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当前，医学与人工智能的深度融合正迎来历史性发展机遇。华中科技大学同济医学院附属同济医院（以下简称“同济医院”）作为医疗人工智能应用的先行探索者，已在电子病历辅助书写、科研数据分析、合同自动化审核等关键场景完成试点部署。

基于此，同济医院大数据与人工智能办公室携手和鲸科技举办「同济医院人工智能通识课程」，旨在通过跨领域专家对话，通过跨领域专家对话解析创新路径，深度解析技术演进与医疗场景融合的创新路径。继 3 月 18 日首期课程聚焦医疗大模型核心价值后，4 月 18 日第二期课程由和鲸科技产品专家许以言主讲，以《医疗提示词工程实战：从对话到精准指令— 让 AI 听懂医疗需求》为题，吸引数百位临床医生、科研人员及医院管理者参与。

*首期课程内容可点此访问

提示词工程：连接临床思维与 AI 逻辑的关键纽带

同济医院大数据与人工智能办公室叶庆副主任在开场中指出，医疗提示词工程本质上是临床思维和 AI 逻辑的深度对话，无论是病例文书的规范生成、诊疗决策的精准推理，还是科研数据的高效分析，一个设计精良的提示词能够显著提升大模型输出的专业性和可靠性。许以言强调，提示词本质是引导 AI 执行任务的 “北极星”，通过结构化指令明确任务目标、执行步骤、输出标准，可显著提升大模型在医疗场景中的专业性与可靠性。

“大模型飞速成长的今天，医疗从业者还是否需要学习提示词技巧”？诚然，大模型能力的提升确实显著增强了其在医疗领域的应用潜力，但临床医生仍需要通过精准的提示词与 AI 协作。许以言从以下三个方面对为何需要学习医疗提示词展开了阐述：

01 各类任务具有独特规范和要求

一方面，医学任务有着严格且多样的规范标准。诊疗过程需遵循权威手册，学术论文报告撰写有结构化范式，不同刊物对格式、图表等均有明确要求，院内信息管理系统也有固定书写格式。大模型难以全面掌握这些标准，尤其是院内未公开的特定规范，而医护人员借助提示词，能精准告知大模型需参考的标准，确保任务执行合规。

02 大量临床经验模型难以习得

大模型通过公开成文数据集训练，而大量临床经验存在于医生实践中，难以通过预训练让大模型掌握。以分析症状病因为例，医生会结合患者自身特点、生活习惯、病史、用药史等逐步定位病因，大模型缺乏这种符合临床思路的推断能力，需要医生提供从哪些方面考虑的见解以定位问题。以医患沟通为例，有经验的医护人员会根据患者年龄、文化背景、教育程度等，以合适口吻下达医嘱。大模型没有针对不同对象给出合适话术的意识，只能给出通用内容。通过提示词告知大模型患者背景信息等，可使其从更合适角度表达医嘱，让患者更好接受。

03 医学场景容错率极低

当前大模型仍存在“幻觉”问题，难以做到 100% 精准输出。提示词如同“质量把关员”，能有效约束大模型的输出内容，避免其生成不准确甚至错误的信息，从而确保大模型在医疗场景中得出的结论更加可靠，为医疗决策提供坚实支撑 。

实战解析：从病历文书到数据分析的全场景应用

随后许以言以病历文书管理和数据分析为例，为参会人员展开多维度实战演示。

病历文书管理：规范审查与智能生成

01 入院记录优化

通过模拟三甲医院病案控制专员角色，向 AI 输入《入院记录书写规范》及真实病历样本，要求其从模块完整性（主诉、既往史、用药史等 7 大模块）、术语准确性（避免模糊表述）、格式规范性（时间记录标准化）等维度进行审查。AI 不仅能精准定位缺失项（如主诉未量化），还可提供修改建议并完成润色，助力医护人员提升病历质量。

02 病程记录生成

基于优化后的入院记录，AI 结合诊断逻辑（如病情评估、鉴别诊断、诊疗规划）自动生成首次病程记录。通过多轮追问（如 “是否考虑患者职业因素对病因的影响”），可进一步完善分析维度，确保结论严谨。

03 会诊记录总结

针对语音转写的会诊内容，AI 可快速提炼讨论背景、病情要点、专家观点及诊疗方案，形成结构化纪要，提升医疗协作效率。

临床研究数据分析：质量把控与智能建模

01 数据质量审查

以新型降压药疗效对比研究为例，AI 对包含患者基线特征、疗效指标的数据集进行自动化检查，识别异常值（如血压值逻辑错误）、编码一致性问题，并生成可视化分析报告，为后续统计奠定基础。

02 统计分析辅助

基于预设的主次要结局变量（如收缩压达标率、舒张压差值），AI 可推荐合适的统计方法（如卡方检验、t 检验），生成代码并解读结果。通过 “通俗化转述” 指令，复杂统计结论可转化为临床易懂的自然语言，降低跨学科沟通成本。

另外，许以言特别强调，医疗提示词应用需遵循两大核心原则，即 STAR 框架原则与安全使用原则。STAR 框架强调从场景、任务、行动、结果拆解复杂任务，结合指南、案例等背景资料提升指令精准度。使用公网数据时，一方面要避免患者隐私信息上传公网，建议在院内私有环境执行敏感任务；另一方面，AI 输出需经医护人员专业审核，禁止直接作为诊疗依据。

课程最后，许以言总结道，设计提示词时需先明确任务目标与边界，针对复杂任务可拆解执行步骤以引导模型操作；同时，可提供书写规范、正反案例等背景资料，通过限定输出格式避免冗余内容生成；此外，需通过多轮追问验证结论可靠性，建议从文献检索、患者随访记录等小场景入手实践设计，亦可借助 DeepSeek 等大模型辅助优化指令逻辑。

AI 不改变医疗的本质，但将重新定义医疗的生产边界。和鲸深耕智慧医疗与数据科学领域多年，并携手同济医院打造了医院科研管理服务一体化平台，有效降低了科研门槛，减轻了科研负担，加速了科研进程。未来，同济医院将联合和鲸科技共同打造一系列医疗人工智能通识课程，围绕智能体技术、多模态数据融合等前沿方向展开，推动 AI 从辅助工具向深度协作伙伴进化，提升医疗服务效率与质量。

和鲸已助力同济医院建设科研管理一体化平台，助力研究型医院建设，您可点击这里了解平台更多建设详情，或联系和鲸工作人员。