大模型 + 长期慢病的预测和管理
- 提出背景
- 长期慢病框架
- 慢性疾病检测框架
- 如何实现多提示工程
- 为什么使用多提示
- 慢性疾病管理框架
- 个性化提示工程
提出背景
论文：https://arxiv.org/abs/2401.12988
慢性疾病是指那些需要长期管理和治疗的疾病，包括心脏病、糖尿病、慢性呼吸道疾病等。
心理障碍，如抑郁症、焦虑症等，也被归类为慢性疾病，因为它们通常需要长期的关注和管理。
在这个研究框架中，虽然主要关注的是通过用户生成的文本内容来检测心理障碍，但这个方法同样适用于广泛的慢性疾病管理，包括但不限于心理健康问题。
论文的解法框架是，医学大模型 + 提示词。
我懵了，我也是这样用的，这个方法和我的有啥区别。
- 提示词的形状：如闭包提示（Cloze）或前缀提示（Prefix）。
- 提示的创建方式：手动或自动化。
- 提示的类型：离散（Discrete）或连续（Continuous）。
- 提示的变化性：静态（Static）或动态（Dynamic）。
区别就是：
- 传统的提示词通常是静态且手动设计的，需要依据人类的直觉和理解来创建。
- 这个多提示词是动态生成的多个提示词，并且是通过自动化的流程来创建。
多提示工程，通过设计和应用多个提示（prompts）来引导预训练的大型语言模型（如GPT、BERT等）完成特定的下游任务。
在这个上下文中，“提示”通常是一段文本，用于启动模型的某种预期回应。
这些提示可以采取不同的形式，比如填空题（cloze tasks），其中某些词或短语被遮蔽（通常表示为[mask]），模型需要预测这个遮蔽部分；或者前缀提示（prefix prompts），其中模型被给定一个开头，需要继续生成文本。
长期慢病框架
慢性疾病检测框架
慢性疾病检测框架专注于利用这些技术来提高疾病检测的准确性和效率，特别是通过用户生成的文本内容来识别慢性疾病的迹象和症状。
问题：在慢性疾病管理中，如何有效利用用户生成的文本内容进行疾病检测，尤其是在数据标注成本高昂和模型泛化能力有限的情况下。
解法：基于大型语言模型（LLMs）和多提示工程的慢性疾病检测框架。
拆解
- 特征1：前缀调优（Prefix-tuning）
- 为个性化提示创建定制的前缀，适应每个用户的独特文本内容。
- 之所以使用前缀调优，是因为每个用户的表达方式和疾病相关的文本特征都是独特的，需要个性化的处理方法来提高检测准确性。
每位用户的帖子模式和个性特征各不相同。
因此，我们设计一个针对每位用户和每种心理障碍的个性化提示。
通过前缀调整，我们为每位用户定制一个一维向量，这个向量在训练过程中与用户的帖子一起被送入大型语言模型（LLM），从而生成针对该用户的个性化提示。
- 特征2：规则基提示（Rule-based Prompts）
- 通过逻辑规则和医学知识整合，设计出具体疾病相关的提示，简化复杂的文本分类任务。
- 之所以采用规则基提示，是因为它能有效地将复杂任务分解为更易处理的子任务，并利用医学知识增强模型的理解能力。
我们采用一种新的基于规则的提示方法，通过该方法可以将心理障碍的本体知识（如症状、风险因素和治疗方法）整合到提示中。
这种方法不仅考虑到了用户帖子的超长序列问题，而且通过分解任务和注入结构化医学知识，提高了模型处理用户级别心理障碍检测任务的能力。
- 特征3：多提示工程（Multi-prompt Engineering）
- 结合前缀调优和规则基提示技术，通过多种提示策略提升慢性疾病检测的效率和准确性。
- 之所以实施多提示工程，是因为不同的提示方法可以针对疾病检测的不同方面，提供更全面的信息，从而提高模型的泛化能力和准确度。
首先，前缀调优提供了个性化的基础，允许模型针对每个用户的独特内容生成定制化的提示。
接着，规则基提示通过整合医学知识，使得提示更加具有针对性，能够更有效地指导模型识别特定疾病的特征。
检测框架中的前缀调优和规则基提示，则更专注于提高疾病检测的准确性，通过精细调整模型来识别特定的疾病特征。
最后，多提示工程将这两种技术结合起来，利用多种提示策略来增强模型的检测能力，提高在处理慢性疾病检测任务时的准确性和效率。
以抑郁症为例，我们根据症状、重大生活事件和治疗方法三个维度来构建提示。
