提示工程架构师在健康科技中的宝贵经验：从临床场景到算法优化的实战指南
一、引言：健康科技的痛点与提示工程的价值
1.1 一个真实的临床困境
某三甲医院的呼吸科医生李主任最近很头疼：科室积累了10万份慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的电子病历（EHR），需要提取患者的随访日期、用药调整、症状变化等关键信息，用于构建疾病进展模型。但这些EHR大多是自由文本，充斥着“咳嗽加剧伴胸闷”“沙丁胺醇气雾剂每日2次”等临床术语，还有不少手写笔记的扫描件（OCR识别错误率高达15%）。
用传统的规则引擎提取？需要写几百条正则表达式，还得应对不断变化的临床术语；用普通的AI模型？准确率只有70%，漏提、错提的情况经常发生，医生不得不花大量时间核对。
这不是个例。在健康科技领域，非结构化数据处理、模型泛化能力不足、临床可解释性差，是阻碍AI落地的三大痛点。而提示工程（Prompt Engineering），正是解决这些问题的“钥匙”。
1.2 提示工程：连接AI与临床的桥梁
提示工程是通过设计精准的输入（提示），引导大语言模型（LLM）或多模态模型输出符合预期的结果的技术。对于健康科技来说，它的价值在于：
驯服非结构化数据：将临床文本、影像报告、实验室结果等异构数据转化为模型可理解的结构；提升模型适配性：让通用AI模型学会用“临床语言”思考，比如遵循《内科学》指南进行诊断；保障伦理合规：通过提示限制模型输出敏感信息（如患者隐私），避免偏见（如性别歧视的治疗建议）。
1.3 本文能给你带来什么？
作为一名深耕健康科技领域的提示工程架构师，我将分享5年实战中总结的10条核心经验，覆盖：
临床场景适配的提示设计技巧；医疗数据处理的提示工程方案；提升模型性能的提示优化策略；伦理合规的提示防护机制；真实案例：某医院EHR分析模型的优化全过程。
无论你是提示工程师、医疗AI产品经理，还是想进入健康科技领域的开发者，都能从本文中找到可复制的实战方法。
二、临床场景适配：从EHR到CDSS的提示设计经验
健康科技的核心是“服务临床”，提示工程的第一步，是深入理解临床场景的需求与痛点。不同场景的提示设计逻辑差异很大，以下是四个典型场景的实战经验：
2.1 场景1：电子病历（EHR）关键信息提取
需求：从自由文本EHR中提取患者基本信息、诊断、用药、随访记录等结构化数据。
痛点：EHR包含大量冗余信息（如主诉中的重复描述）、医学缩写（如“COPD”“HbA1c”）、OCR错误（如“沙丁胺醇”被识别为“沙丁按醇”）。
提示设计技巧：
结构化提示+示例引导：明确要求输出字段（如“姓名、性别、年龄、主要诊断、最近一次随访日期”），并给出示例（见下文代码示例）；上下文压缩提示：先用提示总结EHR的核心内容（如“请用一句话概括患者的主要病情和治疗史”），再提取关键信息，减少冗余干扰；缩写映射提示：在提示中加入医学缩写词典（如“COPD指慢性阻塞性肺疾病，HbA1c指糖化血红蛋白”），解决术语识别问题。
代码示例（用GPT-4提取EHR信息）：
import openai
def extract_ehr_info(ehr_text):
prompt = f"""
任务：从电子病历中提取结构化信息，输出JSON格式，包含以下字段：
- 姓名：患者姓名（字符串）
- 性别：男/女（字符串）
- 年龄：年龄（整数）
- 主要诊断：最主要的疾病诊断（字符串，需用全称）
- 最近一次随访日期：格式为YYYY-MM-DD（字符串）
- 随访结果：医生的建议或患者的症状变化（字符串）
医学缩写说明：
- COPD：慢性阻塞性肺疾病
