使用 ChatGPT 进行医疗保健时的最佳实践
在医疗保健环境中实施 ChatGPT 需要特别注意质量控制、隐私和专业标准。以下是医疗保健组织如何最大限度地提高效益，同时最大限度地降低风险。
AI结果审核与验证
医疗保健的质量控制不容妥协。 ChatGPT 生成的每个内容在使用前都需要经过合格的医疗保健专业人员的广泛审查。此验证过程应包括彻底检查医疗准确性以及是否符合当前最佳实践。医护人员应确保所有术语符合机构标准，特别注意剂量信息和医疗说明。此外，团队必须确保所有内容均符合健康法规并满足适当的患者素养水平。此验证不仅仅是最后一步，而且是内容创建过程中不可或缺的一部分，有助于保持高度关注。
维护患者隐私
使用人工智能工具时，保护患者隐私值得坚定不移的关注。医疗保健提供者应将 ChatGPT 视为公共平台，切勿输入受保护的健康信息。反而：
使用匿名示例
创建通用模板
从场景中删除识别细节
处理假设案例
始终保持 HIPAA 合规性
定期培训卫生专业人员
创建负责任地使用人工智能的文化需要持续的教育和支持。医疗保健组织应制定全面的培训计划，既解决技术能力又考虑道德问题。这些计划应强调理解人工智能作为支持工具而不是决策工具的作用，教导员工识别适当的用例和潜在的陷阱。定期更新让团队了解新功能和最佳实践，而实践研讨会则帮助员工培养快速工程和内容验证的技能。
愿意扩展人工智能知识的医疗保健专业人员可以访问多种专业资源。ChatGPT开发人员提示工程 课程教授创建有效提示的高级技术，并辅以ChatGPT 提示工程初学者指南网络研讨会的实用想法。对于那些对医疗保健中人工智能的伦理维度感兴趣的人，人工智能伦理课程和人工智能伦理：简介博客文章提供了必要的指导。最后，AI基础知识路径完善了这些知识，全面覆盖了AI的原理和应用。
针对医疗保健专业人员的 ChatGPT 提示
ChatGPT 的有效使用很大程度上取决于问题和请求的措辞方式。了解正确的提示技巧可以帮助医疗保健专业人员获得更准确和有用的反应。
针对不同场景的基于角色的提示
响应的迭代细化
医疗保健提供商可以通过迭代细化过程来改进 ChatGPT 结果。从基本提 香港电话数据 示开始生成初始内容，然后通过针对特定方面的后续提示系统地完善它。这可能包括针对不同受众调整技术语言、纳入文化考虑因素或添加实际示例。例如，在生成基本伤口护理说明后，提供者可以完善内容以解决特定患者群体或常见并发症。
局限性和道德考虑
避免过度依赖人工智能进行医疗指导
了解 ChatGPT 的局限性对于患者安全至关重要。该工具缺乏来自多年医疗培训和直接患者护理经验的细致入微的临床判断。医疗保健专业人员应将 ChatGPT 视为一种管理和教育辅助工具，而不是一种临床决策工具。其功能是支持和简化流程，绝不取代患者护理决策中的专业医疗判断。 ChatGPT 生成的每条建议或内容都应在患者的个人需求、病史和当前最佳实践的更广泛背景下进行评估。
对人工智能偏见和局限性的认识
包括 ChatGPT 在内的人工智能系统可以反映其训练数据中存在的偏差，这在医疗保健环境中带来了特殊的挑战。这些偏见可以通过多种方式表现出来，从某些人口群体的代表性过高到低估文化因素在健康结果中的重要性。医疗保健提供者在使用人工智能生成的内容时应积极努力识别并纠正这些偏见。这涉及仔细审查语言选择、文化敏感性和医学实例中的代表性。在解决对不同人群产生不同影响的健康状况或为服务不足的社区制作材料时，应特别注意。
确保知情同意和透明度也就是说：
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