在过去30年中，骨科手术经历了从开放式手术到关节镜手术，再到微创手术和门诊手术，再到生物增强，最近则是机器人技术和增强现实的发展。每一次进步都要求我们进行适应，那些拥抱变化的人已经取得了成功。今天，我们面临一个新的紧迫任务，它将超越之前的创新来改变骨科：人工智能。
重塑骨科
目前，人工智能正在从诊断到手术精度方面彻底改变骨科。机器学习算法可以检测X光片上的细微骨折，预测放射学研究中的骨关节炎进展，并预测术后并发症。自然语言处理可以帮助记录患者互动并从病历中提取见解。
由AI驱动的机器人技术提高了关节置换和脊柱手术中植入物的准确性和精确度，并继续扩展到其他关节。除了手术室外，AI还简化了排程、计费和患者沟通，并提高了实践效率。
这些工具不是未来的幻想，而是已经集成到成像软件、电子病历和手术系统中。现在不是因为担心AI的复杂性或对其价值持怀疑态度而站在一旁的时候。先前的创新可能没有达到最初的承诺，但AI的应用正在加速，通常是由年轻外科医生、创新实践和社会变革推动的。如果经验丰富的临床医生不接受AI，我们可能会变得过时，并被那些常规使用基于AI技术的外科医生所取代。
实用的提示工程
解锁大型语言模型中AI转型力量的一项关键技能是实用的提示工程。简单来说，提示工程是指精心设计详细且结构良好的问题，以获得最准确的回答或输出。通过提出具有丰富背景的问题，我们可以获得直接的答案，并创造出新的内容、想法和见解。
提示工程不需要编码专业知识，只需要具备良好的临床敏锐度。一个精心构建的提示可以将AI从一个通用工具转变为一个智力伙伴，增强诊断和治疗能力。例如，考虑一个年轻的运动员面临一个不寻常的问题，如背阔肌腱损伤。一个模糊的AI查询，如“分析肩部MRI”，会产生广泛的结果，不太可能增强理解。然而，一个有针对性的提示，如“解释一名近期背阔肌受伤的年轻男性右肩MRI，重点关注肌腱附着、肌肉水肿、损伤分类系统以及如何根据分类指导最佳护理”，则提供了一个简洁、临床上相关的总结。
提高提示工程技能可以将专业知识转化为AI能够有效回答的问题，并提升信息对提供者和患者的总体价值。这是一项看似直观的技能，就像口述笔记或指导住院医师或高级实践提供者一样。然而，大型语言模型的巨大复杂性需要我们改进提问方式，以产生期望的输出。
融入实践
忽视AI的风险很高。理解和提高提示工程技能可以帮助将AI融入骨科和患者护理的许多方面。通过精确的提示，AI可以增强我们解读影像和预测结果的能力。例如，询问“比较一位50岁男性胫骨平台骨折术前和术后的CT扫描，估计非愈合风险”可以提供数据以指导手术策略。如果不精通AI，我们将错过这些见解。
通过使用特定的提示，AI可以帮助制定个性化的治疗计划。AI可以协助行政任务，但只有在有明确指示的情况下才能做到。采用AI驱动效率的实践将超越那些仍停留在过时工作流程中的实践。AI可以加速研究并引领学术讨论。
提示工程
提示工程不是一种可以委托给别人的高科技奢侈品。一种结构化的方法将有助于捕捉提示中的经验和临床敏锐度，以提供信息丰富且可操作的结果。首先，明确目标，澄清所需的是诊断支持、治疗计划还是行政见解。一个集中的目标塑造了一个有效的提示。其次，提供上下文，包括关于患者或主题的具体细节，以确保相关输出。上下文是普通和可操作之间的区别。第三，要精确，使用清晰、结构化的语言。与其说“帮助处理膝关节病例”，不如说“评估一名55岁男性全膝关节置换术后轻度假体周围透亮带的风险”。然后，为了真正达到预期的输出，习惯于通过添加更多细节或重新措辞提示来进行迭代改进。迭代微调输出，就像在手术过程中调整手术方法一样。最后，像任何新技能一样练习，尝试一些低价值的任务，如患者信件或实践指南。
AI：新篇章
AI代表了骨科的新篇章，要求终身学习以实现最佳的患者结果。虽然AI已经在改变这个职业，但许多骨科外科医生可能对采用这项技术持犹豫态度。私人诊所和医疗保健系统优先考虑能够使用AI的临床医生，以满足对效率和精确度的需求。如果我们不适应，我们的专业知识可能会被那些有效使用AI的人所淹没。
AI是一种可以增强外科医生技能的工具，但它不能取代多年临床实践中培养出的外科技艺。通过将AI技能（如提示工程）融入我们的工作中，我们可以保持在肌肉骨骼健康方面的专业知识和领导地位，同时更新和增强患者护理。
作为骨科外科医生，我们对患者和实践负有责任。参加骨科学会会议上的AI专题讨论。探索您的电子病历中的工具。与已经在使用AI的同事合作。
AI不是可选项。它已经影响了我们的日常生活。通过掌握提示工程，我们可以利用AI提供更好的护理，引领研究，并在竞争激烈的环境中茁壮成长。擅长AI的骨科外科医生将塑造这一职业，而抵制者将被淘汰。AI将成为最佳实践的一个不可或缺的部分。努力拥抱这种将改变骨科手术的创新。
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