- HbA1c：糖化血红蛋白
电子病历文本：{ehr_text}
示例输出：
{{
"姓名": "张三",
"性别": "男",
"年龄": 65,
"主要诊断": "慢性阻塞性肺疾病",
"最近一次随访日期": "2024-03-15",
"随访结果": "血糖控制稳定，继续当前用药方案"
}}
"""
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.choices[0].message.content
# 测试用例
ehr_example = """
患者姓名：李四，女，58岁。主诉：反复咳嗽、咳痰20年，加重伴气短1周。
现病史：20年前诊断为COPD，近年来活动后气短。1周前受凉后咳嗽加剧，痰量增多，自行服用阿莫西林无效。
既往史：高血压10年（血压控制可），糖尿病5年（胰岛素治疗，HbA1c 7.2%）。
最近一次随访：2024-02-20，医生建议调整胰岛素剂量，加强呼吸功能锻炼。
"""
print(extract_ehr_info(ehr_example))
输出结果（结构化且准确）：
{
"姓名": "李四",
"性别": "女",
"年龄": 58,
"主要诊断": "慢性阻塞性肺疾病",
"最近一次随访日期": "2024-02-20",
"随访结果": "医生建议调整胰岛素剂量，加强呼吸功能锻炼"
}
2.2 场景2：医学影像报告生成
需求：根据CT、MRI等影像数据，生成符合临床规范的报告（如“右肺上叶磨玻璃结节，考虑原位癌可能”）。
痛点：影像报告需要结合影像特征（如结节大小、密度）、临床背景（如患者年龄、吸烟史）和指南标准（如Fleischner Society结节管理指南），普通模型容易遗漏关键信息或生成不规范描述。
提示设计技巧：
多模态提示融合：将影像特征（如“结节大小：8mm，密度：磨玻璃样”）与临床信息（如“患者：男，60岁，吸烟史30年”）一起输入提示；指南约束提示：在提示中加入指南要求（如“根据Fleischner Society指南，8mm磨玻璃结节需建议6个月后复查CT”）；结构化报告模板：要求模型按照“影像表现-诊断意见-建议”的结构生成报告，符合医生的阅读习惯。
提示示例：
任务：根据以下影像特征和临床信息，生成医学影像报告。
影像特征：右肺上叶见一磨玻璃结节，大小约8mm×7mm，边界欠清，内见小空泡征。
临床信息：患者男性，60岁，吸烟史30年（每日20支），无咳嗽、咯血症状。
指南要求：根据Fleischner Society 2023年肺结节管理指南，8mm磨玻璃结节（纯磨玻璃或部分实性）需建议6个月后复查胸部CT。
报告结构：
1. 影像表现：描述结节的位置、大小、密度、形态等特征；
2. 诊断意见：结合临床信息和指南，给出可能的诊断；
3. 建议：根据指南提出下一步检查或治疗建议。
2.3 场景3：临床决策支持（CDSS）
需求：根据患者的症状、体征、实验室结果，为医生提供诊断建议（如“考虑肺炎，建议完善血常规和胸片”）。
痛点：CDSS需要逻辑推理（如“发热+咳嗽+白细胞升高→肺炎”）和证据支持（如“根据《肺炎诊疗指南》，首选青霉素类抗生素”），普通模型容易出现“跳跃性结论”或“无依据建议”。
提示设计技巧：
链式思维（CoT）提示：引导模型一步步推导（如“第一步：分析患者症状（发热、咳嗽）；第二步：结合实验室结果（白细胞12×10^9/L）；第三步：参考指南（《肺炎诊疗指南》）；第四步：给出诊断建议”）；证据引用提示：要求模型在输出建议时，注明依据（如“建议完善血常规，依据：《肺炎诊疗指南》第3章第2节”）；不确定性提示：让模型识别不确定情况（如“患者症状不典型，建议进一步咨询呼吸科医生”），避免过度自信。
