健康科技的新突破点：提示工程的重要贡献方向

电子病历：把非结构化文本变成结构化数据，释放数据价值；临床决策：让AI建议符合指南和患者情况，提升医生信任度；患者交互：用共情式回复解决患者的深层需求，提高用户粘性；医疗科研：帮科研人员快速提炼文献核心信息，加速研究进程。本质上，提示工程是健康科技的“AI翻译官”——它把“医疗场景的需求”翻译成“AI能理解的指令”，把“混乱的医疗数据”翻译成“可用的决策信息”。

大阳阳544

298人浏览 · 2026-02-03 21:23:35

大阳阳544 · 2026-02-03 21:23:35 发布

健康科技的AI拐点：提示工程如何重构医疗数据的“对话”能力？

引言：健康科技的“数据哑巴”困境，该用提示工程破局了！

你有没有见过这样的场景？

医院的电子病历系统里堆着几十万份非结构化文本：医生手写的“咳嗽3天，白痰”、护士记录的“血压130/85，心率72”、检验报告里的“白细胞计数11×10^9/L”……这些数据像散落在地上的拼图，AI模型想“读”懂它们，却总输出“答非所问”的结果——比如把“无糖尿病史”误判为“有糖尿病”。
临床决策支持系统（CDSS）明明集成了最新指南，却给一位有高血压的COPD患者推荐了“β受体阻滞剂”（指南明确禁用），因为模型没“理解”患者的合并症。
患者用AI问诊APP描述“胸口闷，爬楼梯喘”，得到的回复是“建议就医”——但其实可以更精准：“结合你的年龄（55岁）和高血压史，需要优先排查冠心病，建议做心电图和心肌酶检查”。

这些问题的核心不是AI模型不够强，而是我们没教会AI“用医疗的语言对话”。而解决这个问题的关键，就是提示工程（Prompt Engineering）——一门通过设计“聪明的指令”，让AI模型听懂医疗场景需求、用好医疗数据的技术。

本文将带你拆解：

为什么健康科技比任何领域都更需要提示工程？
提示工程如何解决健康科技的四大核心痛点？
如何用提示工程打造更精准的医疗AI应用？

读完本文，你将能：

用提示工程把“混乱的医疗数据”变成“可用的决策信息”；
让AI医疗工具输出符合临床规范的建议；
设计出更懂患者和医生的交互体验。

准备工作：你需要知道的3个基础认知

在开始之前，先明确几个关键前提——不需要你是AI专家，但需要对健康科技和大语言模型（LLM）有基本认知：

1. 技术栈/知识要求

了解**大语言模型（LLM）**的基本概念：比如GPT-4、Claude 3、文心一言这些能理解和生成文本的AI模型；
对健康科技场景有认知：比如电子病历（EMR）、临床决策支持（CDSS）、患者自我管理、医疗科研这些常见方向；
能读懂简单的JSON/结构化数据（因为医疗数据常需要结构化输出）。

2. 工具准备

可选：大语言模型API（比如OpenAI API、Anthropic API）——用来测试Prompt效果；
可选：开源提示工程框架（比如LangChain、LlamaIndex）——用来构建更复杂的医疗AI系统；
必备：一份真实的医疗数据样本（比如匿名的电子病历、临床指南片段）——用来模拟场景。

核心内容：提示工程在健康科技中的4大贡献方向

提示工程不是“调参”，也不是“凑字数”——它是用“场景化指令”连接“医疗数据”和“AI能力”的桥梁。以下是它在健康科技中的4个核心应用方向，每个方向都有“痛点→解决方案→实战Prompt示例”。

方向1：电子病历（EMR）：从“文本垃圾”到“结构化金矿”

痛点：非结构化病历的“解读困境”

医院的电子病历中，80%以上是非结构化文本（手写、语音转文字、自由输入）。比如这份病历：

“患者王芳，女，48岁，主诉‘反复头痛2年，加重1周’。现病史：2年前无诱因出现头痛，以双侧颞部为主，呈搏动性，每次持续约4-6小时，休息后缓解，未规律治疗；1周前因工作压力大，头痛加重，伴恶心、呕吐1次，无发热、意识障碍。既往史：高血压病史3年，口服氨氯地平5mg qd，血压控制在120/80左右；否认糖尿病、脑血管病史。查体：T36.5℃，P78次/分，R18次/分，BP130/85mmHg；神志清，精神可，双侧瞳孔等大等圆，对光反射灵敏，无颈强直，心肺腹未见异常，神经系统体征阴性。辅助检查：头颅CT未见明显异常；血常规：白细胞6.8×10^9/L，血红蛋白125g/L；血生化：血糖5.2mmol/L，血脂正常。诊断：原发性头痛（偏头痛）；高血压1级（低危）。用药：佐米曲普坦片2.5mg 发作时口服；氨氯地平5mg qd 续用。”

