เทคโนโลยีอย่างรวดเร็วในการดูแลสุขภาพ: แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดกลยุทธ์และแนวโน้ม

เทคนิคการดูแลสุขภาพอย่างรวดเร็วคืออะไร?

เทคนิคด่วนคือกระบวนการบอกวิธีแก้ปัญหา AI ว่าจะทำอย่างไรและทำอย่างไร การใช้ PROMPs ภาษาธรรมชาติที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพผู้ใช้จะให้ชุดคำสั่ง LLM เกี่ยวกับวิธีการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์เพื่อสร้างคำตอบที่ถูกต้องและมีประโยชน์ ซึ่งอาจรวมถึงการบอก LLM ประเภทของแหล่งอ้างอิงและรูปแบบที่ผู้ใช้ต้องการข้อมูลที่นำเสนอ

Google ตั้งข้อสังเกตว่า “เทคนิคด่วนคือศิลปะและวิทยาศาสตร์ของการออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพการแจ้งเตือนเพื่อเป็นแนวทางในการสร้างแบบจำลอง AI โดยเฉพาะ LLM เพื่อสร้างคำตอบที่ต้องการ” Amazon Web Services กล่าวว่าการส่งเสริมวิศวกร “เลือกรูปแบบวลีคำและสัญลักษณ์ที่ควบคุม AI” และกระบวนการนี้ต้องมีการรวมกันของ “ความคิดสร้างสรรค์บวกกับการทดลองและข้อผิดพลาด” เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตั้งใจไว้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่สำคัญที่สุดสำหรับเทคนิค AI Press ในการดูแลสุขภาพคืออะไร?

นี่คือแนวทางปฏิบัติทางเทคนิคที่ดีที่สุดที่ควรทราบ:

การอธิษฐานจะต้องเฉพาะเจาะจง

เบียร์ AI จะต้องมีความเฉพาะเจาะจงมากเพื่อหลีกเลี่ยงคำตอบที่ไม่เกี่ยวข้อง ใช้ภาษาที่ชัดเจนและสั้น ๆ และบอก LLM รูปแบบการตอบสนองที่ต้องการเช่นสรุปแผนภูมิหรือรายการ ตัวอย่างเช่นแพทย์สามารถขอให้ LLM “สรุปแผนการรักษาสามแผนที่เป็นไปได้สำหรับชายอายุ 55 ปีที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคเบาหวานประเภท 2 และ จำกัด แต่ละบทสรุปเป็น 300 คำ”

“ ในระบบการดูแลสุขภาพคุณไม่ต้องการให้ LLM จัดหาวิกิพีเดียหรือนิตยสารบันเทิงเพื่อการวินิจฉัยคำแนะนำ” ดร. ทิมเวเธอร์ลหัวหน้าเจ้าหน้าที่คลินิกของ Machinify กล่าว “คุณสามารถแนะนำ LLM ให้ใช้เฉพาะแหล่งที่ผ่านการตรวจสอบโดยเพื่อนและแบ่งปันหากมีข้อกังวลใด ๆ เกี่ยวกับวรรณกรรมที่ผ่านมา”

ให้บริบทที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลการติดตาม

โปรแกรมติดตาม -UP ให้บริบทมากขึ้นและช่วยสร้างคำตอบที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น การติดตามผลต่อการรักษาด้วยการรักษาโรคเบาหวานอาจเป็น “ผู้ป่วยได้รับการฉีดวัคซีนเนื่องจากการปลูกถ่ายอวัยวะล่าสุดปรับแผนการรักษาเพื่ออธิบายการปฏิสัมพันธ์ยาที่อาจเกิดขึ้นและความเสี่ยงต่อการติดเชื้อ”

Wetherill กล่าวว่าเมื่อเขาทดลองกับข้อมูลการเตรียมการ “หนึ่งในสิ่งที่ฉันทำคือฉันขอให้ LLM ถามคำถามฉันหรือหาคำแนะนำที่จะปรับปรุงผลลัพธ์” เขาอธิบายเทคนิคอย่างรวดเร็วว่า “ศิลปะครึ่งและวิทยาศาสตร์ครึ่งมันไม่ใช่กระบวนการขั้นตอนเดียวคุณต้องเต็มใจที่จะกำหนดเวลาเพื่อรับคุณค่า”

สำรวจ: AI วันนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล LLM และการแสวงหาเพื่อหลีกเลี่ยงอคติและความไม่ถูกต้อง

ให้ตัวอย่างของผลลัพธ์ที่ต้องการ

ในเทคนิคที่รวดเร็วผู้ใช้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการโดยแสดงให้เห็นว่าการตอบสนองที่เหมาะสมเป็นอย่างไร AI เรียนรู้จากตัวอย่างประกอบและสามารถใช้ความรู้นี้เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเชิงลบยังสามารถแสดงเอาต์พุต AI สิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง

“ ยิ่งเรามีความเฉพาะเจาะจงมากเท่าไหร่เราก็ยิ่งปล่อยให้ LLM น้อยลงเพื่อให้ได้สิ่งที่ต้องทำในแบบที่น่าแปลกใจสำหรับผู้ใช้” เจสันคิมวิศวกรและพนักงานทางเทคนิคของมานุษยวิทยาที่พัฒนา Claude AI กล่าว “เรามีตัวอย่างคลาสสิกสำหรับ Claude เพื่อติดตามการกำหนดรูปแบบและลักษณะของกระบวนการที่เราต้องการให้มันสร้างจาก”

พิจารณาข้อเสนอแนะจากผู้ใช้

เนื่องจากองค์การอนามัยมี LLM ในระบบการปฏิบัติที่ดีที่สุดทางเทคนิคที่รวดเร็วสามารถพัฒนาได้ตามวิธีการทำงานของ AI เพื่อวิเคราะห์ว่า LLM ทำงานอย่างไร “เราได้รับการประเมินจากแพทย์และนักวิจัย” คิมกล่าว “ด้วยข้อเสนอแนะคุณสามารถปรับและอัปเดตการออกแบบของพรอมต์ได้”

“เทคโนโลยีการดูแลสุขภาพที่รวดเร็วควรเกี่ยวข้องกับการทดสอบการประเมินผลและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามข้อเสนอแนะจากการวัดประสิทธิภาพและผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์” ฮาร์เปอร์กล่าวเสริม “มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องในการตั้งค่าทางคลินิกจริงก่อนที่จะถูกนำไปใช้ในระดับ”