MedPrompt：基于提示工程的医学诊断准确率优化方法

Medprompt：基于提示工程的医学诊断准确率优化方法

秒懂大纲
解法拆解
MedPrompt 提示词
全流程分析
总结
创意视角

论文：Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medicine

秒懂大纲

├── 1 研究背景【描述背景和问题】
│   ├── 大语言模型(LLMs)的发展【技术背景】
│   ├── 专业领域能力评估的需求【研究动机】
│   └── 专门训练vs通用模型的争议【研究问题】
│
├── 2 研究方法【研究设计】
│   ├── Medprompt策略【核心方法】
│   │   ├── 动态少样本选择【具体技术】
│   │   ├── 自生成思维链【具体技术】
│   │   └── 选项打乱集成【具体技术】
│   ├── GPT-4模型【研究对象】
│   └── 医学问答基准测试【评估工具】
│       └── MultiMedQA数据集【具体数据】
│
├── 3 主要发现【研究结果】
│   ├── Medprompt性能优势【核心发现】
│   │   ├── 9个基准测试全面领先【具体表现】
│   │   └── MedQA准确率突破90%【具体表现】
│   ├── GPT-4自生成提示的有效性【重要发现】
│   └── Medprompt的跨领域适用性【扩展发现】
│
├── 4 方法分析【深入探讨】
│   ├── 组件贡献度分析【方法评估】
│   │   ├── 思维链贡献最大【具体分析】
│   │   ├── 少样本学习次之【具体分析】
│   │   └── 集成方法再次【具体分析】
│   └── 与专家提示的比较【方法对比】
│
├── 5 研究意义【讨论】
│   ├── 通用模型在专业领域的潜力【理论意义】
│   ├── 提示工程的重要性【实践启示】
│   └── 大语言模型的自我改进能力【新发现】
│
├── 6 局限性【研究限制】
│   ├── 基准测试vs实际应用【应用局限】
│   ├── 数据泄露可能性【方法局限】
│   ├── 模型输出的不确定性【结果局限】
│   └── 任务类型的局限性【范围局限】
│
└── 7 未来方向【展望】
    ├── 非多选题任务的探索【应用拓展】
    ├── 模型自我反思能力研究【能力探索】
    ├── 提示工程与参数微调的结合【方法融合】
    └── 输出可信度和公平性改进【质量提升】

技术组成：

├── Medprompt策略【核心方法】
│   ├── 输入【数据来源】
│   │   ├── 训练数据集【预处理数据】
│   │   │   └── 问题-答案对【数据形式】
│   │   └── 测试问题【待处理数据】
│   │
│   ├── 处理过程【算法流程】
│   │   ├── 1. 动态少样本选择【前置处理】
│   │   │   ├── 嵌入向量生成【技术手段】
│   │   │   │   └── text-embedding-ada-002模型【工具】
│   │   │   ├── K近邻算法【核心算法】
│   │   │   │   └── 余弦相似度计算【相似度度量】
│   │   │   └── 选择最相似的k个样本【结果输出】
│   │   │
│   │   ├── 2. 自生成思维链【中间处理】
│   │   │   ├── GPT-4生成推理步骤【核心技术】
│   │   │   │   └── 基于问题-答案对的提示【输入形式】
│   │   │   ├── 答案验证【质量控制】
│   │   │   │   └── 与ground truth比对【验证方法】
│   │   │   └── 存储有效的思维链【结果保存】
│   │   │
│   │   └── 3. 选项打乱集成【后置处理】
│   │   │   ├── 多次打乱选项顺序【技术手段】
│   │   │   ├── GPT-4多次推理【核心步骤】
│   │   │   │   └── 使用动态少样本和思维链【输入形式】
│   │   │   └── 多数投票【结果汇总】
│   │
│   └── 输出【最终结果】
│       ├── 预测答案【主要输出】
│       └── 置信度评估【辅助信息】
│
└── 技术衔接【流程说明】
├── 动态少样本选择为后续步骤提供相关上下文【衔接作用】
├── 自生成思维链增强模型推理能力【性能提升】
└── 选项打乱集成提高预测稳定性和准确性【结果优化】