如果直接让AI提取“诊断结果”和“用药方案”，可能得到：

“诊断：头痛、高血压；用药：佐米曲普坦、氨氯地平。”

这显然不符合临床要求——缺少诊断的具体类型（原发性头痛-偏头痛）、用药的剂量和频率。

解决方案：结构化提示+Few-Shot学习

提示工程的核心思路是：用“示例+明确字段”告诉AI“该输出什么”。具体来说：

定义结构化目标：明确需要提取的字段（比如患者ID、诊断类型、用药剂量）；
给AI“找例子”：用1-2个正确的“输入→输出”示例，让AI学习格式；
约束输出格式：要求AI用JSON/表格等结构化格式输出，避免歧义。

实战Prompt示例

任务：将电子病历文本转换为结构化JSON，包含以下必填字段：
- 患者基本信息：姓名、性别、年龄、主诉
- 临床信息：现病史、既往史、查体结果、辅助检查
- 医疗决策：诊断结果（需包含具体亚型）、用药方案（需包含剂量+频率）

示例：
输入：
患者张三，男，35岁，主诉咳嗽3天。现病史：3天前受凉后出现咳嗽，咳白痰，无发热；既往史：无高血压、糖尿病史；查体：T36.8℃，P70次/分，R16次/分，BP120/75mmHg，双肺呼吸音清，无啰音；辅助检查：血常规正常；诊断：急性支气管炎；用药：右美沙芬10mg tid。
输出：
{
  "患者基本信息": {
    "姓名": "张三",
    "性别": "男",
    "年龄": 35,
    "主诉": "咳嗽3天"
  },
  "临床信息": {
    "现病史": "3天前受凉后出现咳嗽，咳白痰，无发热",
    "既往史": "无高血压、糖尿病史",
    "查体结果": "T36.8℃，P70次/分，R16次/分，BP120/75mmHg，双肺呼吸音清，无啰音",
    "辅助检查": "血常规正常"
  },
  "医疗决策": {
    "诊断结果": "急性支气管炎",
    "用药方案": "右美沙芬10mg tid"
  }
}

现在处理以下病历：
患者王芳，女，48岁，主诉“反复头痛2年，加重1周”。现病史：2年前无诱因出现头痛，以双侧颞部为主，呈搏动性，每次持续约4-6小时，休息后缓解，未规律治疗；1周前因工作压力大，头痛加重，伴恶心、呕吐1次，无发热、意识障碍。既往史：高血压病史3年，口服氨氯地平5mg qd，血压控制在120/80左右；否认糖尿病、脑血管病史。查体：T36.5℃，P78次/分，R18次/分，BP130/85mmHg；神志清，精神可，双侧瞳孔等大等圆，对光反射灵敏，无颈强直，心肺腹未见异常，神经系统体征阴性。辅助检查：头颅CT未见明显异常；血常规：白细胞6.8×10^9/L，血红蛋白125g/L；血生化：血糖5.2mmol/L，血脂正常。诊断：原发性头痛（偏头痛）；高血压1级（低危）。用药：佐米曲普坦片2.5mg 发作时口服；氨氯地平5mg qd 续用。

输出结果（AI生成）

{
  "患者基本信息": {
    "姓名": "王芳",
    "性别": "女",
    "年龄": 48,
    "主诉": "反复头痛2年，加重1周"
  },
  "临床信息": {
    "现病史": "2年前无诱因出现头痛，以双侧颞部为主，呈搏动性，每次持续约4-6小时，休息后缓解，未规律治疗；1周前因工作压力大，头痛加重，伴恶心、呕吐1次，无发热、意识障碍",
    "既往史": "高血压病史3年，口服氨氯地平5mg qd，血压控制在120/80左右；否认糖尿病、脑血管病史",
    "查体结果": "T36.5℃，P78次/分，R18次/分，BP130/85mmHg；神志清，精神可，双侧瞳孔等大等圆，对光反射灵敏，无颈强直，心肺腹未见异常，神经系统体征阴性",
    "辅助检查": "头颅CT未见明显异常；血常规：白细胞6.8×10^9/L，血红蛋白125g/L；血生化：血糖5.2mmol/L，血脂正常"
  },
  "医疗决策": {
    "诊断结果": "原发性头痛（偏头痛）、高血压1级（低危）",
    "用药方案": "佐米曲普坦片2.5mg 发作时口服；氨氯地平5mg qd 续用"
  }
}