首先，定义一个逻辑规则，如果用户的帖子中提到了与抑郁症相关的症状（如情绪低落）、重大生活事件（如离婚）或正在接受的治疗（如阿立哌唑），则这些信号表明用户有较高的可能性患有抑郁症。
接着，我们利用已有的医学知识构建一个与抑郁症相关的本体，明确地描述诊断和治疗中使用的术语。
这些术语被整合到提示中，以帮助大型语言模型识别和理解用户生成内容中与抑郁症相关的信息。
例如，如果一个用户的帖子中提到：“我自从离婚后就感觉非常失落，开始服用阿立哌唑。”
根据我们的多提示工程方法，这条帖子将触发与抑郁症症状、生活事件和治疗方法相关的提示。
大型语言模型将根据这些提示和注入的医学知识，判断该用户帖子的内容表明其很可能患有抑郁症。
通过这种方法，我们能够在用户级别上更准确地检测出抑郁症等心理障碍，同时也能提供早期预警，帮助用户在病情发展到较严重阶段之前得到干预和治疗。
这种结合个性化提示和医学知识注入的多提示工程方法，为心理障碍的检测提供了一种新的、有效的途径。
比如，在利用用户生成的文本内容检测抑郁症时，首先通过前缀调优生成针对特定用户的个性化提示。
然后，规则基提示利用与抑郁症相关的医学知识（如症状、触发因素等）来设计更具体的提示，帮助模型更准确地识别与抑郁症相关的文本特征。
最终，通过多提示工程的应用，结合个性化提示和基于医学知识的规则提示，实现了对抑郁症检测任务的高效和准确处理。
这一过程体现了从个性化提示到医学知识注入，再到综合多种提示策略，每一种技术都为提高慢性疾病检测的准确性和效率做出了贡献。
如何实现多提示工程
1. 提示设计
假设研究人员正在处理一项情感分析任务，目的是识别文本中的情感极性。研究人员可能会设计以下提示：
- 手动设计的提示： “这句话表达了一种[填空]的情绪。”
- 自动化生成的提示：使用算法根据情感分析的常用词汇和短语来生成提示，例如，“感觉上来说，这人似乎很[填空]。”
2. 提示集成
接下来，研究人员可能同时使用多个不同的提示来捕捉文本的多个维度：
- “看完这条评论，我感到非常[填空]。”
- “这个评论的整体情绪可以用[填空]来描述。”
- “如果我是作者，我写这句话的时候可能会感到[填空]。”
模型将对每个提示分别给出反应，然后研究人员将这些反应整合起来，以得到更全面的情感分析结果。
3. 提示增强
研究人员可能会对一些原始提示进行修改，以提供更多上下文：
- 原始提示：“评论的情感是[填空]。”
- 增强后的提示：“考虑到这是一篇电影评论，我们可以说这篇评论的情感是[填空]。”
4. 提示组合
对于处理含有比较和对比情绪的复杂文本，可以将多个简单的提示组合起来：
- “与前一句相比，这句话更[填空]。”
- “考虑到整篇文章的语境，这段话显得特别[填空]。”
5. 提示分解
在处理包含多种情感的长篇文本时，研究人员可能会将任务分解：
- 子任务1的提示：“文章的第一部分让人感觉[填空]。”
- 子任务2的提示：“转折点后的情绪变化是[填空]。”
- 子任务3的提示：“结尾的句子给人的印象是[填空]。”
为什么使用多提示
- 性能提升：通过多样化的提示，模型可以从不同角度理解和处理任务，这通常能提高任务的准确性和鲁棒性。
- 灵活性：多提示工程允许模型适应各种任务，即使对于同一任务的不同实例，也可以动态调整提示以获得最佳结果。
- 少样本学习：在训练样本有限的情况下，多提示工程可以帮助模型更好地利用其预训练知识，提高其对少数样本的泛化能力。
多提示工程通过精心设计的提示来充分利用大型语言模型的能力，以适应并解决各种NLP任务。
慢性疾病管理框架
管理框架需要考虑到患者管理的全面性，包括与患者的互动、疾病进展的监测以及健康建议的提供。
慢性疾病管理框架侧重于整个慢性疾病管理流程，包括但不限于疾病的早期识别、治疗监测、病情跟踪以及患者教育。
它强调的是如何利用LLMs和多提示工程在患者的整个疾病管理周期中提供支持。
拆解
- 特征1：个性化提示工程 - 开发个性化提示来表示每个用户的独特性。
- 之所以使用个性化提示工程，是因为不同用户对于相同的心理疾病可能表现出不同的语言模式和行为特征。
- 用户行为分析：首先，对用户的文本内容进行深入分析，识别其特有的语言使用模式、表达情绪的方式以及讨论话题的偏好。
