预先授权信函、患者教育资料和患者分诊是DermGPT中AI的主要应用案例，并且可能也是皮肤科领域中AI工具的顶级应用。皮肤科医生对《医景医学新闻》表示，这些应用非常普遍。
“很多皮肤科医生已经开始使用AI来帮助他们处理预先授权信函甚至患者教育资料。”底特律韦恩州立大学皮肤科教授兼项目主任Steve Daveluy医生在接受采访时说，“使用情况很大程度上取决于人们对技术和AI的总体看法。有些人对此感到紧张，有些人则完全投入，还有很多人在尝试。”
他和其他人表示，成功使用AI的关键在于前期投入时间学习有效的提示编写，即所谓的提示工程——向AI工具提出足够具体的问题以产生高质量输出的艺术。
“这确实是一项需要学习的技能。”迈阿密大学皮肤学副教授Hadar Lev-Tov医生说，“你需要学会如何向AI提示，否则输出看起来就像垃圾，你会感到沮丧。”
Lev-Tov和Faranak Kamangar医生（皮肤科医生，DermGPT的创始人）在2025年整合皮肤科研讨会上就提示工程和其他AI问题进行了小组讨论。
“指定你需要的一切，就像你和你的医疗助理说话一样。”Kamangar在会议上建议。例如，指定人口统计信息，提供临床背景，定义格式，并根据你的受众设定技术级别。“给它一些规则……如果需要的话，要求引用来源。”
“例如，对于患者教育资料，你的提示可以是‘这是皮肤科诊所。给我一份八年级水平的维A酸使用说明，包括如何使用、何时预期副作用以及何时不应使用’。”她在后来的采访中补充道。
或者，对于患者分诊——帮助负担过重的员工或非注册护士的低级别员工——提示可以这样写：“你是一名皮肤科护士。你收到了以下三位患者的请求，想知道谁需要优先就诊。这是用于分诊。然后逐字列出三个请求。”
“如果你正在分诊更严重的问题，你可以要求你的AI工具告知你是否有出血或手部或口腔水泡的报告。”帕洛阿尔托医学基金会皮肤科主任Kamangar告诉《医景医学新闻》。
在IDS会议上展示的DermGPT对一个三人分诊请求输出的例子，总结了每个患者的状况，评估了紧急性，并以要点形式呈现了评估理由。例如，对于一名因化脓性汗腺炎发作而在腋窝感到剧烈疼痛（10/10）的患者，尽管已因急诊开了抗生素，但AI仍将紧急性评为“高”，并给出了如下理由：
- 患者正在经历剧烈疼痛，表明可能出现急性加重或感染。
- 如果不及时治疗，化脓性汗腺炎可能导致严重并发症，包括脓肿形成和全身感染。
- 注射请求表明需要立即干预以控制疼痛和炎症。
（作为她的消息的一部分，患者曾问：“我能来打一针吗？”）
加利福尼亚州法律规定需校对或披露AI生成内容的使用
皮肤科医生告诉《医景医学新闻》，AI在患者教育资料方面的帮助可以通过提高全面性、个性化和简洁性来增加向患者提供的信息质量。
Kamangar在会议上表示，AI生成的患者教育资料“比我写的任何东西都好”，并且“校对比从头创建更容易”。她指出，大多数生成式AI模型可以保存提示历史，并且可以用不同语言生成资料，包括儿童用的“小黄人语”（出自《神偷奶爸》）。
同样，AI辅助的用药授权记录可以更全面，这在“试图尽一切可能防止首次拒绝”时很重要，而且可以节省时间，将每8小时预约患者时间中花在电子健康记录上的5个多小时缩短。Kamangar认为。
根据2025年1月生效的加利福尼亚州法律，Kamangar说，医疗专业人员必须披露通信是由AI生成的，除非例如她或她的医生或护士已经阅读和审阅过。
其他几个州也有类似的AI法律，特别要求披露患者通信，美国医学会等医疗组织也发布了政策或立场文件，呼吁透明披露。
总体而言，Kamangar告诉《医景医学新闻》，目前对所有AI模型都需要“信任但核实”的心态。“我们在发送给患者之前要逐字阅读所有内容，”她说，并且用药授权通信也要定期校对。
GPT系统和其他AI工具的作用
DermGPT利用一个大型语言模型，该模型在查询其他信息之前，首先查询皮肤科特定的同行评审文章和来自精选来源的其他已发表文本。Kamangar告诉《医景医学新闻》，该系统最顶级的应用案例（略高于预授权、患者教育资料和分诊）涉及对疑难病例的临床决策——具体来说，是使用系统上的“第二会诊代理”来审查鉴别诊断。
在2025年发表的一项关于DermGPT和ChatGPT的小型研究中，皮肤科医生使用了这两种模型来回答一组固定问题，但对哪个模型产生了哪个回答不知情。总体而言，DermGPT的回答在清晰度和简洁性上更受青睐，而ChatGPT的回答在来源引用上更受青睐。
Manuel Valdebran医生，南卡罗来纳州查尔斯顿市南卡罗来纳医科大学皮肤科医生，参与了IDS会议的技术小组讨论。他使用Doximity GPT，另一种为临床医生设计的生成式AI工具，来编辑复杂诊断的评估和计划，并生成一些术后总结和关于特定学校或工作相关问题的信函。他说该工具还可以帮助编码。
（Valdebran不为大多数预授权使用GPT系统，因为他的诊所有一个药剂师团队处理这些任务，但他同意GPT可以为生成预授权信函节省时间。）
对于回答具体的临床问题，GPT模型（包括DermGPT和DoxGPT）在他的经验中“并不总是最新的”。“它们并不总是包含最新的文章，或者无法提取出针对特定问题的最相关文章或指南，”他说，“例如怀孕和哺乳期的建议。”
GPT模型目前尚未集成到电子病历系统中——这一事实需要使用不同的登录名和时间为提示创建做准备——但EMR正在以其他方式集成AI。例如，Valdebran使用DAX Copilot，一个嵌入Epic EMR的AI临床文档工具，利用环境语音识别来创建临床笔记。
该工具有助于记录病史，但“它在体格检查以及评估和计划部分存在困难，特别是针对全身皮肤检查，”他说。总体需要编辑和纠正，而皮肤癌检查需要“大量”编辑。
总体而言，“它可能节省时间，并且确实有助于医患互动，”他说。但到目前为止，“优秀的人类记录员胜过AI。”
那么Daveluy的AI菜单是什么样的？“我使用ChatGPT、Claude以及Open Evidence，后者专注于医学文献，”他说。“我经常使用AI处理预授权信函，如果我需要了解保险覆盖的具体细节，AI有时会很有帮助。”
Kamangar报告是DermGPT的创始人。Daveluy、Lev-Tov和Valdebran报告没有相关披露。
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