Menos de 25% dos médicos que já adotaram ferramentas de IA afirmam ter recebido formação adequada sobre como utilizar conteúdo gerado por IA nos seus fluxos de trabalho, de acordo com um novo estudo. Relatório de impacto colaborativo do KLAS Arch sobre a adoção antecipada de IA entre os clientes da Epic. A descoberta acompanha um quadro muito diferente no nível executivo, onde a maioria dos líderes relatam sentir-se preparados para a próxima onda de capacidades da Epic AI. Por outras palavras, os sistemas de saúde podem ativar ferramentas mais rapidamente do que os médicos conseguem absorvê-las.
O relatório baseia-se em dois conjuntos de dados em particular. O primeiro são dados de uma pesquisa com 12 organizações Epic que entrevistaram seus médicos sobre a adoção de IA em janeiro de 2026. O segundo é um conjunto de entrevistas com líderes executivos de organizações Epic no Collaborative. A KLAS se concentrou nos clientes da Epic porque eles atualmente representam o maior grupo de usuários da IA da Collaborative, e a empresa disse que planeja publicar descobertas comparáveis para outros fornecedores de EHR no próximo ano. Todas as organizações da amostra já registaram um nível de satisfação acima da média com os EHR, pelo que estes são sistemas que removeram barreiras importantes antes da chegada da IA. Os dados reflectem implementações iniciais e devem ser interpretados como indicativos.
Ainda assim, é difícil descartar a difusão da aprendizagem. Entre os médicos da Epic que usam fala ambiente, aqueles que concordam fortemente que sabem como otimizar a ferramenta relatam uma pontuação líquida média de experiência de EHR de 89,7. Os médicos que discordaram fortemente relataram 46,7. Essa diferença de 43 pontos separa dois grupos que utilizam a mesma tecnologia nas mesmas organizações. Da mesma forma, os médicos que discordaram veementemente de terem recebido formação adequada em EHR relataram um NEES médio de 65,2, enquanto a satisfação entre os médicos que concordaram que tinham recebido formação adequada foi aproximadamente 20 pontos mais elevada.
O uso de IA está correlacionado com uma melhor experiência de EHR, até certo ponto
As conclusões da linha de frente dão aos líderes motivos para continuar. A concordância de que os EHR permitem a eficiência foi 7 pontos percentuais maior entre os médicos que utilizam pelo menos uma ferramenta de IA. Esses usuários de IA também relataram um NEES médio de 72,2 versus 64,9 para os médicos que não usaram nenhum deles. A elevação ocorre em todas as funções clínicas, embora a magnitude varie. Os profissionais de saúde aliados mostram 12 pontos, os médicos 10, os enfermeiros 8 e os prestadores de práticas avançadas 7.
Os lucros não aumentam infinitamente. A satisfação aumenta quando os médicos utilizam até quatro ferramentas de IA e depois estabilizam. O pequeno grupo que relatou cinco ou mais instrumentos não apresentou melhorias adicionais. Ferramentas destinadas a fornecer alívio podem se tornar um ruído, observou KLAS, quando os médicos se deparam com muitas opções ou muitos fluxos de trabalho incompletos para gerenciar.
A adoção permanece concentrada em alguns fluxos de trabalho. Mantém a documentação seguida de um resumo do histórico do paciente e do resumo dos turnos ou estadias do paciente. A elaboração de mensagens para os pacientes, a pesquisa de EHR, a criação de pedidos e a codificação estão surgindo, mas cada uma delas está no início da curva. O KLAS atribui o padrão de dor aos principais casos de uso que levam uma quantidade excessiva de tempo do médico, mas permanecem limitados o suficiente para que a ferramenta forneça alívio imediato.
Ganhos de eficiência Acompanhe o fluxo de trabalho, não o número de ferramentas
O relatório complica a história na relação entre casos de uso específicos e eficácia percebida. As maiores diferenças positivas ocorreram entre os médicos que usam IA para resumos de turnos ou estadias de pacientes, pesquisa e descoberta de dados de EHR e criação de pedidos. Os fluxos de trabalho focados em documentação, embora liderem a adoção, mostram diferenças menores ou neutras. Portanto, o caso de uso mais comum não é aquele que mais movimenta o ponteiro do desempenho.
Essa variação leva os líderes a questões mais incisivas. Qual fluxo de trabalho está sendo corrigido, para quem e quão madura está a implementação? KLAS sugeriu que as organizações perguntassem onde o gráfico está fazendo com que os médicos se esforcem demais para compreender o paciente, tomar as medidas corretas ou confiar nas informações que têm à sua frente. Os médicos que se opõem à IA, descobriu a empresa, são mais propensos a adotar ferramentas que reduzem a carga de trabalho e a carga cognitiva. Ferramentas que automatizam o trabalho que eles preferem continuar fazendo são menos adotadas.
As diferentes funções colocam os enfermeiros e a Allied Health numa encruzilhada
Os padrões de adoção dividem-se acentuadamente por antecedentes clínicos, e a divisão tem implicações diretas para a gestão. Médicos e aplicativos estão migrando para a produção de notas de visita e resumos do histórico do paciente, refletindo a ênfase inicial da IA na documentação do fornecedor. Os enfermeiros, por outro lado, mostram maior uso de resumos de turnos e de permanência dos pacientes, gráficos discretos e fluxos de trabalho de mensagens dos pacientes. Os profissionais de saúde aliados relataram de forma semelhante o uso significativo de resumos de históricos e pesquisas de EHR.
Portanto, KLAS marca a estratégia de IA centrada no fornecedor como uma forma de deixar grandes ganhos de experiência não reclamados. Os enfermeiros e outros profissionais de saúde necessitam de gestão dedicada, formação e casos de utilização específicos do fluxo de trabalho no seu próprio cronograma, uma vez que uma versão atrasada de uma implementação centrada no médico não reduzirá a distância. Conseqüentemente, disse a empresa, as organizações que aproveitam ao máximo suas ferramentas baseiam-se em pontos problemáticos específicos de cada função.
A empresa também alertou contra o posicionamento da IA principalmente como uma alavanca de produtividade. Um estudo relacionado da Arch Collaborative descobriu maior esgotamento em organizações que colocam a redução de custos acima de outras prioridades. A IA funciona melhor como infraestrutura de suporte, disse KLAS, devolvendo tempo, foco e confiança aos médicos. Os benefícios de custo e produtividade provam ser mais duradouros quando as ferramentas reduzem pela primeira vez a carga.
Leve embora
- Meça a IA no fluxo de trabalho e no nível da função; as taxas gerais de aceitação escondem a variação que importa.
- Observe o planalto com quatro instrumentos. Mais ferramentas param de gerar lucros e fluxos de trabalho incompletos criam ruído.
- Crie casos de uso de IA em enfermagem e inteligências relacionadas à saúde do seu próprio jeito, com gerenciamento e treinamento dedicados.
- Treine para otimizar, não para habilitar: exemplos de especialidades específicas, revisar expectativas e ciclos rápidos de feedback.
- Defina a responsabilidade pela revisão médica, escalonamento para resultados incorretos e mantenha a propriedade quando uma ferramenta falhar.
A próxima fase deste trabalho será menos sobre habilitação e mais sobre habilitação, disse KLAS. Os líderes que escolhem intencionalmente fluxos de trabalho, treinam médicos no contexto de seu trabalho real, ouvem quando um resultado cria mais trabalho e continuam a otimizar após o lançamento determinarão se a IA parece um alívio. Caso contrário, torna-se mais uma tarefa de gestão.
