مقدمه

پرامپت‌نویسی (Prompt Engineering) یکی از مهارت‌های کلیدی در تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی (AI) مانند مدل‌های زبانی پیشرفته است. این مهارت به مهندسان فناوری اطلاعات امکان می‌دهد تا با نگارش دستورات دقیق و هدفمند، پاسخ‌های باکیفیت و مرتبط از هوش مصنوعی دریافت کنند. این محتوا به‌صورت ویژه برای دانشجویان و مهندسان فناوری اطلاعات دانشگاه علوم پزشکی تهران طراحی شده است تا با اصول اولیه و تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی آشنا شوند و بتوانند از آن در پروژه‌های مرتبط با فناوری اطلاعات و سلامت بهره‌برداری کنند.

اهداف آموزشی

• درک مفهوم پرامپت‌نویسی و اهمیت آن در تعامل با هوش مصنوعی
• یادگیری اصول نگارش پرامپت‌های مؤثر
• آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته مانند Chain-of-Thought و Few-Shot Prompting
• کاربرد پرامپت‌نویسی در حوزه فناوری اطلاعات سلامت

بخش اول: پرامپت‌نویسی چیست؟

پرامپت (Prompt) یک دستور یا سؤال متنی است که به مدل هوش مصنوعی ارائه می‌شود تا پاسخ یا خروجی خاصی تولید کند. پرامپت‌نویسی هنر و علم طراحی این دستورات به‌گونه‌ای است که خروجی مدل دقیق، مرتبط و مفید باشد. برای مثال، یک پرامپت ضعیف ممکن است پاسخ‌های مبهم یا غیرمرتبط تولید کند، در حالی که یک پرامپت خوب می‌تواند نتایج بسیار دقیقی به همراه داشته باشد.

چرا پرامپت‌نویسی مهم است؟

• دقت در خروجی: پرامپت‌های خوب به مدل کمک می‌کنند تا پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهد.
• صرفه‌جویی در زمان: با کاهش نیاز به اصلاحات مکرر، زمان توسعه پروژه‌ها کاهش می‌یابد.
• کاربرد در حوزه سلامت: در فناوری اطلاعات سلامت، پرامپت‌نویسی می‌تواند برای تحلیل داده‌های پزشکی، تولید گزارش‌های خودکار و حتی پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی استفاده شود.

بخش دوم: اصول اولیه نگارش پرامپت

برای نگارش یک پرامپت مؤثر، باید به چند اصل کلیدی توجه کرد:

1. وضوح و مشخص بودن

پرامپت باید واضح و بدون ابهام باشد. از جملات ساده و مستقیم استفاده کنید.

• مثال ضعیف: "یه چیزی درباره داده‌های پزشکی بنویس."
• مثال قوی: "یک گزارش 200 کلمه‌ای درباره اهمیت استانداردسازی داده‌های پزشکی در سیستم‌های اطلاعات بیمارستانی بنویس."

2. ارائه زمینه (Context)

زمینه‌سازی به مدل کمک می‌کند تا پاسخ مرتبط‌تری ارائه دهد. اطلاعات مرتبط با موضوع، مخاطب یا هدف را مشخص کنید。

• مثال: "به‌عنوان یک مهندس فناوری اطلاعات در بیمارستان، توضیح دهید که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR) استفاده کرد."

3. تعیین فرمت خروجی

مشخص کنید که خروجی باید به چه شکلی باشد (مثلاً لیست، جدول، پاراگراف، کد).

• مثال: "مزایای استفاده از بلاک‌چین در امنیت داده‌های پزشکی را به‌صورت یک لیست گلوله‌ای ارائه دهید."

4. استفاده از زبان طبیعی

پرامپت را به‌گونه‌ای بنویسید که گویی با یک همکار حرفه‌ای صحبت می‌کنید. از اصطلاحات فنی مرتبط با حوزه استفاده کنید.

• مثال: "یک الگوریتم پیشنهادی برای تشخیص خودکار ناهنجاری‌ها در داده‌های تصویربرداری پزشکی با استفاده از یادگیری ماشین توضیح دهید."

بخش سوم: تکنیک‌های پیشرفته پرامپت‌نویسی

برای دستیابی به نتایج پیچیده‌تر، می‌توانید از تکنیک‌های پیشرفته استفاده کنید:

1. Chain-of-Thought (CoT) Prompting

در این روش، از مدل خواسته می‌شود که فرآیند استدلال خود را گام‌به‌گام توضیح دهد.

