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ヘルスケアの迅速なエンジニアリング：ベストプラクティス、戦略、トレンド

ヘルスケアの迅速なエンジニアリングとは何ですか？ 迅速なエンジニアリングとは、AIソリューションに何をすべきか、どのように行うかを伝えるプロセスです。正確で効果的な自然言語プロンプトを使用して、ユーザーはLLMにタスクを完了する方法についての一連の指示を提供します 正確で有用な回答を生成します。これには、参照するソースの種類と、ユーザーが提示された情報を必要とする形式をLLMに伝えることが含まれます。 グーグル 「迅速なエンジニアリング AIモデル、特にLLMSを指導して、目的の応答を生成するためのプロンプトを設計および最適化する芸術と科学です。」 Amazon Webサービス 注意してください プロンプトエンジニア 「AIを導く最も適切な形式、フレーズ、単語、シンボルを選択してください」と、プロセスには意図された結果を達成するために「創造性と試行錯誤」の組み合わせが必要であることが必要です。 ヘルスケアにおけるAIプロンプトエンジニアリングの主要なベストプラクティスは何ですか？ 留意すべき迅速なエンジニアリングベストプラクティスは次のとおりです。 プロンプトは具体的でなければなりません AIプロンプトは、無関係な反応を避けるために非常に具体的である必要があります。透明で簡潔な言語を使用し、概要、チャート、リストなど、LLMに目的の応答形式を伝えます。たとえば、医師はLLMに「2型糖尿病と診断された55歳の男性の3つの可能な治療計画を要約し、各概要を300語に制限する」ように依頼することができます。 「ヘルスケアでは、LLMがウィキペディアや診断の推奨事項のためにエンターテインメントマガジンを調達することを望んでいません」と、 機械化。 「LLMに、ピアレビューされたソースのみを使用し、それがレビューする文献についてフラグが立てられている懸念があるかどうかを共有するように指示できます。」 フォローアッププロンプトで関連するコンテキストを提供します フォローアッププロンプトは、より多くのコンテキストを提供し、より具体的な応答を生成するのに役立ちます。糖尿病患者の治療についてのプロンプトのフォローアップは、「患者は最近の臓器移植のために免疫不全に陥っています。潜在的な薬物相互作用と感染リスクを説明するために治療計画を調整してください。」 Wetherillは、プロンプトの起草を実験しているとき、「私がしていることの1つは、LLMに質問をしたり、出力を改善する提案をするように言うことです。」彼は、迅速なエンジニアリングを「ハーフアートとハーフサイエンス。それはワンステップのプロセスではありません。価値を得るために時間を費やす必要があります」と説明しています。 探検する： 今日のAIには、データガバナンス、LLMS、およびバイアスや不正確さを回避するための探求が含まれます。 目的の出力の例を挙げてください プロンプトエンジニアリングでは、ユーザーは適切な応答がどのように見えるかを示すことにより、希望する出力を生成できます。 AIは提供された例から学習し、その知識を使用して出力を継続的に改善できます。否定的な例では、AIが避けるべきものを出力することもできます。 「私たちが具体的になればなるほど、エンドユーザーにとって驚くべき方法で何をすべきかを推測するためにLLMを離れることは少なくなります」と 人類、クロードAIを開発しました。 「私たちは、クロードがそれを構築したいプロセスの形式と性質を規定するための古典的な例を持っています。」 ユーザーからのフィードバックを検討してください ヘルスケア組織がLLMをシステムに組み込むため、AIのパフォーマンスに基づいてエンジニアリングのベストプラクティスが進化する可能性があります。 LLMがどのように機能しているかを分析するために、「医師や研究者から評価を受けています」とキムは言います。 「フィードバックを使用すると、プロンプトの設計を微調整して更新できます。」 「ヘルスケアの迅速なエンジニアリングには、パフォーマンスメトリックと医療専門家からのフィードバックに基づいて、継続的なテスト、評価、改善が必要です」とHarper氏は付け加えます。 「大規模に展開される前に、出力を実際の臨床環境でテストおよび検証することが重要です。」 #ヘルスケアの迅速なエンジニアリングベストプラクティス戦略トレンド