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来源：HIT专家网 作者：郑西川
随着医学数据量增长和快速更新，传统科研方法面临着诸多挑战。DeepSeek作为强大的人工智能工具，能够处理和分析海量文本数据，为医学科研提供新思路和方法。
作为与DeepSeek交互的关键要素，提示词的设计和优化对于模型输出的准确性和有效性至关重要。因此，深入研究提示词及其在临床科研中的应用具有重要现实意义。
大语言模型提示词
提示词是用户与大语言模型交互时输入的文本信息，是引导大模型进行内容生成的命令，它为模型提供了任务的背景、目标和约束条件。在医学科研中，提示词的作用体现在以下几个方面：
1.明确任务目标。精心设计的提示词，可以向大语言模型清晰地传达用户的需求，使其能够准确地理解任务性质和目的。例如在医学文献检索中，通过指定特定的疾病名称、研究方法或关键词等提示词，模型可以快速定位相关文献，提高检索效率。
2.引导模型输出。提示词可以引导DeepSeek生成符合用户期望的输出内容。不同提示词可能会导致模型产生不同回答，合理设计提示词可以有效控制模型输出质量和方向。例如在医学知识问答中，通过提问式提示词，模型可以生成针对性答案。
3.提供上下文信息。在医学临床科研中，问题解答需要依赖于特定的上下文信息。提示词可以为模型提供必要的背景知识，使其能够更好地理解问题背景和语境，从而生成更准确的答案。例如在临床病历分析中，通过提供患者的病史、症状、检查结果等信息作为提示词，模型可以更全面地分析病情，提出合理诊断和治疗建议。
DeepSeek提示词工程构建
提示词工程是指对提示词进行系统设计、优化和管理的过程。在医学临床科研中，构建有效的提示词工程可以显著提高大语言模型应用效果。
提示词工程构建方法如下文所示：
1.需求分析
构建提示词工程之前，需要对医学临床科研具体需求进行深入分析，了解科研人员在不同阶段的任务目标、数据来源和应用场景，确定提示词基本框架和内容方向。例如在医学研究设计阶段，需要提示词帮助生成研究方案、确定研究变量等；在数据分析阶段，则需要提示词辅助进行数据解读和结果分析。
2.提示词设计
根据需求分析结果，设计具体提示词。提示词设计应遵循以下原则：
（1）简洁明了：提示词应尽量简洁，避免冗长和复杂的句子结构，以便模型能够快速理解和处理。例如，“请列举肺癌的常见症状”比“请详细说明肺癌患者可能出现的所有症状以及这些症状与肺癌之间的关联”更为简洁明了。
（2）准确具体：提示词应准确表达用户需求，避免模糊和歧义。例如，“请分析该患者是否患有糖尿病”比“请分析该患者的病情”更具体，能够引导模型生成更准确的答案。
（3）包含上下文信息：在需要的情况下，提示词应包含足够的上下文信息，以便模型能够更好地理解问题背景和语境。例如，在临床病例分析中，可以将患者的病史、症状、检查结果等信息作为上下文信息嵌入提示词中。
3.提示词优化
设计好的提示词需要经过优化，以提高模型输出的准确性和有效性。优化方法包括：
（1）实验验证：通过实验验证提示词效果，根据输出结果对提示词进行调整和改进。如果模型输出的答案不符合预期，可以尝试修改提示词措辞、结构或上下文信息。
（2）用户反馈：收集用户对提示词和模型输出反馈意见，根据反馈进行优化。可以请科研人员对模型生成文献综述进行评价，指出其中优点和不足，以便进一步改进提示词。
（3）多轮迭代：提示词优化是一个多轮迭代过程，需要不断尝试和调整，直到找到最合适的提示词为止。
4.提示词管理
随着医学临床科研的不断深入，提示词数量和种类会不断增加。因此，需要建立“有效提示词管理系统”，对提示词进行分类、存储和更新。提示词管理系统可以帮助科研人员快速查找和使用已有提示词，方便对提示词进行维护和优化。
临床科研中的提示词使用技巧
在医学临床科研中合理运用DeepSeek提示词，可以提高科研效率和质量。以下是一些使用技巧：
1.文献综述
医学研究初期阶段，需要对相关领域文献进行全面综述，以了解研究现状和进展，可以通过提示词快速生成文献综述，帮助科研人员节省时间和精力。例如，提示词输入 “请对近年来关于阿尔茨海默病的研究进展进行综述”，DeepSeek可以根据提示词生成研究背景、方法、结果和结论文献综述。
2.临床决策支持
临床实践中，DeepSeek可以结合患者病史、症状、检查结果等，通过提示词生成诊断建议和治疗方案。例如，提示词输入“根据患者病史、症状和检查结果，判断患者是否患有心肌梗死，并提出相应的治疗方案”，模型可以基于其训练数据和知识库，生成合理的诊断和治疗建议。
3.医学知识问答
医学科研人员在研究过程中可能会遇到各种问题，需要及时获取准确医学知识。DeepSeek可以通过提示词回答医学知识相关问题，帮助科研人员解决疑惑。例如，提示词输入“请解释什么是基因编辑技术及其在医学中的应用”，模型可以生成详细答案，包括基因编辑技术原理、方法和应用案例等内容。
4.临床数据分析
数据分析是医学研究的关键环节之一。DeepSeek可以通过提示词帮助科研人员进行数据分析和结果解读。例如，提示词为“请对这组临床试验数据进行分析，并解释其统计学意义”，模型根据提示词对数据进行分析，并生成包含统计学方法、结果和结论的报告，辅助科研人员更好地理解研究结果。
5.医学文本生成
DeepSeek可以用于生成医学文本，如研究报告、论文草稿等。科研人员可以通过提示词指定文本主题、结构和内容要求，在模型生成的初步文本草稿基础上进行修改和完善，从而提高写作效率。例如，提示词为“请根据以下研究结果撰写一篇关于高血压治疗的论文草稿”，模型可以根据提示词生成论文的标题、摘要、引言、方法、结果和讨论等部分草稿。
结论
DeepSeek在医学临床科研中具有广泛应用前景，提示词工程是充分发挥其作用的关键。通过合理设计和优化提示词，可以有效提高大语言模型在医学科研中的应用效果。医学科研工作者应积极学习和掌握提示词工程的方法和技巧，充分利用DeepSeek优势，推动医学科研进步和发展。
【作者简介】
郑西川，上海交通大学附属第六人民医院计算机中心教授级高工。上海交通大学医学院生物医学工程专业硕士研究生导师，苏州大学放射医学与公共卫生学院生物医学工程专业硕士研究生导师。中国医院协会信息专业委员会（CHIMA）委员，中国医药信息学会（CMIA）委员，上海市医院协会信息管理专业委员会委员，中国医药信息学会上海分会常委，中国生物医药技术协会医药信息分会常委，《医疗卫生装备》杂志特约审稿专家。
研究方向：①基于PACS电子病历的临床信息共享；②HL7/XML电子转诊相关技术及应用研究；③区域临床信息共享及协同医疗信息技术研究；④数字化医院的相关标准及实现技术。近年来，先后承担上海市“十一五”重大科技项目、上海市科委自然科学基金项目、上海市经济信息委信息化专项基金以及院级课题多项。发表论文40余篇。
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