提示示例：
任务：为医生提供临床决策支持，需遵循以下步骤：
1. 整理患者信息：症状（发热38.5℃、咳嗽、咳痰）、体征（双肺可闻及湿啰音）、实验室结果（白细胞12×10^9/L，中性粒细胞85%）；
2. 逻辑推理：结合症状、体征、实验室结果，分析可能的诊断；
3. 参考指南：引用《中国成人社区获得性肺炎诊疗指南（2023年版）》的相关内容；
4. 给出建议：包括进一步检查、治疗方案（需注明药物名称及依据）。
要求：输出需包含“推理过程”和“证据引用”部分。
2.4 场景4：患者教育与随访
需求：为糖尿病患者生成个性化的饮食建议（如“您的血糖偏高，建议减少米饭摄入量，增加蔬菜（如菠菜、西兰花）”）。
痛点：患者教育需要通俗易懂（避免医学术语）、个性化（结合患者的血糖水平、饮食偏好）、正向引导（如“少吃糖”不如“可以吃苹果，但每天不超过1个”）。
提示设计技巧：
口语化提示：要求模型用“大白话”解释（如“把‘糖化血红蛋白’说成‘血糖控制的长期指标’”）；个性化变量：在提示中加入患者的具体信息（如“患者：女，55岁，糖尿病史3年，喜欢吃米饭，最近血糖10mmol/L”）；正向建议：引导模型用“可以做”代替“不能做”（如“建议每天吃1个苹果，而不是‘不要吃水果’”）。
提示示例：
任务：为糖尿病患者生成个性化饮食建议，需满足以下要求：
1. 口语化：不用医学术语，像朋友聊天一样；
2. 个性化：结合患者的情况（女，55岁，糖尿病史3年，喜欢吃米饭，最近空腹血糖10mmol/L）；
3. 正向引导：用“可以吃”“建议吃”代替“不能吃”“禁止吃”；
4. 具体可行：给出具体的食物例子和摄入量（如“每天吃1小碗米饭，约150g”）。
三、数据处理：用提示驯服医疗数据的“野性”
医疗数据被称为“数据金矿”，但也以多源、异构、有噪声著称。提示工程在数据处理中的作用，是将“ raw data”转化为“ model-ready data”，以下是三个关键环节的经验：
3.1 环节1：非结构化数据结构化
问题：医疗数据中80%以上是非结构化的（如EHR文本、影像报告、医生笔记），无法直接用于模型训练。
解决方案：用提示引导的信息提取（Prompt-guided Information Extraction, PGIE）代替传统的规则引擎或标注工具。
经验：
分层提取：先提取粗粒度信息（如“诊断”“用药”），再提取细粒度信息（如“诊断的具体类型”“用药的剂量”）；迭代优化：通过“提示→输出→反馈→调整提示”的循环，逐步提高提取准确率（如第一次提示漏提“用药剂量”，第二次加入“请提取药物的名称和剂量”）；工具辅助：用LangChain等框架自动化提示生成和结果验证（如用LangChain的
PromptTemplate
OutputParser
3.2 环节2：噪声数据清洗
问题：医疗数据中存在大量噪声（如OCR错误、手写笔记的模糊内容、重复记录），会降低模型性能。
解决方案：用提示引导的噪声检测与纠正（Prompt-guided Noise Detection and Correction, PGNDC）。
经验：
噪声检测提示：让模型识别可能的噪声（如“请找出文本中的错别字或模糊内容”）；噪声纠正提示：让模型根据上下文纠正噪声（如“‘沙丁按醇’应为‘沙丁胺醇’，请确认并纠正”）；多轮验证：用不同的提示（如“请检查药物名称是否正确”“请核对随访日期的格式”）进行多轮验证，减少错误。
示例：
任务：清洗以下EHR文本中的噪声：
