EMPOWER: Evolutionary Medical Prompt Optimization With Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2508.17703v1 📥 PDF

作者: Yinda Chen, Yangfan He, Jing Yang, Dapeng Zhang, Zhenlong Yuan, Muhammad Attique Khan, Jamel Baili, Por Lip Yee

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-25

💡 一句话要点

提出EMPOWER框架以优化医疗领域的提示工程问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医疗提示优化 大型语言模型 进化算法 医学术语注意机制 多维评估 临床决策支持 语义验证

📋 核心要点

  1. 现有的提示优化方法未能充分考虑医学领域的特定知识和安全性要求，导致提示质量不足。
  2. EMPOWER框架通过医学术语注意机制、全面评估和进化算法，专注于提升医疗提示的质量和可靠性。
  3. 实验结果显示，EMPOWER在减少事实错误、提升领域特异性和临床偏好方面均有显著改善，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

提示工程在医疗应用中显著影响大型语言模型（LLMs）的可靠性和临床实用性。现有优化方法未能充分考虑领域特定的医学知识和安全要求。本文提出EMPOWER，一个新颖的进化框架，通过专门的表示学习、多维评估和结构保持算法来提升医疗提示质量。该方法包括医学术语注意机制、全面评估架构、组件级进化算法和语义验证模块。通过在诊断、治疗和教育任务中的评估，显示出显著改善：事实错误内容减少24.7%，领域特异性提升19.6%，临床偏好提高15.3%。该框架解决了开发临床适当提示的关键挑战，促进了LLMs在医疗环境中的更负责任的整合。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有医疗提示优化方法在领域特定知识和安全性方面的不足，导致提示质量不高的问题。

核心思路：EMPOWER框架通过引入医学术语注意机制和多维评估，结合进化算法，专注于提升医疗提示的质量和临床适用性。

技术框架：该框架包括四个主要模块：医学术语注意机制、全面评估架构、组件级进化算法和语义验证模块，形成一个完整的优化流程。

关键创新：EMPOWER的主要创新在于其结构保持算法，能够在优化过程中保持临床推理的完整性，与现有方法相比，提供了更高的安全性和可靠性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来评估提示的清晰度和准确性，同时在网络结构中引入了多层次的评估机制，以确保提示的临床相关性。

📊 实验亮点

实验结果表明，EMPOWER框架在多个任务中表现优异，事实错误内容减少24.7%，领域特异性提升19.6%，临床偏好提高15.3%。这些结果显著优于现有的优化方法，验证了该框架在医疗提示优化中的有效性。

🎯 应用场景

EMPOWER框架在医疗领域的潜在应用包括临床决策支持系统、医学教育和患者沟通工具等。通过提升提示的质量和可靠性，能够更好地支持医疗工作者在实际应用中的决策，促进更安全的医疗实践。未来，该框架可能推动大型语言模型在医疗领域的更广泛应用，提升整体医疗服务质量。

📄 摘要（原文）

Prompt engineering significantly influences the reliability and clinical utility of Large Language Models (LLMs) in medical applications. Current optimization approaches inadequately address domain-specific medical knowledge and safety requirements. This paper introduces EMPOWER, a novel evolutionary framework that enhances medical prompt quality through specialized representation learning, multi-dimensional evaluation, and structure-preserving algorithms. Our methodology incorporates: (1) a medical terminology attention mechanism, (2) a comprehensive assessment architecture evaluating clarity, specificity, clinical relevance, and factual accuracy, (3) a component-level evolutionary algorithm preserving clinical reasoning integrity, and (4) a semantic verification module ensuring adherence to medical knowledge. Evaluation across diagnostic, therapeutic, and educational tasks demonstrates significant improvements: 24.7% reduction in factually incorrect content, 19.6% enhancement in domain specificity, and 15.3% higher clinician preference in blinded evaluations. The framework addresses critical challenges in developing clinically appropriate prompts, facilitating more responsible integration of LLMs into healthcare settings.