OpenAI Academy 推出医疗 AI 资源：助力临床工作流与决策支持

2026 年 4 月 10 日，OpenAI Academy 发布了一项新的医疗 AI 资源，旨在为临床工作流和决策支持提供实用指南。该页面汇集了 AI 如何支持日常临床工作的具体案例，帮助医疗专业人士在部署 AI 时充满信心地前进。

临床医生的实用提示

临床医生通常花费大量时间搜索证据、协调指南和记录护理过程——这些时间本可用于患者护理。ChatGPT for Healthcare 是一个为医院提供者构建的安全工作空间，专为符合 HIPAA 标准的使用而设计，提供来自可信医疗来源的引用答案。它支持起草临床文档、准备事先授权和总结患者信息等任务，有助于减少行政负担，提升对护理的关注。 以下提示模板展示了临床医生如何在常见工作流中使用 ChatGPT for Healthcare。

选择正确的诊断测试

示例提示：我是一名住院医生，正在接诊一位 62 岁患有糖尿病和慢性肾病的男性患者，他因发热、呼吸急促和新出现的意识模糊来到急诊科。基于这一表现，制定一个重点诊断检查方案，包括实验室检查、影像学和微生物学，以评估脓毒症和可能的肺炎，并解释结果如何指导急性护理医院的初步管理。 提示模板：我是一名[临床角色，如住院医生、急诊医生、ICU 研究员、NP、PA]，正在[护理环境，如急诊科、ICU]接诊一位[年龄]岁[性别]患者，患者有[关键既往病史]，主诉[主诉]和[关键急性症状或体征]。基于这一表现，使用[诊断方法，如实验室检查、影像学、微生物学]提供重点诊断检查和测试选择，以评估[疑似状态，如脓毒症、肺炎、PE、中风]，并解释结果如何指导[初步管理、分流或治疗决策]在[临床环境]中。

处理鉴别诊断

示例提示：我是一名临床医生，正在对一位 28 岁女性进行常规临床评估，她近期长途旅行和增加体力活动后出现单侧膝关节不适、间歇性小腿紧张和胸壁酸痛。生成一个优先排序的鉴别诊断，并解释如何通过病史、体格检查和基本诊断评估来区分髌股疼痛综合征与肌肉劳损、肋软骨炎和压力相关症状。 提示模板：我是一名[临床角色，如急诊医生、住院医生、紧急护理 PA]，正在[护理环境]中评估一位[年龄]岁[性别]患者，患者有[主诉]和[关键症状或检查结果]。针对这一表现生成一个优先排序的鉴别诊断。对于每个诊断，解释病史、检查或初始测试的哪些特征会支持或反对它。然后解释如何通过床边评估、实验室检查和影像学区分[主要疑似状态]与[备选诊断 #1]、[备选诊断 #2]和[备选诊断 #3]。

制定治疗计划

示例提示：我是一名住院医生，正在管理一位因失代偿性心力衰竭和肾功能恶化入院的 74 岁女性患者。提供一个基于问题的评估和计划，涵盖容量管理、药物调整和出院规划。 提示模板：我是一名[临床角色，如住院医生、ICU 主治、NP、PA]，正在管理一位[年龄]岁[性别]患者，患者因[主要诊断]和[关键并发症问题]入院。创建一个基于问题的评估和计划，包括：每个活动问题的病理生理学、需要追踪的检查、治疗计划（药物、液体、程序、监测）、处理和出院规划。突出[合并症或并发症]如何影响管理，以及什么会触发升级或降级护理。

记录患者就诊

示例提示：我是一名儿科医生，正在接诊一位 3 岁男孩，他出现发热、咳嗽和喘息。为疑似病毒性细支气管炎写一份简洁但全面的临床笔记，包括病史、检查、评估和计划。按照实际病历中的格式呈现。 提示模板：我是一名[临床角色，如儿科医生、家庭医学医生、住院医生]，正在[诊所/急诊/医院]接诊一位[年龄]岁[性别]患者，患者有[主诉]和[关键症状]。写一份简洁但全面的临床笔记，包括：现病史、相关既往史和药物、重点体格检查、鉴别诊断评估、计划（诊断、治疗和随访）。按照实际病历中的格式呈现。

咨询患者并设定下一步

示例提示：我是一名内分泌科医生，正在咨询一位新诊断为 2 型糖尿病的 60 岁女性。编写患者友好的就诊后指导，涵盖药物、饮食、血糖监测以及何时寻求护理。 提示模板：我是一名[临床角色，如内分泌科医生、初级保健医生、执业护士]，正在咨询一位[年龄]岁[性别]患者，患者有[诊断]。编写患者友好的就诊后指导，解释：该状况意味着什么、药物应如何服用、关键饮食、生活方式和监测建议、需要紧急护理的红旗症状。使用适合[健康素养水平]患者的清晰非技术语言。

安全过渡护理

示例提示：我是一名医院出院规划师，正在协调一位 72 岁髋部骨折康复女性的护理。概述如何将关键问题传达给家庭健康、物理治疗和初级保健医生。 提示模板：我是一名[临床角色，如医院出院规划师、住院医生、病例管理员]，正在协调一位[年龄]岁[性别]患者的护理，患者因[住院或状况]出院。概述必须传达给[接收提供者，如初级保健医生]、[家庭健康或专科护理]的关键信息。

资源价值与前景

这些资源不仅展示了 AI 在医疗领域的实际应用，还强调了 OpenAI 对医疗专业人员的支持。通过提供可定制的提示模板，OpenAI Academy 帮助临床医生节省时间，减少行政负担，并专注于患者护理。随着 AI 技术的不断发展，这些工具有望进一步改善医疗工作流，提升患者结果。 对于希望探索 AI 在医疗领域潜力的专业人士，OpenAI Academy 的医疗资源是一个宝贵的起点。无论是早期用例还是已部署 AI 的团队，这些指南都能帮助您自信地前进。

---

相关阅读

• OpenAI日本发布青少年安全蓝图：为AI时代成长的一代保驾护航

• PNNL与OpenAI合作加速美国联邦许可审批流程

• OpenAI 模型规范（Model Spec）内部方法论深度解析

关于 Bingdada

Bingdada 是一个专注 SEO、GEO（生成式引擎优化）与 AEO（答案引擎优化）的内容平台，由资深内容编辑、SEO 技术工程师与 AI 研究专家组成的团队持续运营。我们追踪搜索引擎与生成式 AI 的最新动态，为读者提供准确、实用、可落地的方法论与行业洞察。 编辑团队：内容策划 · 技术编辑 · AI 研究组 网站：bingdada.com © 2026 Bingdada. 保留所有权利。