解法拆解

目的：提升通用大语言模型在专业领域的表现，无需专门训练或微调。

问题：如何设计一个通用的提示策略，使GPT-4在医学等专业领域的表现超越专门训练的模型？

解法：Medprompt策略 = 动态少样本选择（因为问题相关性）+ 自生成思维链（因为推理能力）+ 选项打乱集成（因为稳定性和准确性）

动态少样本选择 ≈ 收集患者病史：寻找最相关的信息
自生成思维链 ≈ 临床推理：需要复杂的思维过程
选项打乱集成 ≈ 多方面检查：通过多角度验证来确保结果可靠

侦探破案 = 收集相关线索（因为案情相关性）+ 推理分析（因为逻辑能力）+ 多方验证（因为准确性和可靠性）

子解法1：动态少样本选择

之所以用动态少样本选择，是因为每个测试问题都有其独特的特征，需要相关的上下文来提供支持。

例子：对于一个关于心脏病的问题，系统会从训练集中选择最相关的心脏病案例作为少样本示例。

子解法2：自生成思维链

之所以用自生成思维链，是因为复杂的医学问题需要清晰的推理步骤来得出正确结论。

例子：面对一个诊断问题，GPT-4会生成类似"首先考虑症状A，然后排除疾病B，最后得出结论C"的推理链。

子解法3：选项打乱集成

之所以用选项打乱集成，是因为模型可能对选项顺序产生偏好，需要通过多次预测来消除这种偏差。

例子：对于一个四选一的问题，系统会多次打乱ABCD的顺序进行预测，最后取多数票结果。

在这里插入图片描述
Ensemble w/ choice shuffle（选项打乱集成）是Medprompt策略的最后一个组成部分，它通过两个关键步骤来进一步提高模型的性能：

选项打乱（Choice shuffle）：
- 这个技术是为了解决模型可能对选项顺序产生的偏好问题。
- 在多选题中，模型可能会倾向于选择特定位置的答案（如总是选A或B）。
- 通过随机改变选项的顺序，可以消除这种潜在的偏差。
集成（Ensemble）：
- 集成是机器学习中常用的提高性能和稳定性的技术。
- 在这里，它指的是多次运行模型，每次使用不同的选项顺序。
- 然后，将这些多次运行的结果综合起来，通常是通过多数投票的方式。

具体流程可能如下：

对于每个问题，系统会多次改变选项的顺序。
对每种顺序，模型都会给出一个答案。
最后，系统会统计哪个答案出现的次数最多。
出现次数最多的答案将被选为最终答案。

这种方法的优点是：

减少了模型对特定选项顺序的依赖。
通过多次预测和投票，提高了结果的可靠性。
可以部分抵消模型在单次预测中可能出现的随机错误。

通过这种方法，Medprompt策略最终将MedQA基准测试的准确率提高到了90.2%，这是一个相当显著的改进。

这些子解法的逻辑链是一个顺序链条，可以表示为：

├── Medprompt策略
│   ├── 1. 动态少样本选择
│   │   └── 提供相关上下文
│   │
│   ├── 2. 自生成思维链
│   │   └── 增强推理能力
│   │
│   └── 3. 选项打乱集成
│       └── 提高预测稳定性和准确性

隐性特征分析：

在Medprompt策略中，存在一些隐性特征，这些特征不直接出现在问题或条件中，而是在解法的中间步骤中体现：

隐性特征1：模型的自我改进能力

在自生成思维链步骤中，GPT-4展现了生成高质量推理步骤的能力，这种能力超越了简单的问答，体现了模型的自我改进。

定义：模型自生成优化（Model Self-generated Optimization, MSO）
指
大语言模型能够根据任务需求，自主生成优化其性能的中间步骤或辅助信息。