为什么有效？

Few-Shot学习：用示例告诉AI“正确的格式是什么”，避免AI“自由发挥”；
字段约束：明确要求“诊断结果需包含具体亚型”“用药方案需包含剂量+频率”，直接解决了之前的“信息遗漏”问题；
结构化输出：JSON格式让数据能直接导入电子病历系统或用于后续分析。

方向2：临床决策支持（CDSS）：从“泛泛而谈”到“精准合规”

痛点：AI建议的“临床适配性”问题

临床决策支持系统（CDSS）的核心是“给医生提供符合指南的建议”，但传统CDSS常犯两个错误：

脱离患者具体情况：比如给一位有严重哮喘的患者推荐“β受体阻滞剂”（会诱发哮喘发作）；
不符合最新指南：比如用2019年的COPD指南给2023年的患者提建议。

这些错误的根源不是模型没学过指南，而是模型没“理解”“指南+患者情况”的结合逻辑。

解决方案：指南锚定+上下文增强

提示工程的思路是：把“指南规则”和“患者上下文”直接嵌入Prompt，让AI在生成建议时“同时考虑两者”。具体步骤：

锚定指南：引用权威指南的具体条款（比如“2023年GOLD COPD指南”）；
增强上下文：完整输入患者的关键信息（合并症、检查结果、用药史）；
结构化输出：要求AI按“病情评估→治疗建议→依据”的结构输出，方便医生验证。

实战Prompt示例

角色：你是一名呼吸科副主任医师，需要根据《2023年GOLD慢性阻塞性肺疾病（COPD）诊断、治疗与预防全球策略》，为患者提供精准的临床决策支持。

患者信息：
- 姓名：李建国
- 性别：男
- 年龄：72岁
- COPD病史：15年
- 当前症状：咳嗽（每日15-20次）、咳痰（黄色黏痰，每日约30ml）、活动后气短（步行30米需休息）
- 肺功能：FEV1/FVC=50%，FEV1占预计值35%（GOLD分级：D级）
- 合并症：高血压（病史10年，口服硝苯地平30mg qd，血压控制在135/85mmHg）、胃食管反流病（GERD，病史5年，口服奥美拉唑20mg qd）
- 既往用药：沙丁胺醇气雾剂（按需使用）、异丙托溴铵气雾剂（每日2次）
- 过敏史：无

任务要求：
1. 病情评估：基于GOLD分级和患者症状，总结患者的病情严重程度；
2. 药物治疗建议：需包含“控制药物”和“缓解药物”，并引用指南中的具体推荐条款；
3. 注意事项：需提示合并症对治疗的影响（比如GERD是否影响药物选择）。

输出结果（AI生成）

### 1. 病情评估  
患者为COPD GOLD D级（FEV1占预计值35% < 50%，且存在频繁急性加重风险：症状严重（活动后气短明显）、咳痰量增多（黄色黏痰））。

### 2. 药物治疗建议  
- **控制药物（长期使用，减少急性加重）**：  
  推荐使用“吸入型长效β2受体激动剂（LABA）+吸入型糖皮质激素（ICS）+长效抗胆碱能药物（LAMA）三联疗法”（引用2023年GOLD指南推荐：对于GOLD D级患者，三联疗法可显著降低急性加重风险和死亡率）。具体方案：  
  - 布地奈德福莫特罗粉吸入剂（160/4.5μg）：1吸/次，2次/日（ICS+LABA）；  
  - 噻托溴铵粉雾剂（18μg）：1吸/次，1次/日（LAMA）。  
- **缓解药物（按需使用，缓解急性症状）**：  
  继续使用沙丁胺醇气雾剂（100μg/揿）：1-2揿/次，按需使用（指南推荐：短效β2受体激动剂为首选缓解药物）。

