医疗应用中的提示工程范式：范围审查与最佳实践建议

提示工程对于发挥大型语言模型（LLM）的潜力至关重要，尤其是在需要使用专业术语和措辞的医学领域。然而，提示工程在医学领域的有效性仍有待充分探索。在这项研究中，我们回顾了 114 篇近期论文（2022-2024 年），这些论文应用了提示工程技术来解决医学问题，涵盖了提示学习（Prompt Learning, PL）、提示调整（Prompt Tuning, PT）和提示设计（Prompt Design, PD）等方面。其中，PD 是最常见的技术，有 78 篇论文涉及了这一内容。在 12 篇论文中，PD、PL 和 PT 术语被互换使用。ChatGPT 是使用最广泛的 LLM，有 7 篇论文使用它来处理敏感的临床数据。链式思维（Chain-of-Thought）是这些论文中最常见的提示工程技术。虽然 PL 和 PT 相关的研究通常会提供评估基于提示的方法的基线，但 64% 的 PD 研究缺乏与提示无关的基线。我们整理了表格和图表来总结现有研究成果，并提供了报告建议，以期为未来的研究贡献提供指导。

一、引言

本文《医疗应用中的提示工程范式：范围审查与最佳实践建议》《医疗应用中的提示工程范式：范围审查与最佳实践建议》由Jamil Zaghir等人撰写，旨在探讨提示工程在医疗领域的重要性以及其在大型语言模型（LLMs）潜力挖掘中的关键作用。随着医疗领域对自然语言处理（NLP）技术的需求日益增长，如何有效应用提示工程成为了研究的关键。本文通过对114篇近期相关研究的综述，为医疗领域的提示工程应用提供了深入的见解和建议。

二、研究背景与重要性

医疗领域的专业术语和表述使得传统的NLP技术难以直接应用。提示工程作为一种新兴技术，通过精心设计的提示（prompt）来指导LLMs生成符合医疗领域需求的回答，从而极大地提高了LLMs在医疗领域的适用性。然而，医疗领域的提示工程研究尚处于起步阶段，其有效性和实用性仍需进一步探索。

三、研究内容与方法

本文综述了2022年至2024年间114篇关于医疗领域提示工程的研究，涵盖了提示学习（PL）、提示调整（PT）和提示设计（PD）三个方面。其中，PD是最普遍的研究方向，占据了78篇文章。值得注意的是，有12篇论文在提及PD、PL和PT时存在术语混淆的情况。此外，ChatGPT是医疗领域中最常用的LLM，其中七篇论文将其应用于处理敏感的临床数据。

在技术方面，Chain-of-Thought成为了最常见的提示工程技术，它通过一系列逻辑上连贯的步骤来指导LLMs的推理过程。PL和PT文章通常提供了基于提示的方法的评估基准，但令人惊讶的是，64%的PD研究缺乏与提示无关的基准进行比较。

四、研究结果与发现

本书对现有的医疗领域提示工程研究进行了详细的总结和分析，并指出了其中的一些重要发现：

1. PD的普及性：PD是医疗领域中最为普遍的提示工程研究方向，反映了在医疗领域中对LLMs进行定制化设计的重要性。

2. ChatGPT的广泛应用：ChatGPT在医疗领域的应用表明了其在处理复杂、敏感数据方面的潜力。

3. Chain-of-Thought的流行性：Chain-of-Thought作为一种新型的提示工程技术，其在医疗领域的应用表明其在提高LLMs推理能力方面的有效性。

4. 基准设置的不足：PD研究中缺乏非提示相关的基准比较，这限制了对其有效性的全面评估。

五、建议与展望

基于对现有研究的总结和分析，本文提出了一系列建议以指导未来的研究：

1. 明确术语定义：为了避免混淆，未来的研究应明确界定PD、PL和PT等术语的定义。

2. 多样化LLM应用：除了ChatGPT外，还应探索其他LLM在医疗领域的应用，以发现更多可能性和优势。

3. 加强基准设置：未来的PD研究应设置与提示无关的基准进行比较，以全面评估其有效性。

4. 深化Chain-of-Thought研究：Chain-of-Thought在医疗领域的应用展现了其巨大潜力，未来应进一步探索其在提高LLMs推理能力方面的应用。

六、结论

本文通过对医疗领域提示工程研究的综述，为未来的研究提供了重要的参考和指导。随着医疗领域对NLP技术的需求不断增长，提示工程将在其中发挥越来越重要的作用。未来的研究应关注于如何更好地应用提示工程来提高LLMs在医疗领域的性能和适用性。

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