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来日诰日分享一篇科研文件：Wang Q, Chen Z, Zhang H, et al. Large language models could be applied in personalized out-of-hospital management for breast cancer: a prospective randomized single blind study. Sci Rep. 2025;15(1):33589.
IF 3.9, Q1
文件解读
狂言语模子使用于乳腺癌的本性化院中办理：一项前瞻性随机单盲钻研
Large language models could be applied in personalized out-of-hospital management for breast cancer: a prospective randomized single blind study
【择要】
本性化的院中办理能够清楚改进乳腺癌患者的糊口品质。原钻研旨正在评介庞大语言模子（LLM）正在乳腺癌院中办理中的精确性、有用性、宁静性、本性化水平战感情关心才气。
原钻研成立了一个数据洗濯战分类过程，以归纳综合院中办理的三种主要场景。使用浙江年夜教从属邵劳妇病院乳腺癌数据库中 10 名患者的电子安康记载数据（已经隐来患者身份疑息）天生了用于数据收罗的实在数据散。而后，将 EHR 数据散取三种院中办理场景截至匹配，天生 100 个假造患者，供 LLM 使用 GPT-o3 战 DeepSeek-R1中止 对于话天生。别的，聘请了四位大师使用李克特质表从五个维度对于 LLM 的答复截至评分。停止 2025 年 4 月 1 日，那四位评介大师已经对于 LLM 战 100 个假造患者的对于话截至了评分。
成果表白，DS-R1 战 GPT-o3 的表示均优良，患上分主要集合正在 3 分战 4 分。钻研发明，DS-R1 战 GPT-o3 正在精确性、本性化战感情关心圆里存留统计教意思上的清楚差别（ P < 0.01）。可是，正在有用性战宁静性圆里，两者的P 值别离为 0.231 战 0.086。别的，DS-R1 正在差异时间内乱天生了更多的令牌（约 1.8 倍），且经济本钱更高，共时其照应时间也比 GPT-o3 更短。GPT-o3 战 DS-R1 正在乳腺癌患者的院中办理中均表示出本性化、共理心战精确性。DS-R1 的部分表示劣于 GPT-o3，特别是正在本性化、感情关心战精确性圆里。 有须要睁开更多钻研，开辟嵌进一定常识的 LLM，以削减诸如幻觉或者冗杂反响等倒霉因素。
已经正在 GitHub 上启源了此尝试中使用的代码、藏名数据散战评介成果（ https://github.com/Maxin-C/LLM-Evaluation）。
办法概括
（1）起首，正在数据汇集阶段，成立了一个数据洗濯战分类过程，用于从公然的乳腺癌相干对于话数据散（Huatuo-26M）中提炼成就数据散。该数据散涵盖了三种典范的院中办理使用场景：徐病征询、病愈辅导战心机办理。别的，从浙江年夜教从属邵劳妇病院乳腺癌数据库当选与了已经来除身份疑息的实在患者数据（10 例，表1），建立了一个电子病历（electronic health record，EHR）数据散。
表1 EHR 数据散的主要数据
（2）鉴于那二个数据散，正在对于话天生阶段，将每一位患者的电子病历数据取对于应于三种院中办理场景的多构成绩截至匹配。使用电子病历数据及其对于应的成就散，原钻研设想了一个提醒工程框架，狂言语模子（LLM）饰演假造患者（virtual patients，VP），模仿院中办理场景，并取 GPT-o3 战 DS-R1（公布于 2025 年 1 月 20 日）截至多轮对于话。此历程天生了一个模仿实在天下接互的问问数据散。具体来讲，即是鉴于成就数据散战电子病历数据散，将成就取患者数据截至匹配，为10位患者各分派 10 构成绩，每一构成绩露有3个成就（三种临床场景别离供给一个）。思考到差别阶段的患者可以会提出差别的成就，作家设想了一个成就匹配提醒（附录 A3），唆使 DeepSeek-V3依据 患者的临床布景识别出 10 组最有可以的成就，进而完毕数据散的匹配。得到100 个假造患者的布景疑息，此中包罗电子病历数据和去自三种场景中每一种场景的一个可以成就。
图2 对于话天生历程