### 3. 注意事项  
- 患者合并GERD，需注意：ICS可能加重反流症状（布地奈德为糖皮质激素，部分患者使用后可能出现咽喉部刺激），建议用药后用清水漱口（减少口咽部残留），并定期复查胃镜（每1-2年）；  
- 硝苯地平（钙通道阻滞剂）与LAMA（噻托溴铵）无明显相互作用，可继续使用，但需监测血压（避免低血压）。

为什么有效？

指南锚定：直接引用“2023年GOLD指南”，确保建议的合规性；
上下文增强：完整输入患者的合并症（高血压、GERD）和用药史，避免“一刀切”的建议；
结构化输出：用“病情评估→治疗建议→注意事项”的结构，符合医生的临床思维逻辑。

方向3：患者交互：从“机械回复”到“共情式指导”

痛点：患者AI工具的“不近人情”

很多患者自我管理APP的AI问诊功能，回复都很“机械”：

患者说“我糖尿病，最近脚麻”，AI回复“建议就医检查周围神经病变”；
患者问“我妈有高血压，能吃柚子吗？”，AI回复“柚子可能影响降压药效果，建议少吃”。

这些回复没错，但没解决患者的“深层需求”：比如“脚麻是不是很严重？”“少吃是指多少？”“如果吃了怎么办？”。

解决方案：共情提示+阶梯式引导

提示工程的思路是：让AI“学会用患者的语言说话”，先共情，再给出具体、可操作的建议。具体步骤：

共情开头：先认可患者的感受（比如“我理解你担心脚麻的心情”）；
具体建议：用“可量化”“可执行”的语言（比如“每天柚子不超过100克”）；
阶梯式引导：根据患者的问题深度，逐步给出更详细的信息（比如先回答“能不能吃”，再回答“吃了怎么办”）。

实战Prompt示例

角色：你是一名内分泌科护士，负责解答糖尿病患者的日常问题。要求：
1. 回复开头需共情（比如“我理解你担心血糖的心情”）；
2. 建议需具体、可操作（比如“每天吃100克苹果，分两次吃”）；
3. 避免使用医疗术语（比如不说“周围神经病变”，说“脚部神经受损”）；
4. 若问题涉及风险，需提示“紧急情况”（比如“如果出现脚痛、溃烂，立刻就医”）。

患者问题：我有2型糖尿病，最近总觉得脚麻，像有蚂蚁爬，是不是很严重啊？需要去医院吗？

输出结果（AI生成）

我特别理解你担心脚麻的心情——很多糖尿病患者都会遇到类似的情况，先别太着急～  

你的脚麻症状可能是糖尿病引起的**脚部神经受损**（常见于血糖控制不好的患者），但要不要立刻去医院，可以先看这2点：  
1. **有没有加重的迹象**：如果脚麻从“偶尔”变成“天天有”，或者出现脚痛、皮肤溃烂、走路没力气，一定要马上去医院（这些可能是神经病变加重的信号）；  
2. **血糖控制得怎么样**：最近1个月的空腹血糖有没有超过7mmol/L？餐后2小时有没有超过10mmol/L？如果血糖没控制好，也建议去医院调整用药。  

如果暂时没有加重，可以先做这2件事缓解：  
- 每天用温水泡脚（水温不超过40℃，避免烫伤），泡10-15分钟后轻轻按摩脚部；  
- 穿宽松、软底的鞋子（避免挤压脚部神经）。  

另外，记得下次复查时跟医生提脚麻的情况，可能需要做个**神经电生理检查**（很简单，不会痛），看看神经受损的程度～

为什么有效？

共情开头：让患者觉得“AI懂我”，而不是“机械回复”；
具体建议：用“温水泡脚（40℃）”“穿宽松软底鞋”这样的可操作步骤，比“注意脚部护理”更有用；
阶梯式引导：先区分“紧急情况”和“非紧急情况”，再给出缓解方法，符合患者的认知逻辑。

方向4：医疗科研：从“文献大海”到“精准线索”

痛点：科研人员的“文献 overload”

医疗科研中，80%的时间花在找文献、读文献上。比如一位研究“AI在肺癌早筛中的应用”的医生，需要读：

近5年的肺癌早筛指南（比如NCCN、ESMO）；
近3年的AI肺癌筛查论文（比如CNN、Transformer模型的研究）；
相关的临床数据（比如CT影像的标注标准、患者随访结果）。

