Prompt Engineering (2) - 의료 서비스에 적용을 위한 팁

 

프롬프트 엔지니어링은 상대적으로 새로운 연구 분야로, LLM의 출력을 다양한 작업에서 최적화하기 위한 프롬프트(지시문)를 설계하고, 개선하며, 실행하는 과정을 의미한다. 이는 AI 시스템과 효과적으로 상호작용하여 그 이점을 극대화하는 기술이다.

의료 전문가 및 전반적인 의료 분야에서 프롬프트 엔지니어링은 다음과 같은 역할을 할 수 있다:

 

• 의사 결정 지원: 의료 전문가는 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI 시스템을 최적화하여 진단, 치료 선택, 위험 평가 등의 의사 결정 과정을 지원할 수 있다.
• 행정 지원: 프롬프트를 활용하여 환자 일정 관리, 기록 유지, 청구서 발행 등 행정 업무를 원활하게 처리함으로써 효율성을 높일 수 있다.
• 환자 참여: 프롬프트 엔지니어링을 통해 의료 제공자와 환자 간의 의사소통을 개선할 수 있다. 예를 들어, AI 시스템은 약 복용 알림, 예약 일정, 생활 습관 관련 조언을 전달하는 프롬프트를 설계할 수 있다.
• 연구 및 개발: 연구 상황에서, 프롬프트는 문헌 검토, 데이터 분석, 가설 생성 등의 작업을 지원하도록 설계될 수 있다.
• 교육 및 훈련: 프롬프트를 통해 최신 치료법과 절차에 대한 지속적인 훈련을 포함한 의료 전문가의 교육을 촉진할 수 있다.
• 공중 보건: 더 큰 규모에서는 프롬프트 엔지니어링이 인구 건강 데이터를 분석하고 질병 동향을 예측하거나 대중을 교육하는 공중 보건 이니셔티브에 기여할 수 있다.

이렇듯 프롬프트 엔지니어링은 의료 서비스의 효율성, 정확성, 효과성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 의료 전문가들에게 점점 더 중요한 기술이 되고 있다.

 

프롬프트 엔지니어링 향상 방법

다른 중요한 기술과 마찬가지로, 프롬프트 엔지니어링 실력을 향상시키기 위해서는 기술의 기본 원리를 더 깊이 이해하고, 이를 사용하는 시스템에 대한 실무 경험을 쌓으며, 피드백을 바탕으로 지속적으로 기술을 개선하고 반복하는 과정이 필요하다.

 

구체적이고 명확한 프롬프트 작성

프롬프트가 구체적일수록 응답이 더 정확하고 집중될 가능성이 높다. 예를 들어:

• 덜 구체적: "심장병에 대해 말해줘."
• 더 구체적: "관상 동맥 질환의 가장 흔한 위험 요소는 무엇인가?"

상황 설명 및 문맥 제공

ChatGPT와의 대화를 막 만난 사람과의 대화처럼 생각해야 한다. 상대방이 질문에 답하고 문제를 해결할 수 있지만, 처음에는 맥락을 제공해야 한다.

• 예시 프롬프트: "의료계에서 일하는 사람들을 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 팁과 요령에 관한 기사를 쓰고 있어. 그 팁과 요령을 구체적인 프롬프트 예시와 함께 몇 가지 제시해 줄 수 있겠니?"

다양한 프롬프트 스타일 실험

프롬프트 스타일은 답변에 큰 영향을 미친다. 리스트 요청, 요약 요청 등 다양한 형식을 시도해 볼 수 있다. 예를 들어:

• 직접 질문: "COVID-19의 증상은 무엇인가?"
• 리스트 요청: "COVID-19의 모든 잠재적인 증상을 나열해 줘."
• 요약 요청: "COVID-19의 주요 증상과 진행 과정을 요약해 줘."
• 과정 요청: "COVID-19 진단 절차를 단계별로 설명해 줘."

프롬프트의 전체 목표 식별

어떤 종류의 출력을 원하는지 정확히 설명하는 것이 중요하다. 예를 들어, 기사에 대한 창의적인 아이디어를 얻고 싶은지, 고급 과학 주제에 대한 구체적인 설명을 요청하는지, 또는 질문에 대한 예시 목록을 원하는지 정의하는 것이 중요하다. 예시:

• 예시 프롬프트: "과학 행사에서 연구 결과를 더 쉽게 이해할 수 있도록 5가지 발표 아이디어를 제시해 줘."

역할 부여 요청

특정 상황에서 원하는 정보나 입력을 보다 효율적으로 얻기 위해 ChatGPT에게 특정 역할을 맡아달라고 요청할 수 있다. 새로운 주제에 대해 사전 지식이 없을 때는 기본적인 설명을 먼저 요청하는 것이 현명하며, ChatGPT에게 튜터 역할을 맡겨 단계별로 세부 주제를 탐구하도록 요청할 수도 있다. 다음은 몇 가지 예시이다:

• “데이터 과학자 역할을 맡아 프롬프트 엔지니어링을 의사에게 설명해 줘.”
• “내 영양사 역할을 맡아 균형 잡힌 지중해식 식단에 대한 팁을 줘.”