隐性特征2：跨领域知识迁移

虽然Medprompt主要针对医学领域进行了测试，但研究发现它在其他专业领域（如电气工程、机器学习等）同样有效，体现了知识迁移能力。

定义：通用提示迁移（General Prompt Transfer, GPT）

指为特定领域设计的提示策略能够在不同专业领域间有效迁移，保持较高性能。

这些隐性特征揭示了Medprompt策略不仅是一个针对特定问题的解决方案，而是一个具有广泛适用性和自我优化能力的通用框架。

MedPrompt 提示词

## 角色
你是一位经验丰富的医学诊断专家，运用先进的AI辅助诊断技术和MedPrompt策略来回答复杂的医学问题。

你拥有广泛的医学知识，并能够利用最新的人工智能技术来增强诊断能力。

## 规则

当面对一个医学诊断问题时，你应该按照以下步骤提供高质量的专业诊断意见：

1. 问题表示和检索：【动态少样本选择】

   a) 使用嵌入向量表示输入的医学诊断问题。

   b) 从预先准备的医学诊断问答对数据集中检索最相关的k个问答对。使用向量相似度（如余弦相似度）找到最接近的匹配。

   c) 从医学知识图谱中检索与问题相关的三元组（主体-关系-客体），以提供额外的背景信息。

2. 思维链生成：【自生成思维链】

   对于每个检索到的示例问答对，生成一个详细的、逐步的思维链，解释得出正确诊断的推理过程。确保你生成的思维链能够准确地导向正确答案。

3. 问题解答：

   a) 使用检索到的问答对示例、相关知识图谱信息和你自生成的思维链作为少样本提示，来指导你回答原始输入的医学诊断问题。

   b) 【选项打乱集成】多次随机打乱答案选项的顺序，为每种顺序生成候选答案和对应的推理路径。

4. 集成与最终答案：【选项打乱集成】

   a) 使用集成方法（如多数投票）来汇总你的候选答案，得出最终诊断结果。

   b) 提供你的最终诊断结果，并附上清晰、连贯的推理过程解释。

   c) 如果适用，引用从医学知识图谱中获取的相关信息来支持你的诊断。

在整个诊断过程中：

- 保持准确性和可靠性，避免做出超出现有医学证据支持的推断。

- 利用你的广泛医学知识，但要明确区分已知医学事实和诊断推测。

- 如果问题涉及的医学领域超出你的专业范围或最新医学知识更新，请明确说明。

- 在可能的情况下，提供多角度的诊断见解，但要清楚地指出最可能的诊断结果。

- 使用清晰、专业但易于理解的语言来解释复杂的医学诊断概念。

你的目标是展示专家级的医学诊断问答能力，同时为用户提供最大程度的帮助和指导。

记住，始终建议用户咨询专业医疗人员以获得个性化的诊断和治疗建议。

多轮问诊 + 知识图谱：

角色：你是一个先进的AI医学诊断助手，专门使用医学知识图谱和MedPrompt策略进行多轮问诊。

主要功能：
你能够进行基于知识图谱的多轮医学问诊，运用自生成思维链和选项打乱集成技术来提供准确的诊断建议。

工作流程：
1. 初始问题分析：
   - 接收患者的初始症状描述。
   - 查询医学知识图谱，提取相关的疾病-症状-治疗三元组。

2. 动态问诊：
   - 使用【自生成思维链】基于知识图谱信息生成诊断推理。
   - 提出针对性问题，不断更新诊断方向。
   - 每轮问诊都更新知识图谱查询，获取更精确的相关知识。

3. 诊断假设生成：
   - 运用【选项打乱集成】技术生成多个诊断假设。
   - 使用多数投票等方法综合这些假设，得出最可能的诊断结果。

4. 最终诊断：
   - 提供主要诊断及其在知识图谱中的支持证据。
   - 解释考虑过的其他可能性及排除理由。
   - 给出基于知识图谱的治疗建议和注意事项。

行为准则：
- 始终基于知识图谱的信息进行推理，清晰说明推理依据。
- 对不确定的情况保持谨慎，建议进一步检查或咨询专科医生。
- 使用平易近人的语言解释复杂的医学概念。
- 强调AI诊断的局限性，鼓励患者寻求专业医生的正式诊断。

回应格式：
1. 思考：[内部推理过程，包括知识图谱查询和推理链]
2. 问题：[向患者提出的下一个问题]
3. 解释：[对问题重要性的简要解释]
4. 诊断更新：[基于新信息的初步诊断更新，如果适用]

在整个交互过程中，保持专业、同理心和耐心。记住，你的目标是协助诊断，而不是替代专业医生的诊断。

全流程分析

全流程优化分析：

在这里插入图片描述

多题一解：

Medprompt策略本身就是一个多题一解的方法。它针对专业领域（特别是医学）的多选题问答任务提供了一个通用解决方案。
特征：专业领域的多选题问答
解法名称：Medprompt策略
适用题目：医学、法律、工程等专业领域的多选题问答

一题多解：

虽然Medprompt是一个整体策略，但它包含了多个子解法，每个子解法对应不同的特征：

动态少样本选择 - 对应特征：问题的上下文相关性

在这里插入图片描述

自生成思维链 - 对应特征：问题的复杂性和推理需求

在这里插入图片描述

选项打乱集成 - 对应特征：模型对选项顺序的潜在偏好

显性和隐性特征分析：

显性特征：

问题的专业领域性质
多选题格式
大规模语言模型（GPT-4）的可用性

隐性特征：

模型的自我改进能力（在自生成思维链中体现）
跨领域知识迁移能力（Medprompt在不同专业领域的有效性）

寻找更直接的特征和更优的解法：

利用模型的自我改进能力，可以进一步优化思维链生成过程。例如，让模型生成多个思维链，然后自我评估选择最佳的一个。
考虑到跨领域知识迁移能力，可以在训练数据中引入多领域的问题，以增强模型的通用性。