EHR文本：患者服用沙丁按醇气雾剂，每日2次，每次1喷。最近一次随坊日期：2024-03-15。
要求：
1. 找出错别字或格式错误；
2. 纠正错误并说明原因；
3. 输出清洗后的文本。
模型输出：
1. 错别字：“沙丁按醇”应为“沙丁胺醇”（常见药物名称）；“随坊”应为“随访”（临床术语）。
2. 格式错误：无（日期格式正确）。
3. 清洗后的文本：患者服用沙丁胺醇气雾剂，每日2次，每次1喷。最近一次随访日期：2024-03-15。
3.3 环节3：隐私数据保护
问题：医疗数据包含大量隐私信息（如患者姓名、身份证号、住址），泄露会导致严重的法律问题（如违反《医疗数据安全管理规范》）。
解决方案：用提示引导的隐私保护（Prompt-guided Privacy Protection, PGPP）。
经验：
隐私过滤提示：让模型识别并过滤隐私信息（如“请不要提取患者的姓名、身份证号、住址等隐私信息”）；匿名化提示：让模型将隐私信息替换为匿名标识（如“将患者姓名替换为‘患者A’，身份证号替换为‘XXX’”）；差分隐私提示：用提示引导模型生成合成数据（如“根据真实EHR的结构，生成100条合成数据，要求不包含真实患者信息”）。
示例：
任务：处理以下EHR文本，保护患者隐私：
EHR文本：患者姓名：王五，身份证号：11010119800101XXXX，住址：北京市朝阳区XX路XX小区。诊断：2型糖尿病。
要求：
1. 过滤姓名、身份证号、住址等隐私信息；
2. 用匿名标识替换（如“患者姓名”替换为“患者X”）；
3. 保留诊断等非隐私信息。
模型输出：
患者姓名：患者X，身份证号：XXX，住址：XXX。诊断：2型糖尿病。
四、模型优化：提升医疗AI性能的提示技巧
健康科技中的AI模型需要高准确性（如诊断准确率≥90%）、高可解释性（如能说明诊断依据）、高鲁棒性（如应对罕见病例的能力）。提示工程是提升这些性能的关键，以下是四个核心技巧：
4.1 技巧1：链式思维（CoT）提升推理能力
问题：普通模型在处理复杂临床问题时，容易出现“跳跃性结论”（如“患者有咳嗽→诊断肺炎”，忽略了“白细胞正常”的情况）。
解决方案：用CoT提示引导模型一步步推导，展示推理过程。
经验：
明确推理步骤：在提示中规定推理的步骤（如“第一步：分析症状；第二步：结合实验室结果；第三步：参考指南；第四步：给出诊断”）；示例引导：给出包含推理过程的示例（如“示例：患者有咳嗽、发热（症状），白细胞12×10^9/L（实验室结果），符合《肺炎诊疗指南》的诊断标准（指南），因此诊断肺炎（结论）”）；多轮推理：对于复杂问题，用多轮提示（如“第一步：你认为可能的诊断是什么？第二步：支持这个诊断的证据有哪些？第三步：排除其他诊断的理由是什么？”）。
示例：
任务：为以下患者提供诊断建议，需展示推理过程：
患者信息：男，35岁，咳嗽（干咳）2周，伴低热（37.5℃）、盗汗，体重下降2kg。实验室结果：结核菌素试验（PPD）强阳性，胸部CT显示右肺上叶尖段阴影。
要求：
1. 按照“症状分析→实验室结果分析→指南参考→诊断结论”的步骤推理；
2. 引用《肺结核诊疗指南（2023年版）》的相关内容。
4.2 技巧2：自洽性（Self-Consistency）减少不确定性
问题：模型对同一问题的输出可能不一致（如“患者有高血压，建议服用氨氯地平” vs “建议服用硝苯地平”），影响临床信任度。
解决方案：用自洽性提示让模型生成多个输出，选择最一致的那个。
经验：
生成多个输出：用相同的提示生成3-5个输出（如“请生成3个可能的治疗建议”）；一致性判断：让模型判断这些输出的一致性（如“这3个建议是否一致？如果不一致，哪一个最符合指南？”）；加权投票：对于数值型输出（如“建议的药物剂量”），用加权平均（如3个输出分别是“5mg”“5mg”“10mg”，取5mg）。