- 动态前缀调整：利用动态前缀调整技术，为每个用户定制化生成一维向量，该向量作为模型输入的一部分，能够引导大型语言模型（LLM）在处理特定用户数据时考虑到这些个性化特征。
- 实时更新机制：随着用户在平台上的活动持续进行，实时更新个性化提示向量，以捕捉用户行为和偏好的最新变化。
- 特征2：医学知识注入 - 将医学知识融入提示中，为慢性疾病检测提供上下文。
- 之所以注入医学知识，是因为这可以帮助模型更准确地理解和识别与特定慢性疾病相关的文本内容。
- 构建医学本体库：整理和构建涵盖特定慢性疾病（如抑郁症）的医学本体库，包括症状、治疗方法、风险因素等。
- 基于规则的提示生成：根据医学本体库，设计基于规则的提示生成方法，这些提示能够引导模型关注与疾病相关的关键信息点，如特定的症状或治疗方法。
- 提示与本体知识的动态整合：通过动态整合方法，在模型预测时根据当前的输入内容选择和调整最相关的医学知识提示，以提高预测的准确性。
- 特征3：少样本学习 - 能够通过极少量的训练样本来有效地识别疾病。
- 之所以采用少样本学习，是因为在实际应用中很难获得大量的标注数据，特别是对于心理健康状况的数据。
- 预训练和微调：使用在大规模文本数据上预训练的语言模型（如GPT或BERT），并通过少量标注数据进行微调，使模型能够快速适应特定的慢性疾病检测任务。
- 提示工程：设计能够引导模型注意到少量关键样本中信息的提示，这些提示基于先前步骤中生成的个性化提示和医学知识注入。
- 元学习方法：采用元学习技术，使模型能够通过学习如何从少量样本中学习，进一步提升在新疾病检测任务上的表现，特别是当面对新的或罕见的慢性疾病时。
管理框架中的个性化提示工程和医学知识注入，侧重于为每个用户定制化服务，不仅仅是从疾病检测的角度，还包括疾病的整体管理和教育。
首先，个性化提示工程允许系统针对每个用户的独特性生成定制化的提示，这是基础。
接着，通过医学知识的注入，这些提示被赋予了能够指导模型理解和操作具体疾病检测任务的上下文信息。
最后，这种结合个性化和医学知识的提示设计使得模型能够在只有少量样本的情况下也能进行有效学习和疾病识别，这是少样本学习的关键。
比如，在使用这个框架来检测抑郁症时，首先根据用户的独特表达习惯设计个性化的提示。
这些提示在设计时，会融合专业的医学知识，比如抑郁症患者常见的表达习惯、情绪表现等。
然后，即使仅有极少数用户的文本数据可用于训练，通过这样精心设计的提示，模型也能准确地识别出抑郁症的文本特征。
这个过程展示了从个性化提示设计到医学知识注入，再到少样本学习的逻辑链条，每一步都为下一步奠定了基础。
个性化提示工程
在医学领域，尤其是慢性病管理中，个性化提示词的设计需要深入了解患者的病史、症状表现、生活习惯和治疗反应。以下是个性化提示词设计的步骤和一个具体的例子：
设计步骤：
- 患者档案分析：详细审查患者的医疗档案，包括症状日志、用药记录、治疗反应和医生的笔记。
- 识别关键信息：挑选出患者疾病管理中的关键信息点，如常见的健康问题、特定的生活习惯、疾病的触发因素等。
- 编制提示模板：根据所收集的信息创建基本的提示模板，用于患者交互或数据收集。
- 个性化调整：根据患者的具体情况，调整提示模板中的关键词汇和短语来定制化提示。
- 评估与迭代：在实际应用中评估个性化提示词的有效性，并根据患者反馈和健康变化进行必要的迭代。
假设我们正在为一位2型糖尿病患者设计个性化提示词，以帮助他们管理疾病。患者档案显示他们经常忽略健康饮食并且忽视规律的血糖监测。
个性化提示词设计：
- 基本模板：“请记得在 [时间] 进行您的日常血糖检测。”
- 个性化调整：“我们注意到您上个月有几次跳过了早餐前的血糖测试。为了更好地管理您的2型糖尿病，建议您每天早上起床后立即测量血糖。”
另一个针对饮食的提示词可能是：
- 基本模板：“请在每餐饮食中包含 [食物类型]。”
- 个性化调整：“我们了解到您喜欢甜食，但为了控制血糖，建议您将甜点替换为如新鲜水果这样的健康选择。今天晚餐后，试试苹果或梨吧。”
这种个性化的提示能够结合患者的个人偏好、历史行为和具体需求，从而更有效地引导他们遵循健康管理计划。通过这样的方法，可以提高患者遵守医嘱的可能性，有助于改善长期的健康结果。