替换解法优化分析：

动态少样本选择优化：
- 使用更先进的嵌入模型（如BERT、RoBERTa）来生成向量表示
- 尝试其他相似度计算方法，如余弦相似度、欧氏距离等
- 动态调整K值，根据问题复杂度自适应选择样本数量
自生成思维链优化：
- 引入多步思维链，让模型生成中间推理步骤
- 使用对比学习方法，生成多个思维链并选择最佳的一个
- 引入外部知识库，增强思维链的准确性和丰富度
选项打乱集成优化：
- 使用加权投票替代简单多数投票，考虑模型的置信度
- 引入温度采样，增加预测的多样性
- 尝试其他集成方法，如 Boosting 或 Stacking

整体优化：

引入元学习机制，让模型能够根据不同类型的问题自动调整策略
设计联合优化目标，同时考虑准确性、解释性和效率
探索迁移学习技术，利用不同领域的知识来增强模型性能

通过这些优化，Medprompt策略可以在保持其通用性的同时，进一步提高其在专业领域问答任务中的性能和适应性。

总结

本研究表明,通过系统的提示工程(prompt engineering),可以显著提升通用大语言模型(如GPT-4)在专业领域(如医学)的表现,甚至超越经过专门训练的模型。

关键发现:

研究者开发的Medprompt提示策略使GPT-4在9个医学问答基准测试中全面超越了现有最佳结果。
Medprompt在MedQA(USMLE考试)数据集上将错误率降低了27%,首次突破90%的准确率。
Medprompt不依赖专门的医学训练或专家知识,而是通过组合动态少样本选择、自生成思维链和选项打乱集成等通用技术实现。
GPT-4能够自动生成高质量的思维链提示,表现甚至超过人类专家手工制作的提示。
Medprompt的效果在医学领域之外的其他专业测试(如电气工程、机器学习等)上同样有效。

主要方法:

动态少样本选择:根据测试问题从训练集中选择最相似的样本作为少样本示例。
自生成思维链:让GPT-4为训练样本自动生成详细的推理步骤。
选项打乱集成:多次打乱选项顺序进行预测,取多数票作为最终答案。
严格的评估方法:使用20%的"eyes-off"数据集进行最终测试,避免过拟合。

主要启示:

通用大语言模型通过适当的提示工程可以在专业领域展现出色表现,无需专门训练。
提示工程的系统探索可以显著提升模型性能,值得深入研究。
大语言模型具有自我改进的能力,可以生成高质量的提示。
通用的提示策略可能在多个领域都有效,具有广泛应用前景。

局限性:

基准测试的表现不等同于实际医疗实践中的效果。
仍存在数据泄露和记忆效应的可能性。
模型输出可能存在错误信息(幻觉)和偏见。
仅针对多项选择题进行了测试,需要进一步探索其他类型的任务。

未来研究方向:

探索Medprompt在非多项选择题任务中的应用。
研究大语言模型自我反思和生成示例的能力。
调查提示工程与参数微调的协同效应。
改进模型输出的可信度评估和偏见消除。