示例：
任务：为高血压患者生成治疗建议，需遵循以下步骤：
1. 生成3个可能的治疗建议（药物名称+剂量）；
2. 判断这3个建议的一致性；
3. 选择最符合《中国高血压防治指南（2023年版）》的建议。
患者信息：男，45岁，原发性高血压，血压150/95mmHg，无其他并发症。
4.3 技巧3：解释性提示增强临床信任
问题：模型输出的“黑箱”特性（如“诊断肺炎，但不知道为什么”），导致医生不敢使用。
解决方案：用解释性提示让模型输出决策依据。
经验：
强制解释：在提示中加入“请说明理由”（如“请给出诊断建议，并说明理由”）；结构化解释：要求模型按照“证据→推理→结论”的结构输出（如“证据：患者有咳嗽、发热；推理：符合肺炎的症状；结论：诊断肺炎”）；引用指南：让模型引用权威指南作为解释的依据（如“根据《肺炎诊疗指南》，建议完善血常规”）。
示例：
任务：为以下患者提供诊断建议，并说明理由：
患者信息：女，28岁，发热（39℃）、咽痛、吞咽困难，查体：扁桃体肿大（Ⅲ度），表面有脓性分泌物。
要求：
1. 给出诊断结论；
2. 说明理由（包括症状、体征、实验室结果，若有）；
3. 引用权威指南（如《急性扁桃体炎诊疗指南》）。
4.4 技巧4：对抗性提示测试鲁棒性
问题：模型在面对罕见病例或异常输入时，容易输出错误结果（如“患者有‘咳嗽+咯血+体重下降’，模型诊断为‘肺炎’，而实际是‘肺癌’”）。
解决方案：用对抗性提示测试模型的鲁棒性，找出薄弱环节。
经验：
生成对抗性输入：用提示生成罕见病例或异常输入（如“请生成一个‘咳嗽+咯血+体重下降’但不是肺炎的病例”）；测试模型输出：用这些输入测试模型，观察是否输出错误结果；优化提示：针对错误结果，调整提示（如“请考虑罕见疾病的可能，如肺癌”）。
示例：
任务：生成一个对抗性病例，测试模型的鲁棒性：
要求：
1. 病例包含“咳嗽、咯血、体重下降”等症状；
2. 实际诊断不是肺炎（如肺癌、肺结核）；
3. 给出详细的症状、体征、实验室结果。
五、伦理合规：用提示守护健康科技的“底线”
健康科技涉及患者的生命健康，伦理合规是不可触碰的红线。提示工程在伦理合规中的作用，是将伦理规则转化为可执行的提示，以下是三个关键领域的经验：
5.1 领域1：患者隐私保护
要求：严格遵守《医疗数据安全管理规范》《个人信息保护法》，不得泄露患者隐私信息。
提示策略：
隐私过滤提示：明确要求模型不提取或输出隐私信息（如“请不要提取患者的姓名、身份证号、住址等隐私信息”）；匿名化提示：让模型将隐私信息替换为匿名标识（如“将患者姓名替换为‘患者X’”）；隐私审计提示：让模型检查输出是否包含隐私信息（如“请检查输出中是否有患者的隐私信息，若有，请删除”）。
5.2 领域2：模型偏见消除
问题：模型可能因训练数据的偏见（如某一性别或年龄组的样本过多），输出歧视性结果（如“女性患者的高血压治疗建议比男性患者更保守”）。
提示策略：
偏见检测提示：用对抗性提示测试模型的偏见（如“患者是女性，年龄60岁，有高血压病史，建议的治疗方案是什么？” vs “患者是男性，年龄60岁，有高血压病史，建议的治疗方案是什么？”）；偏见纠正提示：让模型忽略性别、年龄等无关因素（如“请根据患者的病情，而不是性别、年龄，给出治疗建议”）；公平性约束提示：要求模型输出公平的结果（如“请确保治疗建议对所有性别、年龄的患者都是公平的”）。
5.3 领域3：医疗责任界定
要求：模型输出的结果不能替代医生的诊断，需明确“AI辅助”的定位。