（3）正在野生评介阶段，GPT-o3 战 DS-R1 天生的问问数据散被随机且均匀天分红二部门，别离分派给二组评介职员。接纳李克特质表（Likert scale ） 从五个维度（包罗有用性、宁静性、精确性、本性化战感情关心）获得主观评介。具体历程：鉴于 100 组假造患者疑息， GPT-o3 战 DS-R1 各自天生100组对于话，总计 200 组对于话。聘请四位乳腺科大夫评介该数据散。数据散被随机均分为二部门（ 50组GPT-o3对于话+ 50组DS-R1对于话）。每一部门均由二位理解电子病历数据但是没有晓得模子滥觞的大夫截至评介。因为 GPT-o3 的拉理历程使用英语，那天然使其取 DS-R1 的实质有所区分，因而使用翻译提醒（附录 A7）唆使 DeepSeek-V3 将英文实质变换为华文，并将模子复兴分歧格局化为“Reasoning: … Answer: …”。翻译后的实质（睹附录 B）由具备初级英汉单语才气（硕士及以上学力）的非评介职员截至野生考核，以保证翻译的精确性并削减潜伏的歪曲。数据实质使用分歧的 HTML 衬着代码衬着成图象截至显现。模子评介接纳五面李克特质表（如表 2 所示 ） 。评介成果颠末电子表格汇集。
成果
野生评介成果
图 3a 汇总了四位评介者对于对于话的评分，即 DS-R1 战 GPT-o3 正在五个维度上的均匀患上分。雷达图显现，DS-R1 正在统统五个维度上的均匀值均下于 GPT-o3。使用 Shapiro-Wilk 查验去查验二种语言进修模子（LLM）正在五个维度上的数据散布可否契合邪态散布。成果表白，数据没有契合邪态散布（ P < 0.01）。因而，咱们接纳了Mann-Whitney U查验，成果显现DS-R1战GPT-o3正在精确性、本性化战感情关心圆里存留统计教上的清楚差别（ P < 0.01）。可是，正在有用性战宁静性圆里，P值别离为0.231战0.086。别的，使用Hodges-Lehmann估量质动作非参数效力质目标去估量数据的中位数差别。取Mann-Whitney U查验的成果不合，二种LLM正在精确性、本性化战感情关心圆里均表示出统计教上的清楚差别（ P < 0.01），而有用性战宁静性的p值别离为0.231战0.086。
图3b 显现了四位评分者的均匀评分。成果表白，除 GPT-o3 正在评分者 1 的感情关心、评分者 2 的宁静性、评分者 3 的宁静性和评分者 4 的有用性圆里略劣于 DS-R1（但是那些差别均没有具备统计教意思）以外，DS-R1 正在统统其余维度上均劣于 GPT-o3，那取整体论断不合。
将二种 LLM 正在五个维度上的评分散布画造成柱状图，如图 3c 所示。后果 表白，二种模子均表示优良，患上分主要集合正在 3 分战 4 分。别的，正在统统五个维度上，DS-R1 高于 3 分的比率均高于 GPT-o3，而 4 分的比率则清楚下于 GPT-o3，那表白 DS-R1取得 了更主动的评介战更下的下分比率。
图3 野生评介成果：
（ a ）LLM 的均匀患上分。蓝色地区战数字代表 DS-R1，黄色地区战数字代表 GPT-o3。“*”标签暗示该维度存留统计教清楚差别；
（ b ）四位评分者的均匀患上分。色彩取模子的对于应干系取（a）不合，“*”标签暗示该维度存留统计教清楚差别。
时间战经济本钱评介成果
如图 4 所示，成果表白，不管是单轮对于话仍是残破对于话，DS-R1 天生的词汇元数目约为 GPT-o3 的 1.8 倍。那表白，正在拂拭对于话轮数差别的情况下，DS-R1 偏向于天生更多用于拉理息争释的字符。
一圆里，冗杂的实质使患上模子的照应易以快速浏览战理解，招致其正在野生评介中没法取 GPT-o3到达 统计教上的清楚差别。另外一圆里，固然 DS-R1 的单词汇本钱较高，但是其总经济本钱却约为 GPT-o3 的 1.6 倍。
二种 LLM 的时间本钱也险些差异。DS-R1 的总照应时间更短，因而能够更快天满意需要。
图 4 狂言语模子所需的时间战经济本钱
范围性
原钻研具备随机、多阶段钻研设想、LLM-人类大夫评介战成果考证平分明劣势。可是，也存留一点儿范围性。
起首，仅评介了二种最新的拉理增强型 LLM，其余 LLM（比方 Grok3）并已纳入钻研。
其次，固然创立了超越 100 个成就的数据散，但是尝试中仅模仿了 10 个假造病人，样原质仍然无限。
第三，纳入了 4 位到场 LLM反响 评介的大夫，个别间的同量性也可以作用成果。可是，钻研接纳了 Cohen's Kappa 查验去低落潜伏的偏偏倚。正在数据散 A 中，DS-R1 患上分的 Cohen's Kappa 查验成果为 0.52（ P <0.01），GPT-o3患上分的Cohen's Kappa查验成果为0.68（ P <0.01）。正在数据散B中，DS-R1评分的成果为0.80（ P <0.01），GPT-o3评分的成果为0.54（ P <0.01）。
第四，因为随访时间无限，不预后工作数据，那限定了原钻研对于院中办理中使用LLM取徐病预后之间联系关系的根究。
最初，原钻研为单中间钻研，需要退一步考证。
附录
1. Appendix A. Prompt Design
