"Wie geht es Ihnen heute, Mr. Bot?": Virtuelle Patient:innen in Large Language Models richtig prompten - Christian G. Erker; Daniela Becker; Maren Kuhne; Cornelia Schlick; Claudia Miersch; Katharina Rädel-Ablass; Klaus Schliz; Kerstin Vogel (IU Internationale Hochschule, 2024)
Die Anamneseerhebung ist eine wesentliche Fertigkeit in allen Gesundheitsberufen. Die Ausbildung in dieser Fähigkeit im Rahmen eines Studiums ist jedoch mit zahlreichen Hürden verbunden. Virtuelle Patient:innen, mit denen Gespräche auf der Grundlage von "Large Language Models" (LLM) geführt werden können, könnten viele dieser Probleme lösen. Voraussetzung dafür ist jedoch ein detaillierter "Prompt", der ausführliche Hintergrundinformationen über die/den virtuellen Patient:in liefert, auf die das LLM bei der Beantwortung zugreifen kann. Dieser Beitrag liefert Eckpunkte für die Erstellung eines solchen Prompts, der als Grundlage und Unterstützung für die Erstellung eigener virtueller Patient:innen dienen soll. – – Taking a medical history is an essential skill in all medical professions. However, training this skill as part of a degree course has numerous hurdles. Virtual patients, with whom conversations can be conducted on the basis of "large language models" (LLM), could solve many of these problems. However, this requires a detailed "prompt" that provides detailed background information on the virtual patient, which the LLM can access when responding. This paper provides key points for the creation of such a prompt, which should serve as a basis and support for the creation of your own virtual patients.
Keywords: 330; Medical history; medical education; artificial intelligence; large language model; examination teaching