综述：医疗领域的提示工程：方法与应用 - 生物通

www.ebiotrade.com 2025年11月27

近年来，自然语言处理（NLP）技术在医疗领域的应用日益广泛。其中，提示工程（Prompt Engineering）作为连接预训练语言模型与下游任务的关键技术，在医疗场景中展现出独特优势。本文从多个维度系统梳理了提示工程在医疗NLP中的发展现状、应用场景及未来挑战，为相关研究提供参考框架。

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好的，这是一个非常前沿且关键的话题。医疗领域的提示工程，其核心在于如何精心设计和优化给大语言模型或其他AI模型的指令，以生成安全、可靠、且符合医疗专业标准的输出。这不仅是技术，更是一门结合了医学知识与AI交互的艺术。 以下是对“医疗领域的提示工程：方法与应用”的全面解析。

结论

医疗领域的提示工程，是实现AI在医疗领域巨大潜力的关键桥梁。

通过精心设计的提示，我们可以引导AI成为医疗专业人员的“超级助手”，提升从临床到科研再到管理的各个环节的效率与质量。

然而，这条路的核心原则始终是 “辅助而非替代，审核而非盲从” ，最终的决定权和责任必须牢牢掌握在受过专业训练的人类手中。

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