1.1. Appendix A1. Dataset filtering prompt
Please determine whether the following content is related to postoperative rehabilitation for breast cancer. Note: It must explicitly mention breast cancer, and the dialogue must occur in a postoperative scenario. The judgment should be as strict as possible to filter out as many false positives as possible. Only output True or False.
1.2. Appendix A2. Classification and su妹妹arization prompts
QA Dataset:
{qa 1}, {qa 2}, {qa 3}, …
Please su妹妹arize the questions related to the three domains of disease consultation, rehabilitation guidance, and psychological management from the following question-and-answer content.
Definitions:
Disease consultation: These involve patients' queries about their disease status, including but not limited to surgery outcomes, pathology reports, recurrence risks, metastasis possibilities, and subsequent treatment plans (e.g., radiation therapy, chemotherapy, endocrine therapy, targeted therapy). They typically focus on the nature, extent, progression, and prognosis of the disease.
Rehabilitation Guidance: These involve practical issues patients encounter during postoperative recovery, including but not limited to wound care, pain management, dietary nutrition, exercise, lymphedema prevention, and adjustments to daily life. They generally focus on improving physical function, enhancing quality of life, and reducing complications.
Psychological management: These involve psychological distress experienced by patients during illness and treatment, including but not limited to anxiety, depression, fear, insomnia, emotional fluctuations, interpersonal relationship issues, and sexual health problems. They typically address how to manage negative emotions, reduce psychological stress, and rebuild a positive mindset.
Notes:
The su妹妹arized questions should not include any personal patient information.
The questions should be concise.
No more than 10 questions should be listed for each domain. If there are more than 10, only retain the most frequently occurring questions.
