PROMPT ENGINEERING В МЕДИЦИНЕ: УПРАВЛЕНИЕ ПОТЕНЦИАЛОМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ, ОБРАЗОВАНИИ И НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
;
Prompt engineering, большие языковые модели, клиническая поддержка принятия решений, медицинское образование, искусственный интеллект в здравоохранении, доказательная медицина, цифровая грамотностьAbstrak
Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) трансформируют подходы к обработке медицинской информации, однако качество их выходных данных критически зависит от структуры входного запроса. Prompt engineering – методология целенаправленного конструирования текстовых инструкций для LLM – становится необходимым инструментом для врачей-исследователей, клиницистов и преподавателей медицинских вузов. В настоящей статье систематизированы базовые принципы prompt engineering, включая задание роли, контекста, формата вывода и цепочки рассуждений. Рассмотрены конкретные сценарии применения в трёх доменах: научные исследования (анализ когортных данных, систематический обзор литературы, редактирование рукописей), медицинское образование (проблемно-ориентированное обучение, генерация клинических кейсов и MCQ) и клиническая практика (поддержка принятия решений, дифференциальная диагностика, предоперационное планирование). Обсуждены этические ограничения, включая риск галлюцинаций, конфиденциальность данных и незаменимую роль экспертной верификации. Перспективы развития связаны с формированием цифровой грамотности как базовой компетенции медицинского профессионала
Iqtiboslar
Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, Sillos C, De Leon L, Elepaño C, et al. Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Health. 2023;2(2):e0000198.
Nori H, King N, McKinney SM, Carignan D, Horvitz E. Capabilities of GPT-4 on medical competency examinations. arXiv preprint arXiv:2303.13375. 2023.
Singhal K, Azizi S, Tu T, Mahdavi SS, Wei J, Chung HW, et al. Large language models encode clinical knowledge. Nature. 2023;620(7972):172–180.
Liévin V, Hother CE, Motzfeldt AG, Winther O. Can large language models reason about medical questions? Patterns. 2024;5(3):100943.
Dave T, Athaluri SA, Singh S. ChatGPT in medicine: an overview of its applications, advantages, limitations, future prospects, and ethical considerations. Front Artif Intell. 2023;6:1169595.
Sallam M. ChatGPT utility in healthcare education, research, and practice: systematic review on the promising perspectives and valid concerns. Healthcare. 2023;11(6):887.
Thirunavukarasu AJ, Ting DSJ, Elangovan K, Gutierrez L, Tan TF, Ting DSW. Large language models in medicine. Nat Med. 2023;29(8):1930–1940.
Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, limits, and risks of GPT-4 as an AI chatbot for medicine. N Engl J Med. 2023;388(13):1233–1239.
Cascella M, Montomoli J, Bellini V, Bignami E. Evaluating the feasibility of ChatGPT in healthcare: an analysis of multiple clinical and research scenarios. J Med Syst. 2023;47(1):33.
Wang X, Chen Y, Wang L, Liu Z, Liu J. Prompt engineering in consistency and reliability with the medical AI correspondence. npj Digit Med. 2024;7(1):207.
Wei J, Wang X, Schuurmans D, Bosma M, Ichter B, Xia F, et al. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. Adv Neural Inf Process Syst. 2022;35:24824–24837.
Savage T, Nayak A, Gallo R, Rangan E, Chen JH. Diagnostic reasoning prompts reveal the potential for large language model interpretability in medicine. npj Digit Med. 2024;7(1):20.
White J, Fu Q, Hays S, Sandborn M, Olea C, Gilbert H, et al. A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with ChatGPT. arXiv preprint arXiv:2302.11382. 2023.
Tang L, Sun Z, Idnay B, Nestor JG, Soroush A, Elber Melo PA, et al. Evaluating large language models on medical evidence summarization. npj Digit Med. 2023;6(1):158.
Clusmann J, Kolbinger FR, Muti HS, Grberó GI, Nikberó JN, Schneider V, et al. The future landscape of large language models in medicine. Commun Med. 2023;3(1):141.
Agrawal M, Hegselmann S, Lang H, Kim Y, Sontag D. Large language models are few-shot clinical information extractors. arXiv preprint arXiv:2205.12689. 2022.
Sandmann S, Riepenhausen S, Plagwitz L, Dugas M. Systematic analysis of ChatGPT, Google search, and Llama 2 for clinical decision support. Nat Commun. 2024;15(1):2050.
Sallam M, Salim NA, Barakat M, Al-Tammemi AB. ChatGPT applications in medical, dental, pharmacy, and public health education: a descriptive study highlighting the advantages and limitations. Narra J. 2023;3(1):e103.
Safranek CW, Sidamon-Eristoff AE, Gilson A, Chartash D. The role of large language models in medical education: applications and implications. JMIR Med Educ. 2023;9:e50945.
Bhayana R, Krishna S, Bleakney RR. Chatbots and large language models in radiology: a practical primer for clinical and research applications. Radiology. 2024;310(2):e232756.
Strong E, DiGiammarino A, Weng Y, Basaviah P, Hosamani P, Kumar A, et al. Chatbot vs medical student performance on free-response clinical reasoning examinations. JAMA Intern Med. 2023;183(9):1028–1030.
Gilson A, Safranek CW, Huang T, Socrates V, Chi L, Taylor RA, et al. How does ChatGPT perform on the United States Medical Licensing Examination (USMLE)? The implications of large language models for medical education and knowledge assessment. JMIR Med Educ. 2023;9:e45312.
Kanjee Z, Crowe B, Rodman A. Accuracy of a generative artificial intelligence model in a complex diagnostic challenge. JAMA. 2023;330(1):78–80.
Savage T, Nayak A, Gallo R, Rangan E, Chen JH. Diagnostic reasoning prompts reveal the potential for large language model interpretability in medicine. npj Digit Med. 2024;7(1):20.
Mehandru N, Miao BY, Almaraz ER, Sushil M, Butte AJ, Alaa A. Evaluating large language models as agents in the clinic. npj Digit Med. 2024;7(1):84.
Chen S, Guevara M, Moningi S, Hoebers F, Kann BH. The effect of using a large language model to respond to patient messages. Lancet Digit Health. 2024;6(5):e379–e381.
Omiye JA, Lester JC, Spichak S, Rotemberg V, Daneshjou R. Large language models propagate race-based medicine. npj Digit Med. 2023;6(1):195.
Meskó B, Topol EJ. The imperative for regulatory oversight of large language models (or generative AI) in healthcare. npj Digit Med. 2023;6(1):120.
Duong D, Solomon BD. Analysis of large-language model versus human performance for genetics questions. Eur J Hum Genet. 2024;32(4):466–468.
Goh E, Gallo R, Hom J, Strong E, Weng Y, Kerman J, et al. Large language model influence on diagnostic reasoning: a randomized clinical vignette study. JAMA Netw Open. 2024;7(10):e2440969.