반복 및 개선

프롬프트 엔지니어링 기술이 고도로 발전하더라도, LLM은 매우 동적으로 변화하기 때문에 첫 프롬프트 시도에서 원하는 최적의 응답을 얻는 경우는 드물다. 프롬프트를 지속적으로 반복하고 개선하는 것에 익숙해지는 것이 중요하다. 또한 LLM 사용자들은 이전 응답에 대한 피드백을 기반으로 출력을 수정하도록 요청하는 것을 권장한다.

스레드 사용

ChatGPT 대시보드의 왼쪽 열에 있는 특정 스레드를 클릭하여 특정 대화로 다시 돌아갈 수 있다. 이를 통해 이미 받은 세부 정보와 응답을 기반으로 계속 대화를 이어갈 수 있다. 같은 상황을 다시 설명할 필요 없이, ChatGPT가 이전 응답에서 받은 피드백을 기반으로 대화를 이어갈 수 있어 시간을 절약할 수 있다.

개방형 질문 요청

개방형 질문은 사용자의 상황에 대한 더 넓고 포괄적인 이해를 제공할 수 있다. 예를 들어, "통증이 있습니까?"보다는 "어떻게 느끼시나요?"와 같은 질문을 던지면 환자의 정신적, 정서적 또는 신체적 상태에 대해 더 많은 통찰을 제공하는 다양한 응답을 얻을 수 있다. 개방형 질문은 또한 더 많은 데이터를 생성해 AI 모델을 더 효과적으로 훈련할 수 있으며, ChatGPT가 다양한 주제에 대한 학습 내용을 활용하여 더 예상치 못한 창의적인 솔루션이나 아이디어를 제시할 가능성도 커진다. 이는 의료 전문가가 생각하지 못했던 새로운 접근법을 발견하는 데 도움이 될 수 있다. 다음은 예시이다:

• 폐쇄형 질문: "골다공증 환자에게 운동이 중요한가요?"
• 개방형 질문: "규칙적인 신체 활동이 골다공증 환자에게 어떻게 도움이 되나요?"

 

예시 요청

구체적인 예시를 요청하는 것은 개념이나 아이디어의 의미를 명확히 하는 데 도움이 되어 더 쉽게 이해할 수 있다. 특히 복잡한 의학 용어나 절차와 관련해서는 예시가 실질적인 맥락을 제공해 이해를 돕는다. 또한 예시는 추상적이거나 복잡한 아이디어를 시각적으로 상상하는 데 도움이 된다. ChatGPT가 예시를 제공하면, 특정 개념이나 규칙이 다양한 시나리오에서 어떻게 적용되는지를 보여줄 수 있다. 이는 이론적 지식과 실제 적용을 연결해야 하는 의료 분야에서 특히 유용하다.

시간 인식

시간과 관련된 개념에 대한 모델의 이해를 말하며, 맥락적으로 관련된 응답을 생성하는 능력과 연관이 있다. 따라서 프롬프트와 원하는 출력이 관련된 시간 범위를 설명하는 것이 LLM이 더 유용한 응답을 제공하는 데 도움이 된다. 예시는 다음과 같다:

• 시간 참조 없이: "무릎 수술 후 회복 과정에 대해 설명해 주세요."
• 시간 참조 포함: "무릎 수술 후 첫 6주 동안 환자가 보통 어떤 회복 과정을 기대할 수 있나요?"

현실적인 기대 설정

ChatGPT와 같은 AI 도구의 한계를 아는 것은 결과에 대한 현실적인 기대를 설정하는 데 중요하다. 예를 들어, ChatGPT는 2021년 11월 이후의 데이터나 정보를 접근할 수 없으며, 개인화된 의료 조언을 제공하거나 전문가의 판단을 대체할 수 없다. 예시는 다음과 같다:

• 비현실적인 프롬프트: "이번 달에 알츠하이머에 대해 발표된 최신 연구는 무엇인가요?"
• 현실적인 프롬프트: "2021년까지 알츠하이머 치료에서 주요 연구 성과는 무엇이 있었나요?"

One-Shot/Few-Shot 프롬프트 방법 사용

One-shot 프롬프트 방식은 사용자가 제공한 단일 예시나 컨텍스트에 기반해 ChatGPT가 응답을 생성하는 방식이다. 예시는 다음과 같다:

• "새로운 디지털 청진기 기기의 이름을 10개 지어주세요. 내가 좋아하는 이름은 DigSteth입니다."

Few-shot 프롬프트 방식은 사용자가 제공한 여러 예시나 컨텍스트를 바탕으로 ChatGPT가 응답을 생성하는 방식이다. 예시는 다음과 같다:

• "새로운 디지털 청진기 기기의 이름을 10개 지어주세요. 내가 좋아하는 이름은:
  • Digital
  • Steth
  • Stethoscope"

프롬프트를 위한 프롬프트 요청

프롬프트 엔지니어링 기술을 향상시키는 가장 쉬운 방법 중 하나는 ChatGPT에게 프로세스에 참여하도록 하여 사용자에게 적합한 프롬프트를 설계하도록 요청하는 것이다. 예시는 다음과 같다:

• "이 스레드/작업에서 더 나은 출력을 얻기 위해 어떤 프롬프트를 사용해야 할까요?"

참고문헌; 

https://www.jmir.org/2023/1/e50638/

Prompt Engineering as an Important Emerging Skill for Medical Professionals: Tutorial