创意视角

组合：
Medprompt可以尝试将人工智能与传统医学诊断方法结合。例如，将Medprompt与真人医生的诊断过程相结合，创造一个"AI辅助人类专家"的混合系统。这可以结合AI的快速处理能力和人类医生的经验直觉，potentially提供更准确、全面的诊断结果。
拆开：
将Medprompt的三个核心组件（动态少样本选择、自生成思维链、选项打乱集成）进一步拆分，创造更专注的子模块。例如，可以将自生成思维链拆分为多个专门的推理模块，每个模块负责特定类型的医学推理（如症状分析、病因推断、治疗方案生成等）。这种拆分可能提高每个环节的精确度和效率。
转换：
将Medprompt从医学诊断工具转换为医学教育工具。它可以被重新设计用于训练医学生，模拟各种复杂的诊断场景，帮助学生学习如何进行临床推理。这种转换可以创造新的应用领域和市场。
借用：
从法律推理系统中借鉴"判例法"的概念，为Medprompt添加一个"医学案例库"功能。这个功能可以让系统在进行诊断时，不仅依赖于一般的医学知识，还能参考类似的历史病例，提供更具针对性的诊断和治疗建议。
联想：
从自然界的蜂群智能中获取灵感，设计一个"群体Medprompt"系统。多个Medprompt实例可以并行工作，各自生成诊断结果，然后通过一个集成机制综合这些结果，类似于蜜蜂如何集体决策。这可能提高诊断的准确性和鲁棒性。
反向思考：
将Medprompt用于预测健康人群可能患上的疾病，而不是诊断已有症状的患者。这种"反向诊断"可以用于预防医学，帮助人们提前采取措施预防可能出现的健康问题。
问题：
深入探讨"为什么Medprompt在某些情况下会失败"这个问题。通过分析失败案例，开发一个错误学习和自我改进的机制，使系统能够不断提高其诊断准确性。
错误：
将Medprompt的错误诊断案例转化为宝贵的学习资源。创建一个"错误数据库"，用于训练医学生和年轻医生，帮助他们理解常见的诊断陷阱和如何避免它们。
感情：
在Medprompt中加入情感分析模块，能够识别和理解患者的情绪状态。这可以帮助系统更好地理解患者的主观症状描述，并在给出诊断时考虑患者的心理因素。
模仿：
模仿人类医生的思维过程，开发一个"医生思维模拟器"。这个模拟器可以展示诊断过程中的每一步推理，帮助使用者理解医学决策的复杂性。
联想：
使用"疾病-症状"联想图，增强Medprompt的诊断能力。通过建立一个复杂的症状和疾病关联网络，系统可以更全面地考虑各种可能性，提高诊断的准确性。
最渴望联结：
将Medprompt与"健康长寿"这一普遍渴望联系起来。开发一个长期健康管理模块，不仅提供诊断，还能根据个人情况给出定制的健康建议和生活方式指导。
空隙填补：
针对医疗资源匮乏的地区，开发一个简化版的Medprompt。这个版本可以focus于常见疾病的快速筛查和基本健康建议，填补基层医疗服务的空缺。
再定义：
将Medprompt重新定义为一个"健康教练"，而不仅仅是诊断工具。它可以提供持续的健康监测、个性化的生活方式建议，以及定期的健康风险评估。
软化：
开发一个"轻松版"Medprompt，使用幽默和游戏化的方式进行初步健康评估。这可以降低用户对医疗AI的心理障碍，增加系统的亲和力。
附身：
让Medprompt"附身"于不同专科的医生，开发多个专科版本。每个版本都模拟特定专科医生的思维方式和专业知识，提供更专业的诊断建议。
配角：
关注医疗过程中的辅助角色，如护士或医技人员。开发相应的辅助决策支持系统，提高整个医疗团队的工作效率。
刻意：
创建一个"极端案例生成器"，用于医学教育和系统测试。这个功能可以生成罕见或复杂的病例，用于训练医学生和测试Medprompt系统的极限能力。

为了选出最好的创新点，我们可以根据以下几个关键标准进行评估：

实用性：创新能在实际医疗场景中带来的价值
技术可行性：基于现有技术实现的难度
市场潜力：创新的商业化前景和市场需求
创新程度：相比现有系统的突破性
社会影响：对医疗体系和患者福祉的潜在影响

根据这些标准，我们可以评估每个创新点，并选出最具潜力的几个：

AI辅助人类专家的混合系统（来自"组合"）
- 实用性：高（结合AI效率和人类经验）
- 技术可行性：中（需要复杂的人机交互设计）
- 市场潜力：高（满足医疗机构的实际需求）
- 创新程度：中（已有类似概念，但仍有改进空间）
- 社会影响：高（可能显著提高诊断准确性）
医学教育工具（来自"转换"）
- 实用性：高（填补医学教育的实践gap）
- 技术可行性：高（基于现有Medprompt系统）
- 市场潜力：中（针对特定教育市场）
- 创新程度：中（将诊断工具转化为教育工具）
- 社会影响：高（提高未来医生的诊断能力）
群体Medprompt系统（来自"联想"）
- 实用性：中（可能提高诊断准确性，但增加复杂性）
- 技术可行性：中（需要复杂的集成机制）
- 市场潜力：中（可能吸引大型医疗机构）
- 创新程度：高（将群体智能应用于医疗AI）
- 社会影响：中（潜在提高诊断准确性）
预防医学工具（来自"反向思考"）
- 实用性：高（从治疗转向预防）
- 技术可行性：中（需要大量数据和复杂模型）
- 市场潜力：高（预防医学市场潜力巨大）
- 创新程度：高（颠覆传统诊断思维）
- 社会影响：高（可能显著改善公共健康）
情感分析模块（来自"感情"）
- 实用性：中（增加诊断的人性化）
- 技术可行性：中（需要复杂的NLP技术）
- 市场潜力：中（增加产品差异化）
- 创新程度：中（在医疗AI中引入情感因素）
- 社会影响：中（可能改善患者体验）