatch England 2026 |
方法論と出典
ランダム化試験と査読済みの医療システム研究を優先し、プレスリリースは特定の論文を要約している場合にのみ使用し、プレプリントとベンダー固有の報告書はその旨を明記した。このまとめの数値は、VoxBoosterのデータからは一切得ていない。
- NEJM AI、Lukacら 2025、臨床現場におけるアンビエントAIスクライブ:ランダム化試験(UCLA)、およびUCLA Healthのリリース
- NEJM AI、Afsharら 2025、医療従事者のウェルビーイング向上を目的としたアンビエントAIの実践的ランダム化比較試験(University of Wisconsin)
- JAMA 2026、AI搭載スクライブの導入に伴う臨床医の時間配分と受診数の変化:複数施設研究
- JAMA Network Open、Olsonら 2025、管理業務の負担と職業的バーンアウトを軽減するためのアンビエントAIスクライブの活用
- JAMA Network Open、Dugganら 2025、アンビエントスクライブ技術に関する臨床医の経験(Penn Medicine)
- JAMA Network Open、Husaら 2026、アンビエントAIの活用と臨床医の文書作成負担、生産性、効率(Providence)
- JAMA Network Open 2026、アンビエントAIスクライブと医師の財務的生産性(UCSF)
- medRxivプレプリント 2026、プライマリケアにおけるアンビエントAIスクライブ使用の縦断的効果(Washington University)、査読前
- The Permanente Medical Group、NEJM Catalyst 1年間の振り返り 2025、Kaiser Permanente研究部門による要約
- 米国医師会(AMA)、拡張知能に関する医師調査 2026
- 米国医師会(AMA)、医師によるAI活用とHattiesburg Clinicのパイロットに関する報告書 2025
- 米国医師会(AMA)、Permanenteの10週間パイロットに関する報告書 2024
- Mass General Brigham、Youら JAMA Network Open 2025に関するリリース(Mass General BrighamとEmory)
- JMIR Medical Informatics 2026、アンビエント傾聴型生成AIが作成した診療記録の質(UC Davis)
- JAMA Network Open 2026、診療科横断の模擬患者診察におけるアンビエントスクライブ技術(Veterans Health Administration)
- arXivプレプリント 2026、3件に1件の記録:運用中の3つのAIスクライブの検証済み全数調査、査読前
- JAMA Network Open 2025、外来診療における生成AIを用いたアンビエント文書作成のインフォームドコンセント(NYU Langone)
- JAMIA 2026、臨床ケアにおけるアンビエントAIスクライブに対する患者の態度(カナダの調査)
- Healthwatch England 2026、医療現場でのAIスクライブの利用について世論はどう考えているか(YouGov調査)
- KLAS Research、Suki ROI検証 2026、HIT Consultantが報じたベンダー固有の報告書
- データウォッチ:ここでの効果量の大半は、導入者が自ら参加を選んだ非ランダム化の導入前後比較または観察的なデザインに由来するため、因果関係の証明ではなく関連性にとどまる。ランダム化されているのはUCLAとWisconsinの試験だけである。Pennの論文は抄録で勤務時間外の30.0%減少を報告しているが、表2では-16.9%であり、抄録は「勤務日あたり」と述べているのに対し、表では「予定日あたり」となっている。Olsonの研究は、週あたりの勤務時間外の変化を勤務日あたり10.8分に換算しているが、これは導出された推計であり、著者の何人かは、研究対象のスクライブを提供するベンダーと関係がある。VAのシミュレーション論文は、神経内科のスコアを本文では42.2、表では41.2としている。Mass General BrighamとEmoryのバーンアウト調査の回答率は11%から30%だった。Washington UniversityとarXivの研究はプレプリントであり、査読前に変更される可能性がある。KLASの数値は単一ベンダーの顧客を描いたものである。Permanenteの医師調査(回答者102人)と患者調査(回答者118人)の数値は、単一の医療グループからの小規模な標本である。最も重要な新たなデータとして期待されるのは、次回のAMA拡張知能調査と、5システムのJAMAコホートのより長期の追跡であり、そのコホートの最も頑健な推計は導入後わずか約5か月までしか及んでいない。
最終更新日:2026年10月24日。当社はこのまとめを四半期ごとに更新しており、次回の更新は、AMAが2027年の拡張知能に関する医師調査を公表する時期を予定している。