エビデンスライブラリ
RCTN=238高品質
臨床現場における ambient AI スクライブ：ランダム化試験
Ambient AI Scribes in Clinical Practice: A Randomized Trial
Lukac PJ, Schulman-Marcus J, Watson R, et al. — NEJM AI, 2025
UCLA Health 238 名外来医師による 3 群並行 RCT。Nabla 群で note 記載時間を有意削減、両 AI スクライブ群でバーンアウト改善傾向。
対象集団UCLA Health の外来医師 238 名・14 専門領域 (Microsoft DAX Copilot / Nabla / 通常ケアに 1:1:1 ランダム化)サンプルサイズN=238
エビデンスの限界
副次評価項目は power が限定的で、より大規模な多施設試験での確認が推奨される。介入期間 2 ヶ月のみで長期効果は不明。
読者の方へ
UCLA Health で外来医師 238 名を 3 群 (Microsoft DAX Copilot / Nabla / 通常ケア) に 1:1:1 で割り当てた、世界初の ambient AI スクライブ大規模ランダム化試験です。
