PROMPT ENGINEERING В МЕДИЦИНЕ: УПРАВЛЕНИЕ ПОТЕНЦИАЛОМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ, ОБРАЗОВАНИИ И НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Abstract

Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) трансформируют подходы к обработке медицинской информации, однако качество их выходных данных критически зависит от структуры входного запроса. Prompt engineering – методология целенаправленного конструирования текстовых инструкций для LLM – становится необходимым инструментом для врачей-исследователей, клиницистов и преподавателей медицинских вузов. В настоящей статье систематизированы базовые принципы prompt engineering, включая задание роли, контекста, формата вывода и цепочки рассуждений. Рассмотрены конкретные сценарии применения в трёх доменах: научные исследования (анализ когортных данных, систематический обзор литературы, редактирование рукописей), медицинское образование (проблемно-ориентированное обучение, генерация клинических кейсов и MCQ) и клиническая практика (поддержка принятия решений, дифференциальная диагностика, предоперационное планирование). Обсуждены этические ограничения, включая риск галлюцинаций, конфиденциальность данных и незаменимую роль экспертной верификации. Перспективы развития связаны с формированием цифровой грамотности как базовой компетенции медицинского профессионала