口腔医学研究正经历一场由大模型技术驱动的深刻变革。传统的 PICO (Population, Intervention, Comparison, Outcome) 框架，虽然是循证医学的基石，但在实际应用中，往往需要耗费大量的时间、精力和财力。大模型的出现，特别是结合了提示工程的优化，为 PICO 框架的应用带来了前所未有的效率提升，能够快速分析海量文献，提取结构化信息，并辅助构建精确的研究框架，使得更高效的循证分析成为可能。本文将深入探讨提示工程如何赋能口腔医学研究，优化 PICO 框架的应用，并展望其未来的发展前景。
PICO框架与传统困境
PICO 框架（人口/问题、干预、比较、结果）作为循证临床研究的黄金标准，长期以来为研究人员提供了一种系统的方法来进行循证分析。传统的 PICO 应用模式往往受限于手工操作，效率低下。例如，在进行一项关于“氟化物涂膜与树脂渗透剂治疗儿童龋齿预防效果比较”的研究时，研究人员需要人工筛选大量的文献，逐一提取相关信息，这是一个耗时耗力的过程。这种低效率不仅延缓了研究进程，也阻碍了研究成果向临床实践的转化。而大模型技术的引入，结合精心设计的提示工程，有望彻底改变这一现状。
NLP进化与PICO优化
自然语言处理 (NLP) 的演进为人工智能 (AI) 融入基于 PICO 的研究奠定了基础。早期的 NLP 方法，如词袋模型和潜在语义分析，只能提供基本的文本分析功能。但现在，配备了注意力机制的现代Transformer模型，能够实现上下文理解和领域特定的输出。将 NLP 与提示工程相结合，就成为了一种改进 PICO 框架的强大工具。精心设计的提示语能够引导大模型提取与特定人群、干预措施、比较对象和结果相符的数据。举例来说，可以设计一个提示语，指示 AI 模型总结关于氟化物涂膜、树脂渗透剂和传统治疗方法在儿童龋齿预防方面的比较研究。这种整合不仅加快了文献综述的速度，还增强了证据综合的能力，使研究人员能够专注于分析和应用。
提示工程：PICO应用的加速器
提示工程是设计针对性输入以优化人工智能系统（如 LLM）性能的过程。这项技术使研究人员能够根据基于 PICO 的任务定制 AI 输出，例如生成结构化的临床问题、总结研究或比较干预措施。正如吴恩达指出的那样，提示语设计代表了关于人工智能利用的基本假设的转变，即成功取决于输入提示语的质量，而不是传统的编程。
在实际操作中，提示工程能够显著提升研究效率和准确性。托马斯J (2024) 强调了在进行文献综述时定义清晰目标的重要性，认为这能确保综述具有必要的焦点，并且必须在制定适当的纳入标准之前明确。详细的文献综述问题应包含 PICO 首字母缩略词描述的关键组成部分，该缩略词可用于文献综述的三个阶段：(1) 文献综述 PICO：在方案阶段计划，这将定义选择纳入研究的纳入标准。(2) 每次综合的 PICO：也在方案阶段计划，将定义每次特定综合旨在回答的问题（“第 9 章：总结研究特征并为 … 做好准备”）；(3) 纳入研究的 PICO：在文献综述阶段确定，它总结了纳入研究中调查的内容。
为了说明提示工程的强大功能，假设你正在进行系统性文献综述。例如，我们假设在第三阶段应用不同的提示语（纳入研究的 PICO）。这意味着，在出版物搜索、筛选和选择之后，我们已经有一组纳入的研究，并且我们想使用 PICO 框架来总结它们。正如 Cochrane 干预系统评价手册第 9 章所述，对纳入研究的检查必须始终先于任何统计综合：“这种综合应包括纳入研究中干预措施和比较对象的特征、评估干预措施的人群和设置、评估的结果以及证据体系的优势和劣势。”（“第 9 章：总结研究特征并为 … 做好准备”）
一个通用的提示语，例如“总结不同治疗方法对正畸治疗引起的牙科前庭白垩色斑点病变遮盖效果”，可能会返回宽泛、不集中的结果。而一个详细的、分步骤的提示语，例如下面的提示语，可以引导人工智能生成精确、相关和可操作的见解。让我们展示一下详细提示语的确切内容：
详细的、分步骤的提示语：
假设你是一位在牙科领域从事系统性文献综述的研究人员。你选择了一组出版物，你将使用 PICO 方法来总结它们。PICO 是 Population（人群）、Intervention（干预）、Comparison（比较）和 Outcome（结果）的首字母缩略词，它是一个专门的框架，大多数研究人员使用该框架来制定研究问题并促进文献综述。（“人群、干预、比较和结果的出现如 …”）以下是你必须检索的每个 PICO 部分的详细信息：
- 人群：确定研究中的人群，包括群体规模、年龄和性别
- 干预：指定使用 ICON 树脂渗透作为主要治疗方法。包括样本量
- 比较：描述对照组，说明替代树脂渗透用于掩盖病变的方法。包括样本量
- 结果：提取研究中测量的结果。调查了哪些结果？不同治疗方法的结果值是多少？