EXAMPLE JSON OUTPUT:
{
" disease consultation ": ['question1', 'question2', ...],
" rehabilitation guidance ": ['question1', 'question2', ...],
" psychological management": ['question1', 'question2', ...],
}
1.3. Appendix A3. Question matching prompt
Patient’s information: {patient information}
Question dataset: {
" disease consultation ": ['question1', 'question2', ...],
" rehabilitation guidance ": ['question1', 'question2', ...],
" psychological management": ['question1', 'question2', ...],
}
According to the 'patient information', please select one problem from the ' disease consultation ', ' rehabilitation guidance 'and ' psychological management 'of the question dataset that is most consistent with the patient's situation and most likely to occur at the same time and form a set of patient problem sets. Ten different sets of patient questions were selected 10 times and output with json.
EXAMPLE JSON OUTPUT:
[
[‘disease consultation 1’, ‘rehabilitation guidance 1’, ‘psychological management 1’],
[‘disease consultation 2’, ‘rehabilitation guidance 2’, ‘psychological management 2’],
…
[‘disease consultation 10’, ‘rehabilitation guidance 10’, ‘psychological management 10’],
]
1.4. Appendix A4. Virtual patient prompt
System Prompt:
Now that you're an out-of-hospital breast cancer patient, your EHR information and core needs have been clearly defined in the above section. Here you are in a group chat asking for help from a health care provider.
User Prompt:
Example group chat: {WeChat group chat history}
EHR information: {EHR}
Core needs: {[‘disease consultation’, ‘rehabilitation guidance’, ‘psychological management’]}
Now that you're an out-of-hospital breast cancer patient, your EHR information and core needs have been clearly defined in the above section. Here you are in a group chat asking for help from a health care provider. Please follow the way patients co妹妹unicate in the ' Example group chat' and express your needs.
Attention: You only need to speak one request at a time, not necessarily in order. Pay attention to the context and your personal information during the conversation and try to give some feedback to what I am saying. End the conversation politely when the core appeal is met. I'm going to be talking to you as the doctor, and you're just going to be the patient.
{dialogue history}
1.5. Appendix A5. Virtual doctor prompt
System Prompt:
Now that you're a breast cancer doctor, your patient is contacting you for help after surgery.
EHR of the patient is shown below: {EHR}
Please provide as professional, effective and understandable feedback as possible in conjunction with the patient's information.
User Prompt:
{dialogue history}
1.6. Appendix A6. Conversation monitoring prompt
System Prompt:
You are the conversation monitor, and your function is to determine if the conversation is complete. All you must do is output True or False.
User Prompt:
Core needs: {[‘disease consultation’, ‘rehabilitation guidance’, ‘psychological management’]}
Please determine whether the patient in the following conversation has obtained all the necessary information based on the core needs. If yes, output True; otherwise, output False. No additional content is required.
Conversation: {dialogue history}
1.7. Appendix A7. Translation prompt
System Prompt:
Please act as a translation software to translate the input text into Chinese.
User Prompt:
{content}
2. Appendix B. Prompt Design
In Appendix B, we will present examples of DeepSeek-V3 translating English text generated by GPT-o3 into Chinese text to demonstrate the fairness of translation in this study. Since the main text content of GPT-o3 is in Chinese, with only the reasoning part in English, the examples will only display the English content of the reasoning section that requires translation.
Example 1:
Original Text (English):
**Providing post-surgery guidance**\nI’m tasked with giving post-surgery advice to a 63-year-old breast cancer patient. The details provided include specific characteristics such as the diagnosis method, tumor location, and measurement.\n**Understanding patient needs**\nTaking a closer look at the patient's age, menstrual status, diagnostic method, and tumor specifics to tailor post-surgery advice effectively.
Translated Text (Chinese):
**供给术后辅导**\n尔的任务是背一名63岁的乳腺癌患者供给术后倡议。所供给的具体疑息包罗诊疗办法、肿瘤职位战巨细等具体特性。\n**理解患者需要**\n仔细检察患者的年齿、月经情况、诊疗办法及肿瘤具体情况，以有用定造术后倡议。
Example 2:
Original Text (English):
I'm gathering info on managing a post-surgery breast cancer patient, focusing on ensuring accurate reporting and considering potential complications and follow-up care. Progress is steady, but there's more to explore.\n**Crafting a comprehensive reply**\nI'm assembling a thorough list of potential post-surgery complications for a 63-year-old breast cancer patient, including pain, bleeding, and infection, and detailing accurate diagnostic methods.
