基于STAR原则的医疗领域AI指令，涵盖科研教学、医院管理、医疗信息化与临床应用等领域
DeepSeek医疗领域指令是基于STAR原则设计的一套结构化AI提示策略，旨在帮助医疗专业人员更有效地使用AI大模型完成各种医疗相关任务。
通过遵循这些结构化指令，医疗专业人员可以获得更准确、更有用的AI辅助结果，从而提高工作效率和决策质量。
| 领域 | 任务方向 | 子任务 | 指令模板（符合STAR法则） |
|---|---|---|---|
| 科研教学 | 基础研究 | 实验设计优化 |
S: 基于[XX靶点]作用机制研究； T: 设计[三种靶机制]对照实验方案； A: 输出符合[GLP规范]的实验流程； R: 附动物伦理审查要点清单及生物样本脱敏要求 |
| 科研教学 | 临床研究 | 统计分析 |
S: 我要进行科研数据分析，附件包含[RCT数据（n=300）]； T: 进行[协方差]分析； A: 生成混合效应模型SAS代码； R: 需多重检验校正 |
| 科研教学 | 教学培训 | 虚拟病例生成 |
S: 我要进行[呼吸衰竭]教学,需要生成虚拟病例； T: 创建[5个CCMT标准病例]； A: 含[动态病情清晰变速模拟]； R: 注意血气分析数值区间更真实 |
| 科研教学 | 教学培训 | 教案生成 |
S: 我要为住院医生培训； T: 需要生成[糖尿病]培训课件； A: 按[2023年ADA指南]设计内容； R: 标注指南推荐等级及参考文献 |
| 科研教学 | 论文写作 | 文献综述辅助 |
S: 我正在研究[XX疾病的新型治疗方法]，需要整理相关文献； T: 提炼近5年核心文献的核心要点； A: 基于我提供的研究方向和关键词，提取文献中的关键数据、研究方法和结论； R: 输出一份结构化综述报告，包含研究趋势、争议点和未来研究方向 |
| 医院管理 | 质量管理 | 手术质量分析 |
S: 我院需提升[胰腺]手术质量； T: 分析近1年[200例]手术数据； A: 按[Clavien-Dindo分级]统计并发症率； R: 输出改进方案及标准指标监控表 |
| 医院管理 | 绩效管理 | 科室运营分析 |
S: 我需要[XX科]主任，结合附件的[XXX]数据； T: 构建[RBRVs绩效模型]； A: 输出[科室权重雷达图]； R: 信息脱敏 |
| 医院管理 | 政策学习 | 政策趋势分析 |
S: 我需要[了解县域医共体相关政策发展]； T: 请帮我总结最新政策文件； A: 提取关键政策要点及实施建议； R: 输出政策解读报告及医院应对策略 |
| 医院管理 | 投诉管理 | 纠纷案例库构建 |
S: 结合[近2年200例投诉记录],如附件； T: 分类整理高频问题； A: 生成预警清单及应答话术； R: 严格匿名化处理 |
| 医疗信息化 | 系统测评 | 互联互通测评自查 |
S: 我院在做[互联互通测评]； T: 按照[互联互通4甲标准]； A: 输出自检清单； R: 要符合最新的国家要求 |
| 医疗信息化 | 文档辅助 | 网络拓扑图、UML制作 |
S: 我需要撰写一份技术文档，[描述AI辅助诊断决策的原理]； T: 使用Mermaid语法绘制AI辅助诊断决策的原理图； A: 包含数据输入、模型处理、决策输出等关键环节； R: 输出Mermaid代码及对应的流程图 |
| 医疗信息化 | 文档辅助 | 信息安全管理制度提写 |
S: 我院需[制定信息安全管理制度]； T: 参照[《网络安全法》及《数据安全法》]； A: 编写[制度文档]； R: 包含[权限管理、数据备份、应急响应]等内容 |
| 医疗信息化 | 数据分析 | 门诊数据趋势分析 |
S: 我有[过去一年的门诊]数据，如附件； T: 分析[门诊量的月度趋势]； A: 使用[Excel或Python生成趋势图]； R: 输出包含峰值和低谷的分析报告 |
| 医疗信息化 | 数据分析 | 患者年龄分布分析 |
S: 我有[最近一年门诊的患者年龄]数据，如附件； T: 分析[患者年龄分布]； A: 使用[Excel或Python生成年龄分布直方图]； R: 输出年龄分段统计表 |
| 医疗信息化 | 数据分析 | 科室工作量对比 |
S: 我有[各科室过去三个月的工作量]数据，如附件； T: 对比[各科室的工作量]； A: 使用[Excel生成柱状图]； R: 输出工作量对比报告及排名 |
| 医疗信息化 | 项目招标 | 系统需求说明书 |
S: 计划采购[电子病历系统]； T: 编写[招标技术规格书]； A: 参照《电子病历系统功能应用水平分级评价标准》； R: 明确数据接口标准及验收信息 |
| 临床 | 诊断支持 | 疾病预测 |
S: 我有[某疾病患者的临床数据]，如附件； T: 构建疾病预测模型； A: 使用机器学习算法（如随机森林）进行预测； R: 输出预测结果及模型评估报告 |
| 临床 | 患者管理 | 智能随访记录整理 |
S: 我有如下随访记录，详见附件，内容为[肿瘤术后患者的复诊情况]； T: 将记录整理为结构化表格； A: 提取关键信息（如症状、用药、复查时间、病情变化）； R: 生成Excel表格，包含患者ID、随访日期、症状描述、用药情况 |
| 临床 | 健康宣教 | 个性化患教材料 |
S: 我要做一份[糖尿病足预防]患教文章； T: 按患者文化程度分版（初中/大学）； A: 嵌入[互动式风险评估问卷]； R: 文章要专业有依据 |
| 临床 | 治疗方案 | 制定个性化治疗方案 |
S: 我有[内分泌科医生要为2型糖尿病]患者（65岁/男性/肾功能不全）； T: 制定一份[降糖方案]； A: 结合[2024CDS指南]； R: 标注药物禁忌及eGFR测定频率表 |