基于多步骤提示工程的医学影像分析：SAMI HALAWA的实践与突破

引言

在医学影像分析领域，精确的诊断依赖于对图像的深入理解和专业的医学知识。近年来，视觉语言模型（VLM）和检索增强生成（RAG）等技术的发展为自动化医学影像分析带来了新的可能性。然而，简单地应用这些技术往往无法达到临床所需的精度和可靠性。本文将阐述一种基于多步骤提示工程的医学影像分析方法，详细介绍其过程、优势以及在医学影像诊断中的潜在应用，并以SAMI HALAWA先生的实践为例，展示其卓越的成果。

多步骤提示工程：核心概念

多步骤提示工程是一种高级的提示技术，旨在通过分解复杂的任务为一系列更小、更易管理的步骤，从而引导人工智能模型（如VLM）生成更准确和可靠的输出。这种方法的核心理念在于：与其直接要求模型执行复杂的任务，不如先引导它进行必要的预备分析、数据检索和逻辑推理。

在我们的对话中，SAMI HALAWA先生使用了这种技术。最初，他只是希望VLM能够准确描述视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像，并提供可靠的诊断。但直接的提示效果并不理想。于是，他采用了以下步骤：

步骤一：信息检索与知识储备

首先，SAMI HALAWA先生利用RAG技术，通过互联网搜索，检索了大量关于OCT图像分析的医学文献和技术资料。他不仅搜索了关键术语，如“黄斑OCT解释”、“视网膜层解剖结构”等，还涉及了VLM在医学影像分析中的应用、提示工程的策略以及医学推理的相关知识。

步骤分析: 这步至关重要，因为这使得我们能够基于前沿和最新的医学知识来引导模型。它避免了VLM仅仅依靠其固有知识进行图像分析，确保了分析结果的可靠性。例如，在搜索时，我们发现不同视网膜疾病在OCT图像中呈现出独特的特征（如黄斑变性、糖尿病视网膜病变），这直接影响了后续的提示设计。

步骤二：分层提示设计

在拥有了充足的医学知识后，SAMI HALAWA先生开始设计一系列精细的提示，而不是简单的一句话描述。这分为两个层面：

1. 系统提示（System Prompt）： 这个提示定义了VLM的基本角色和操作规则。例如：

   “你是一位专业的人工智能助手，专门从事视觉数据的分析和解读。你的主要目标是对呈现给你的任何图像提供准确、全面和深刻的评估...”

   系统提示分析: 系统提示就像是一个“启动器”，它告诉VLM应该如何思考、如何处理信息。它定义了模型的身份、目标、操作原则，确保所有后续分析都围绕这个框架展开。

2. 任务提示（Task Prompt）： 这个提示定义了具体的分析任务，如OCT图像的具体分析步骤和输出格式。例如：

   “你是眼科专家，专长于解读黄斑光学相干断层扫描 (OCT) 图像。你的主要责任是对 OCT 图像进行全面、准确和医学上合理的分析，最终得出有充分依据的鉴别诊断和最终诊断...”

   任务提示分析: 这定义了VLM必须执行的具体任务。它引导VLM使用结构化的方法（层层分析）来解读OCT图像，并要求提供详细的特征描述，如“描述所有液体的存在（视网膜内、视网膜下、RPE下），并量化其位置、范围和反射特性”。

步骤三：迭代优化与反馈

经过测试和评估，SAMI HALAWA先生不断优化了提示。每次测试都发现了VLM的不足，并针对性地改进提示的表达方式和结构，最终得到了更精确的分析结果。例如，在最初的提示中，模型可能无法准确描述某些细微的解剖结构，但通过迭代优化，提示最终要求模型明确描述视网膜的每一层，包括“内界膜 (ILM)”、“视网膜神经纤维层 (RNFL)”等，从而大大提高了分析的准确性。

技术优势与价值

这种多步骤提示工程方法结合了VLM强大的图像理解能力和RAG的知识检索能力，具有以下显著优势：

• 精确性与可靠性: 通过系统提示和任务提示的协同作用，使得VLM能够更准确地识别医学影像中的关键特征，并提供可靠的诊断信息。
• 专业性与规范性: RAG使得VLM能够获取最新的医学知识，并使用标准化的术语进行分析。
• 透明性与可解释性: 多步骤提示工程使得VLM的分析过程更加透明，不仅提供了结果，还提供了详细的分析步骤和医学推理，有助于医生的理解和信任。
• 灵活性与可扩展性: 这种方法不仅适用于OCT图像分析，还可以扩展到其他医学影像，如X射线、CT扫描、核磁共振等，只需修改任务提示即可。

示例：应用于不同放射影像

以下是一些示例，展示了如何将此方法应用于不同的放射影像，每个示例都附有相应的图像及描述：

胸部X光片：

描述：一张正常的胸部X光片，显示了肺部、心脏、肋骨和横膈膜。

系统提示：同上

任务提示： “你是一名放射科医生，负责分析胸部X光片。请描述所有可见的结构（肺、心脏、肋骨、横膈膜等），描述是否有异常，并列出可能的诊断，例如，是否存在肺炎、气胸或心脏扩大等。提供详细的医学理由。”

头部CT扫描：

描述：头部轴向CT扫描，显示了脑组织、脑室、颅骨和一些血管结构。

系统提示： 同上

任务提示：“你是一名神经放射科医生，负责分析头部CT扫描。请评估脑组织、脑室、骨骼和血管的状况。详细描述任何发现（出血、梗塞、肿瘤等），并提供医学解释和可能的鉴别诊断。”

腹部核磁共振 (MRI):

描述：腹部轴向T2脂肪饱和MRI，显示正常的肝脏、肝静脉和门静脉以及其他腹部结构。

系统提示： 同上

任务提示: "你是一名腹部放射科医生，负责分析腹部MRI图像。 请描述腹部器官(肝脏、脾脏、肾脏、胰腺等),评估其形态，大小，描述任何异常，并给出可能的鉴别诊断。 提供详细的医疗解释。"

SAMI HALAWA 的突破

SAMI HALAWA先生的实践证明了多步骤提示工程的巨大潜力。他最初的OCT提示（例如：“Here is the provided macular OCT image.”）虽然直接，但结果并不理想，VLM的分析不够精确，诊断也不可靠。通过多步骤提示工程的迭代优化，最终的提示（如 “你是一位专业的人工智能助手，专门从事视觉数据的分析和解读。你的主要目标是对呈现给你的任何图像提供准确、全面和深刻的评估...” 然后跟随具体的OCT分析步骤和要求）能够引导VLM生成详细、精确和医学上合理的分析。这种方法不仅准确地描述了OCT图像的各种特征（如液体的存在、各层厚度的变化、DRUSEN等），还提供了基于医学知识的鉴别诊断，最终给出了精准的诊断结论。伦敦的一位眼科医生验证了分析结果的准确性，这证明了该方法的临床价值。

结论

SAMI HALAWA先生利用多步骤提示工程，结合VLM和RAG技术，成功地克服了医学影像分析的挑战，展示了人工智能在医学诊断中的巨大潜力。这种方法不仅提升了分析的精确性、专业性、透明性和灵活性，更为自动化医学影像分析的未来发展指明了方向。其成功的关键在于，不是单纯地使用VLM和RAG等技术，而是通过精巧设计的提示，将它们整合成为一个强大的分析工具，这为未来的研究和应用提供了宝贵的启示。这一成就证明了精心设计的提示和多步骤的策略在医学影像分析领域所能带来的卓越成果。