Translated Text (Chinese):
尔在汇集对于办理乳腺癌术后患者的质料，重心正在于保证精确陈述，并思考潜伏并收症及后绝照顾护士。目止平息颠簸，但是仍有更多实质需要会商。\n **在撰写一份全面复兴** \n尔在为一名63岁的乳腺癌患者收拾整顿术后可以呈现的并收症浑单，包罗痛苦悲伤、出血战传染等，并具体分析精确的诊疗办法。
Example 3:
Original Text (English):
**Assessing post-surgery**\nI'm piecing together the patient's medical history, including their age, lack of stillness, diagnosis method, tumor location, and physical measurements. This helps me evaluate their progress and tailor ongoing care.\n**Gathering relevant details**\nI'm noting the patient's age, menstrual status, diagnosis method, tumor location, and physical measurements, aiming to understand their needs and manage post-surgery care effectively.
Translated Text (Chinese):
**术后评介**\n尔在调整患者的病史质料，包罗年齿、举动形状、诊疗方法、肿瘤职位战体格丈量数据。那有帮于评介患者的规复情况，并为其定造连续照顾护士计划。\n **汇集枢纽疑息** \n尔在记载患者的年齿、月经形状、诊疗方法、肿瘤职位及体格丈量数据，旨正在全面理解其需要，进而有用办理术后照顾护士。
3. Appendix C. Shapiro-Wilk Test Results
The specific p-values from the Shapiro-Wilk test are as follows:
Table C1. The Shapiro-Wilk test p-value of 2 evaluated LLMs on 5 dimensions
Effectiveness
Accuracy
Personalization
Safety
Emotional Care
DS-R1
GPT-o3
附文章齐文
博栏 特邀主编
董爱萍 专士
简历：
上海理工年夜教安康科学取工程教院 专士钻研死
上海理工年夜教乳腺肿瘤智能诊疗取医治钻研中间科研秘书籍
取斑斓偕行·优良意愿者
专导：韩宝三专士，上海接通年夜教医教院从属新华病院乳腺中科学科带动人，上海接通年夜教专士钻研死导师战专士后协作导师，上海理工年夜教专士钻研死导师战专士后协作导师，上海理工年夜教乳腺肿瘤智能诊疗取医治钻研中间主任。
主攻：乳腺肿瘤的临床取根底钻研。
Wechat 编纂 /审校
编纂：Amy 专士死
上海理工年夜教乳腺肿瘤智能诊疗取医治钻研中间
华夏整形好容协会/精确取数字医教分会年青理事
审校：韩宝三 专士 专士后 主任医师 专导
上海接通年夜教医教院从属新华病院乳腺内科 教科带动人
上海接通年夜教/医教院 战 上海理工年夜教/调理东西教院 硕士钻研死、专士钻研死导师、专士后协作导师
上海理工年夜教乳腺肿瘤智能诊疗取医治钻研中间主任
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10.最初 一千米·精确乳腺整复万名医师训练方案
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12. 华夏整形好容协会/安康聪慧医好分会
13. 华夏中西医分离教会/医教好容专科委员会乳房术后畸形建设教组
14. 华夏整形好容协会/精确取数字医教分会/乳房整形专科委员会
15. 华夏水力电力医教科学手艺教会/保健取摄生分会
16. 科普中心期刊《安康指北》名医访道-女性安康博栏
17. 科普期刊《科师长教师活》乳腺安康博栏
18. 江苏省扬州市往事中间安康融媒中间女性安康大师委员会
19. 深圳·粉白丝戴乳腺闭爱公益基金
20. 新疆兵团科技方案：鉴于野生智能的兵团乳腺癌标准化诊治量控体系建立的钻研，2024AB065
21. 上海医药止业协会
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