Los médicos que se inscribieron en un programa de transcripción médica con inteligencia artificial (IA) ambiental dedicaron menos tiempo a documentar las consultas, observándose el mayor ahorro de tiempo entre quienes utilizaban la herramienta con mayor frecuencia, según un trabajo de investigadores de Beth Israel Lahey Health y Beth Israel Deaconess Medical Center (Estados Unidos).
Selon la revue Annals of Internal Medicine, les utilisateurs fréquents ont réduit le temps consacré à la rédaction des notes d’environ 2,5 minutes par consultation; toutefois, on n’observe pas d’amélioration de la documentation en dehors des heures de travail, l’achèvement des notes le jour même ni la productivité.
* Pour cette étude, les chercheurs ont analysé plus de 1,6 million de consultations de patients impliquant 902 médecins du système Beth Israel Lahey Health entre juillet 2024 et janvier 2026 afin d’évaluer si l’inscription à un outil de transcription avec IA réduisait la charge de documentation pour les médecins de soins ambulatoires et si les bénéfices variaient selon la fréquence d’utilisation de la technologie.
Le résultat principal fut le temps actif dédié à la rédaction des notes par consultation, mesuré en minutes pendant lesquelles les notes restaient ouvertes dans le dossier médical électronique. Après l’inscription, les médecins ont connu une réduction immédiate de 1,2 minute du temps actif par consultation. Les utilisateurs fréquents ont connu une réduction de 2,5 minutes par consultation, tandis qu’on observe peu de changement chez les médecins ayant intégré la transcription IA moins ou pas du tout dans leur pratique clinique. Cependant, l’utilisation de l’outil n’a pas amélioré la finalisation des notes le jour même, n’a pas réduit la documentation en dehors des heures de travail et n’a pas augmenté la productivité clinique.
L’étude n’a pas examiné la qualité des notes. Les auteurs concluent que les assistants de rédaction alimentés par IA ambiante peuvent aider à alléger la charge de travail documentaire, surtout lorsqu’ils sont utilisés régulièrement, mais qu’il est nécessaire de poursuivre des recherches pour évaluer leur impact sur d’autres mesures d’efficacité.