通过使用针对每个 PICO 要素的明确指令来构建提示语，人工智能可以生成高度有针对性和临床相关的摘要。这种方法显著提高了输出的效用，确保与研究问题保持一致。通过从通用提示语过渡到详细提示语，研究人员可以充分利用 LLM 的能力，高效地进行高质量的循证分析。总结详细提示语的好处：
- 确保与研究问题精确对齐
- 过滤掉不相关的数据，专注于可操作的见解
- 生成直接适用于临床决策的结构化摘要
举例来说，假设一个临床问题是：“在正畸治疗期间，树脂渗透与其他治疗方法在早期龋齿病变中的遮盖效果如何？” 通过提示工程，LLM 可以：
- 定位并总结涉及指定人群和干预措施的研究。
- 比较干预措施和标准护理之间的结果。
- 以结构化的、与 PICO 对齐的格式呈现结果。
然而，正确和精确的提示语将产生准确的结果，并防止可能发生的错误。让我们继续前面的例子。你已经确定了你的 LLM“是谁”（研究人员），他将应用什么方法（PICO），并且对于每个组成部分，你已经详细描述了你希望他检索什么。你还可以添加更多指令，例如，提醒 AI 结果必须仅从“结果”部分检索，以避免来自其他研究的信息。你还可以定义结果的格式，无论是文本格式、表格还是你认为分析需要的任何其他设计。
我们使用以下文章来评估此提示语：使用树脂渗透或氟化处理青春期正畸治疗期间的早期龋齿病变的遮盖效果和龋齿抑制效果：一项随机对照试验。(Wierichs et al., 2023)
最终的提示语将是详细的、分步骤的提示语（前面描述的），加上以下说明：
注意，你必须描述所有结果，包括主要和次要结果，并且这些结果必须仅从“结果”部分检索（绝不从“讨论”部分检索）。作为最后的指导，请使用以下结构以列的形式返回本文的结果：文章、作者、年份、出版期刊、P、I C、O 和结论。
通过自动化这些任务，提示工程确保研究过程高效、准确，并专注于可操作的见解，从而直接改进临床牙科中的循证决策。
口腔医学的实际应用案例
在口腔医学领域，提示工程在 PICO 框架的应用中，展现出巨大的潜力。例如，当研究人员面临一个具体的临床问题，如“树脂渗透剂与传统氟化物治疗在早期龋齿治疗中的效果对比”时，可以利用提示工程构建如下的提示语：
“请检索并总结比较树脂渗透剂与传统氟化物治疗在早期龋齿治疗效果的临床研究，重点关注以下 PICO 要素：
- P (Population): 研究对象为早期龋齿患者，年龄范围在6-12岁。
- I (Intervention): 采用树脂渗透剂进行治疗。
- C (Comparison): 采用传统氟化物进行治疗。
- O (Outcome): 评估治疗后龋齿进展情况、患者舒适度及治疗成本。”
通过这样的提示语，大模型能够迅速从海量文献中筛选出符合条件的研究，并提取关键信息，生成结构化的 PICO 报告。这不仅大大缩短了文献检索和信息提取的时间，也提高了研究的准确性和可靠性。
此外，提示工程还可以用于辅助临床决策。例如，当医生需要为一位患有早期龋齿的儿童选择合适的治疗方案时，可以利用大模型和提示工程，输入患者的具体情况（年龄、龋齿部位、龋齿程度等），并结合 PICO 框架，生成个性化的治疗方案推荐。
大模型技术与牙科未来
大模型技术结合提示工程在口腔医学领域的应用，不仅仅局限于 PICO 框架的优化，更将深刻影响未来牙科研究和临床实践的各个方面。随着大模型技术的不断发展，其在口腔医学领域的应用将更加广泛和深入。例如，大模型可以用于辅助诊断，通过分析患者的影像资料和病历信息，帮助医生更准确地判断病情；大模型也可以用于药物研发，通过模拟药物与生物分子的相互作用，加速新药的研发进程；大模型还可以用于个性化治疗，根据患者的基因信息和生活习惯，制定更有效的治疗方案。
然而，我们也应该清醒地认识到，大模型技术在口腔医学领域的应用还处于起步阶段，面临着诸多挑战。例如，大模型的训练需要大量的标注数据，而高质量的口腔医学数据往往难以获取；大模型的算法复杂，需要专业的知识和技能才能进行优化和调整；大模型的应用涉及到患者的隐私信息，需要严格的数据安全保障措施。
结论与展望
在提示工程加持下，自然语言处理 (NLP) 的进步有可能促进研究人员在牙科中应用 PICO 框架的方式发生革命性变化。通过自动化劳动密集型任务，这些技术使研究人员能够专注于解释发现和改善患者护理。由提示工程增强的 PICO 框架展示了人工智能如何转变临床探究，及时有效地提供高质量的证据。随着人工智能的不断发展，提示工程对于寻求充分利用其在循证牙科领域潜力的研究人员来说仍然至关重要。
总而言之，大模型技术结合提示工程为口腔医学研究带来了前所未有的发展机遇。我们有理由相信，在不久的将来，大模型技术将成为口腔医学研究和临床实践的重要组成部分，为提高口腔健康水平做出更大的贡献。