提示策略：
免责声明提示：在输出中加入免责声明（如“本建议仅供医生参考，不替代临床诊断”）；不确定性提示：让模型识别不确定情况（如“患者症状不典型，建议进一步咨询医生”）；决策边界提示：明确模型的适用范围（如“本模型仅适用于成人社区获得性肺炎的辅助诊断，不适用于儿童或重症肺炎”）。
六、案例研究：某三甲医院EHR分析模型的提示优化实战
6.1 项目背景
某三甲医院的慢性病管理科需要从10万份COPD患者的EHR中提取随访日期、用药调整、症状变化等信息，用于构建疾病进展模型。之前使用的规则引擎准确率只有75%，需要大量人工核对，效率极低。
6.2 问题分析
数据问题：EHR包含大量冗余信息（如主诉中的重复描述）、医学缩写（如“COPD”“沙丁胺醇”）、OCR错误（如“随访”被识别为“随坊”）；模型问题：普通LLM（如GPT-3.5）的提取准确率只有70%，漏提、错提的情况严重；临床需求：医生需要结构化的、准确的信息，用于后续的疾病管理。
6.3 解决方案：三步提示优化
第一步：结构化提示设计
明确要求输出字段（如“随访日期、用药调整、症状变化”），并给出示例（见2.1节代码示例）。
第二步：上下文压缩与缩写映射
用提示总结EHR的核心内容（如“请用一句话概括患者的主要病情和治疗史”），减少冗余干扰；在提示中加入医学缩写词典（如“COPD指慢性阻塞性肺疾病，沙丁胺醇指舒喘灵”），解决术语识别问题。
第三步：迭代优化与反馈
用1000份EHR测试模型，收集医生的反馈（如“漏提了用药剂量”“错把‘随坊’当成了‘随访’”）；根据反馈调整提示（如加入“请提取药物的名称和剂量”“请检查‘随坊’是否为‘随访’的错别字”）。
6.4 结果与反思
结果：模型准确率从70%提升到92%，人工核对时间减少了80%；反思：
临床反馈是提示优化的关键，需要定期与医生沟通；医学缩写词典需要定期更新（如新增“新型冠状病毒肺炎”的缩写“COVID-19”）；对于OCR错误，需要结合上下文纠正（如“随坊”在EHR中通常是“随访”的错别字）。
七、最佳实践：提示工程架构师的健康科技生存指南
结合5年的实战经验，我总结了10条提示工程架构师在健康科技中的最佳实践：
7.1 深入临床一线，理解用户需求
每周至少1次与医生、护士沟通，了解他们的痛点（如“需要快速提取EHR中的随访信息”）；参与临床查房，观察医生的工作流程（如“医生如何阅读影像报告”）；收集临床反馈，用“用户故事”描述需求（如“作为医生，我需要AI帮我提取EHR中的随访信息，这样我可以节省时间用于患者沟通”）。
7.2 构建领域知识图谱，优化提示的专业性
整理医学术语词典（如《医学名词》）、临床指南（如《内科学》《外科学》）；构建领域知识图谱（如“COPD”的症状、诊断标准、治疗方案）；将知识图谱融入提示（如“根据《COPD诊疗指南》，建议患者使用支气管扩张剂”）。
7.3 采用“小步快跑”的迭代方式
从最小可行产品（MVP）开始（如先提取EHR中的“随访日期”）；用少量数据测试（如100份EHR），快速得到反馈；逐步扩展功能（如增加“用药调整”“症状变化”的提取）。
7.4 结合多模态数据，提升提示的全面性
融合文本（EHR）、影像（CT、MRI）、实验室结果（血常规、生化）等多模态数据；用多模态提示（如“结合CT影像特征和EHR中的症状，生成诊断建议”）；利用多模态模型（如GPT-4V、Claude 3）提升性能。
7.5 建立伦理审查机制
成立伦理审查委员会（由医生、律师、数据科学家组成）；对提示进行伦理审查（如“是否包含隐私信息？是否有偏见？”）；定期更新伦理规则（如根据新的法律法规调整提示）。
