提示工程是新興領域，專注於設計提示以引導像ChatGPT這樣的大型語言模型。這些模型已廣受歡迎，使人工智慧更易接觸。這轉變對醫療保健產生影響，因為人工智慧工具廣泛應用。本文回顧提示工程研究，提出建議，協助醫療保健專業人員善用大型語言模型。 PubMed DOI

研究指出，GPT-3.5和GPT-4處理臨床數據時，只需少量訓練數據即可提取有價值資訊。透過改進提示策略，可增進模型在臨床命名實體識別任務表現，減少大量標註數據需求。雖GPT模型在臨床應用有潛力，仍需進一步改進。研究結果凸顯了量身定制的提示框架重要性，以提高大型語言模型在臨床環境性能。 PubMed DOI

臨床醫學中，LLMs的應用越來越廣泛，善加利用這些知識對這個領域至關重要。即時工程是一個具潛力的方法。研究指出，在測試LLMs對骨關節炎指引的影響時，gpt-4-Web表現最好，特別是在使用ROT提示時的一致性和效能最高。不同模型之間的提示可靠度有所不同，而gpt-4-Web使用ROT提示的一致性最佳。適當的提示能提升LLMs對醫學問題的準確性。 PubMed DOI

大型語言模型如ChatGPT在放射學領域有潛力，但成效需靠即時工程處理。不同提示策略可客製化模型回應，無需額外訓練。少樣本學習和嵌入式技術對提升聊天機器人輸出和透明度至關重要。在放射學等專業任務中，提示工程對LLMs利用至關重要，隨模型演進，零樣本學習等方法愈見重要。 PubMed DOI

LLMs在臨床應用上很強大，但缺乏標記數據。為了掌握臨床知識，需要進行上下文學習。研究評估了零-shot和少-shot臨床信息提取的提示工程技術。結果顯示，定制任務特定提示至關重要，而啟發式和集成提示也很有效。GPT-3.5表現最佳，並且集成方法有助於提升性能。這項研究為臨床自然語言處理的提示工程提供了重要的指導。 PubMed DOI

GPT-4和Claude等大型語言模型正改變醫學研究，包括風濕病學。評論指出，及時的工程指導對引導這些模型很重要。使用大型語言模型可加速工作，但要注意準確性。研究人員需精心製作提示並評估模型輸出以增強相關性和實用性，同時使用本地運行的開源模型保護數據隱私。了解模型限制和掌握戰略提示對於大型語言模型在風濕病學研究中的應用至關重要。 PubMed DOI

提示工程是一個不斷成長的領域，指導大型語言模型產生所需的輸出。在數位心理健康的背景下，它在分類、生成和問答等任務中扮演著至關重要的角色。這篇評論突顯了在數位心理健康應用中使用提示工程的最新進展、類型、方法和挑戰，為未來在這個領域的研究提供了寶貴的起點。 PubMed DOI

這項研究探討了提示工程對大型語言模型（LLM），特別是GPT-4，在醫療提供者回應病人詢問時的影響。研究持續8個月，參與者有27位醫療提供者，主要評估LLM生成訊息的使用情況及提供者的情感變化。 結果顯示，7605條訊息中僅17.5%被使用，負面情感顯著減少，但整體使用量卻下降。隨著護士的加入，使用量提升至35.8%。雖然提示工程改善了內容質量，但整合LLM進工作流程仍面臨挑戰，未來需更注重人因因素以提升可用性和有效性。 PubMed DOI

生成式AI模型如ChatGPT正在改變醫療保健，透過提示工程提升AI輸出的準確性和倫理標準。這個九階段的過程包括：識別應用、了解利益相關者需求、設計量身定制的提示、迭代測試與改進、倫理考量、協作反饋、文檔記錄、培訓及持續更新。研究強調生成式AI在醫療中的應用，確保AI提示能滿足病人及醫療提供者的需求，促進病人對症狀、治療和預防策略的知情決策。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）有潛力顯著改變臨床醫學，能改善醫療服務的可及性、增強診斷、協助手術規劃及促進教育。不過，這些模型的有效運用需謹慎設計提示，以應對幻覺和偏見等挑戰。理解標記化、嵌入和注意力機制等關鍵概念，以及運用策略性提示技術，對生成準確輸出至關重要。AI技術與醫療專業人員的合作、重視倫理問題如數據安全和偏見緩解，能提升醫療服務質量與可及性。持續的研究與發展對於發揮LLMs在醫療領域的潛力至關重要。 PubMed DOI