病例选择与数据匿名化
建立标准化的临床病例集，作为所有提示框架的输入。
回顾性筛选2022年3月至2023年12月MDT病例，按肿瘤类型分层，每类20例，简单随机抽样，匿名化处理。
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角色提示在GPT-5肿瘤委员会模拟中调节语言风格但不改变临床决策结构
Role prompting modulates linguistic style but not clinical decision structure in GPT-5 tumour board simulation
实验完整度
高包含多层级验证：100例临床病例的MDT一致性评估、角色真实性分析、嵌入几何分析、熵分析及集成模型对比。
主要模型
100例胃肠道肿瘤病例（含食管、胃、胰腺、肝胆、结直肠各20例） GPT-5模型
重点核对
MDT参考标准：9类治疗类别；每个病例20例，5种肿瘤类型，10例初诊和10例随访 零样本提示框架：5种 + 集成；所有提示要求德语回复 统计检验：Cochran's Q、McNemar、点双列相关、Kruskal-Wallis、Shannon熵 嵌入模型：BAAI/bge-m3，余弦相似度、PCA、Jensen-Shannon散度
摘要
多学科肿瘤委员会（MDT）是胃肠道肿瘤决策的标准，但资源密集。尚未系统测试专科特定角色提示是否在大语言模型（LLM）中引发真正不同的临床推理，还是仅在不变输出周围产生符合角色的语言。我们对GPT-5应用了五种零样本提示框架和多数投票集成，覆盖100例经MDT验证的胃肠道肿瘤病例：模拟MDT、多专家审议、三位专科角色和多数投票集成。与MDT建议的一致性范围为78%至87%，框架间无显著差异（Cochran's Q = 8.46, p = 0.133）。专科特征语言几乎普遍存在（97–100%），但与准确性不相关。嵌入分析显示各角色间语义相似性高（余弦相似度0.805–0.836；η² = 0.049），而多专家审议下的输出分离显著更大（η² = 0.554–0.581）。GPT-5能可靠地将语言风格适应临床角色，但产生的专科特定输出多样性有限，支持其作为决策辅助工具而非自主专科模拟器的角色。
实验结论
提炼研究问题、关键发现与证据，快速把握文章的核心贡献。
- 研究问题
- 专科特定角色提示是在LLM中引发真正不同的临床推理，还是仅产生符合角色的语言而输出不变？
- 核心机制
- 角色提示调节语言风格而非决策结构；多专家审议通过显式角色分离诱导更大的嵌入空间分离，但未提高一致性。
- 主要证据
- 100例病例中，MDT一致性范围78-87%，无显著差异；角色特定语言普遍存在但与准确性无相关性；多专家审议下嵌入分离增大（η²从0.049到0.554）但一致性未提高。
- 研究意义
- 支持LLM作为决策支持辅助工具而非自主专科模拟器；未来进展需架构多样化如多智能体系统。
研究路径
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
提示框架设计与GPT-5运行
比较不同提示框架下GPT-5的推荐与MDT决策的一致性。
对100例病例应用五种零样本提示框架（模拟MDT、多专家审议、三个专科角色）和多数投票集成，所有输出为德语。
推荐分类与一致性评估
定量评估各框架与MDT参考标准的一致性。
将输出映射至9类治疗类别，计算与MDT推荐的一致性，进行统计检验。
角色真实性分析
评估角色提示是否产生专科特定内容和角色边界遵守。
检测输出中专科特征内容、跨学科治疗决策，并分析与一致性的相关性。
嵌入分析与几何评估
评估不同提示框架下角色输出的语义结构和分离程度。
使用BAAI/bge-m3生成嵌入，计算余弦相似度、PCA、Kruskal-Wallis检验、η²效应量等。
集成与熵分析
评估集成聚合和角色间决策多样性。
对三个专科角色输出进行多数投票，计算Shannon熵和亚组分析。
研究方法
按研究目的归类文中使用的方法，便于定位所需技术。
角色真实性与内容分析
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 模型推理 | GPT-5 | OpenAI | gpt-5-2025-08-07 |
| 嵌入分析 | BAAI/bge-m3 | BAAI | -- |
关键环节
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 病例选择 | 纳入标准：2022年3月至2023年12月MDT呈现的胃肠道肿瘤病例，排除临床试验、混合诊断；5种肿瘤类型各20例（10初诊、10随访） 阅读提示：Methods: Study design and patient selection |
| 模型设置 | GPT-5版本gpt-5-2025-08-07，知识截止2024年9月；所有提示要求德语回答；零样本设置 阅读提示：Methods: Large language model framework |
| 提示框架 | 五种零样本框架定义及多数投票规则；框架2要求三个独立推理路径后合成共识；框架3-5为单一角色 阅读提示：Methods: Large language model framework; Supplementary Section S1 |
| 结果评估 | 9类治疗类别映射；MDT参考标准；一致性定义为治疗类别匹配；统计检验方法 阅读提示：Methods: Treatment categorization and reference standard; Framework comparison |
| 角色真实性分析 | 内容分类定义（角色特定、跨学科）；边界违规定义；相关性分析方法 阅读提示：Methods: Role authenticity analysis |
| 嵌入分析 | 嵌入模型BAAI/bge-m3；余弦相似度、PCA、Kruskal-Wallis检验、η²计算；非参数检验适用性 阅读提示：Methods: Semantic Embedding Analysis |