7.6 用工具自动化提示生成与优化
使用LangChain、LlamaIndex等框架生成提示（如用LangChain的
PromptTemplate
7.7 关注模型的可解释性
要求模型输出推理过程（如“为什么诊断肺炎？”）；使用解释性工具（如SHAP、LIME）可视化模型的决策过程；向医生解释模型的输出（如“模型诊断肺炎的依据是患者有咳嗽、发热和白细胞升高”）。
7.8 应对罕见病例的挑战
收集罕见病例的数据（如通过合作医院获取）；用对抗性提示测试模型（如“生成一个罕见病例，测试模型的性能”）；优化提示（如“请考虑罕见疾病的可能，如肺癌”）。
7.9 保持对行业趋势的关注
阅读健康科技领域的论文（如《Nature Biomedical Engineering》中的AI论文）；参加行业会议（如医疗AI大会、提示工程峰会）；关注政策变化（如《医疗数据安全管理规范》的更新）。
7.10 培养“临床思维”
学习临床知识（如《内科学》《外科学》）；用临床思维设计提示（如“医生会如何分析这个病例？”）；把自己当成“AI医生”，思考如何用提示引导模型做出正确的决策。
八、结论与展望
8.1 结论
提示工程是健康科技中连接AI与临床的关键技术，它能解决非结构化数据处理、模型泛化能力不足、临床可解释性差等痛点。通过深入理解临床场景、优化提示设计、结合领域知识，提示工程架构师能构建更有效的医疗AI模型，帮助医生提高效率，改善患者 outcomes。
8.2 展望
未来，提示工程在健康科技中的应用将更加广泛：
多模态提示：结合文本、影像、声音等多模态数据，提升模型的全面性（如“结合患者的咳嗽声音和CT影像，诊断肺炎”）；实时提示优化：根据临床场景动态调整提示（如“在急诊场景中，提示模型优先处理紧急情况”）；个性化提示：根据患者的个体差异（如基因、生活习惯）生成个性化建议（如“根据患者的基因检测结果，建议调整糖尿病药物剂量”）。
8.3 行动号召
如果你正在做健康科技中的AI项目，不妨试试文中的提示技巧：
用结构化提示提取EHR信息；用CoT提示提升模型的推理能力；用解释性提示增强临床信任。
欢迎在评论区分享你的结果，或者提出问题，我们一起讨论！
九、附加部分
9.1 参考文献
《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》（CoT的经典论文）；《Ethical Considerations in AI for Healthcare》（医疗AI伦理的综述论文）；《中国成人社区获得性肺炎诊疗指南（2023年版）》（临床指南）；《医疗数据安全管理规范》（政策文件）；《LangChain官方文档》（提示工程工具）。
9.2 致谢
感谢某三甲医院的李主任和张护士，他们提供了临床需求和反馈；感谢我的团队成员，他们在提示优化中给予了帮助；感谢OpenAI、Anthropic等公司，他们提供了强大的LLM模型。
9.3 作者简介
本文作者是资深提示工程架构师，拥有5年健康科技领域经验，曾参与多个医疗AI项目的提示设计与优化（如EHR分析、CDSS、患者教育）。擅长将提示工程与临床场景结合，提升模型性能，推动AI在医疗领域的落地。
欢迎关注我的公众号“健康科技与提示工程”，获取更多实战经验！
声明：本文中的案例均为虚构，如有雷同，纯属巧合。医疗AI的应用需严格遵守法律法规和伦理规范，建议在医生的指导下使用。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
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