这些文献加起来有几百篇，读完需要几个月——而科研的核心是“找问题”，不是“读文献”。

解决方案：目标导向提示+知识提取

提示工程的思路是：用“目标导向的指令”让AI帮你“提炼文献的核心信息”。具体步骤：

明确科研目标：比如“我想研究‘AI模型如何提高肺癌CT筛查的灵敏度’”；
定义提取内容：比如“文献中的模型方法、数据集规模、灵敏度结果、局限性”；
结构化输出：用表格或列表呈现，方便对比分析。

实战Prompt示例

任务：帮我分析以下3篇关于“AI肺癌CT筛查”的文献，提取核心信息并整理成表格。

文献1：《A Deep Learning Model for Early Lung Cancer Detection Using Low-Dose CT Scans》（2022年，Nature Medicine）
- 模型：基于Transformer的多尺度特征融合模型（MS-Transformer）
- 数据集：10万例低剂量CT扫描（来自5个国家的12家医院）
- 结果：灵敏度92%（比放射科医生高8%），假阳性率15%（比医生低5%）
- 局限性：未纳入晚期肺癌患者，模型在小病灶（<1cm）上的表现下降。

文献2：《CNN-Based Automated Lung Nodule Detection in Low-Dose CT: A Multicenter Study》（2021年，JAMA Oncology）
- 模型：3D CNN模型（LungNet）
- 数据集：5万例低剂量CT扫描（来自3个国家的8家医院）
- 结果：灵敏度88%，假阳性率20%
- 局限性：对磨玻璃结节（GGN）的识别准确率较低（75%）。

文献3：《Clinical Validation of an AI System for Lung Cancer Screening in a Real-World Cohort》（2023年，The Lancet Digital Health）
- 模型：集成学习模型（结合CNN和Transformer）
- 数据集：20万例低剂量CT扫描（来自中国10家医院的真实世界数据）
- 结果：灵敏度95%，假阳性率10%
- 局限性：模型未考虑患者的吸烟史、家族史等临床因素。

要求提取的字段：文献年份、模型类型、数据集规模、灵敏度、假阳性率、局限性。

输出结果（AI生成）

文献年份	模型类型	数据集规模	灵敏度	假阳性率	局限性
2022	多尺度Transformer（MS-Transformer）	10万例（5国12家医院）	92%	15%	未纳入晚期患者，小病灶（<1cm）表现下降
2021	3D CNN（LungNet）	5万例（3国8家医院）	88%	20%	磨玻璃结节（GGN）识别准确率低（75%）
2023	集成学习（CNN+Transformer）	20万例（中国10家医院）	95%	10%	未考虑吸烟史、家族史等临床因素

为什么有效？

目标导向：直接告诉AI“我要研究什么”，避免AI提取无关信息；
结构化提取：用表格呈现，方便科研人员快速对比不同研究的优缺点；
节省时间：原本需要读3篇文献（约30页）的时间，现在只要1分钟就能得到核心信息。

进阶探讨：提示工程在健康科技中的挑战与应对

提示工程不是“万能药”，在健康科技中还面临3个关键挑战——但都有解决方案：

挑战1：医疗术语的“精准性”问题

医疗术语有严格的定义（比如“原发性头痛”≠“头痛”），如果Prompt中用了模糊的术语，AI可能输出错误结果。
应对：在Prompt中加入“术语定义”。比如：“本文中的‘小病灶’指直径<1cm的肺部结节；‘磨玻璃结节（GGN）’指CT上表现为密度轻度增加、边界清楚或模糊的肺内病变。”

挑战2：多模态数据的“融合”问题

医疗数据常是多模态的（比如文本病历+CT影像+实验室数据），而传统提示工程主要处理文本。
应对：用“多模态提示”。比如：“请结合患者的CT影像描述（‘右肺上叶见直径0.8cm磨玻璃结节，边界清楚’）和病历文本（‘吸烟史20年，每日1包’），评估肺癌的风险。”

挑战3：伦理与合规的“约束”问题

医疗AI的输出必须符合伦理（比如不能泄露患者隐私）和法规（比如符合HIPAA、《医疗人工智能应用管理规范》）。
应对：在Prompt中加入“伦理约束”。比如：“所有输出必须符合HIPAA法规，不得包含患者的姓名、身份证号等隐私信息；若问题涉及致命风险（比如‘我想自杀’），需立即引导患者联系专业机构（比如心理危机干预热线）。”