• مثال: "برای طراحی یک سیستم تشخیص زودهنگام دیابت با استفاده از داده‌های بیمار، مراحل زیر را گام‌به‌گام توضیح دهید: 1) جمع‌آوری داده، 2) پیش‌پردازش داده، 3) انتخاب مدل یادگیری ماشین، 4) ارزیابی مدل."

2. Few-Shot Prompting

در این تکنیک، چند مثال از ورودی و خروجی مورد انتظار ارائه می‌شود تا مدل الگو را درک کند.

مثال 1:
ورودی: "مزایای استفاده از کلان‌داده در پزشکی چیست؟"
خروجی: کلان‌داده در پزشکی امکان تحلیل حجم عظیمی از داده‌های بیمار را فراهم می‌کند، پیش‌بینی بیماری‌ها را بهبود می‌بخشد و هزینه‌های درمان را کاهش می‌دهد.

مثال 2:
ورودی: "چگونه اینترنت اشیا (IoT) در بیمارستان‌ها استفاده می‌شود؟"
خروجی: اینترنت اشیا در بیمارستان‌ها برای مانیتورینگ بیماران، مدیریت تجهیزات پزشکی و بهبود کارایی سیستم‌های بیمارستانی استفاده می‌شود.

ورودی: "مزایای هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی چیست؟"
خروجی: ...
        

3. Zero-Shot Prompting

در این روش، بدون ارائه مثال، از مدل خواسته می‌شود که وظیفه‌ای را انجام دهد.

• مثال: "یک معماری پیشنهادی برای یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش‌بینی عود سرطان بر اساس داده‌های بالینی ارائه دهید."

بخش چهارم: کاربرد پرامپت‌نویسی در فناوری اطلاعات سلامت

پرامپت‌نویسی در حوزه فناوری اطلاعات سلامت کاربردهای متعددی دارد، از جمله:

• تحلیل داده‌های پزشکی: تولید گزارش‌های تحلیلی از داده‌های بیماران.
• اتوماسیون فرآیندها: خودکارسازی تولید مستندات پزشکی یا پروتکل‌های درمانی.
• پشتیبانی از تصمیم‌گیری: ارائه پیشنهادات بالینی بر اساس داده‌های ورودی.
• آموزش و شبیه‌سازی: ایجاد سناریوهای آموزشی برای پرسنل پزشکی.

مثال عملی:

پرامپت: "یک داشبورد پیشنهادی برای نمایش داده‌های بیماران در یک بیمارستان طراحی کنید. داشبورد باید شامل معیارهای کلیدی مانند تعداد بیماران بستری، نرخ اشغال تخت‌ها و میانگین زمان انتظار باشد. خروجی را به‌صورت یک جدول ارائه دهید."

خروجی پیشنهادی:

بخش پنجم: نکات و ترفندها

• آزمایش و خطا: پرامپت‌های مختلف را آزمایش کنید تا بهترین نتیجه را بگیرید.
• تقسیم وظایف پیچیده: وظایف بزرگ را به پرامپت‌های کوچک‌تر تقسیم کنید.
• استفاده از محدودیت‌ها: محدودیت‌هایی مانند طول پاسخ یا سبک نگارش را مشخص کنید.
• بازبینی خروجی: همیشه خروجی مدل را بررسی کنید و در صورت نیاز پرامپت را اصلاح کنید.

بخش ششم: تمرین‌های عملی

برای تسلط بر پرامپت‌نویسی، تمرین‌های زیر را انجام دهید:

1. یک پرامپت برای تولید یک پروتکل امنیتی برای حفاظت از داده‌های پزشکی بنویسید.
2. با استفاده از تکنیک Few-Shot، پرامپتی بنویسید که مزایای یک فناوری خاص (مثلاً 5G) در حوزه سلامت را توضیح دهد.
3. یک پرامپت Chain-of-Thought برای طراحی یک سیستم توصیه‌گر برای بیماران دیابتی ایجاد کنید.

نتیجه‌گیری

پرامپت‌نویسی مهارتی است که با تمرین و تجربه بهبود می‌یابد. مهندسان فناوری اطلاعات دانشگاه علوم پزشکی تهران می‌توانند با استفاده از این تکنیک، تعامل مؤثری با ابزارهای هوش مصنوعی برقرار کنند و پروژه‌های نوآورانه‌ای در حوزه سلامت توسعه دهند. با رعایت اصول اولیه و بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته، می‌توانید از پتانسیل کامل هوش مصنوعی در حل مسائل پیچیده فناوری اطلاعات سلامت استفاده کنید.