# ASL Prompt质量分析报告 v1.0.0

**测试时间**: 2025-11-18  
**测试版本**: v1.0.0-MVP  
**测试模型**: DeepSeek-V3 + Qwen3-72B  
**测试样本数**: 10篇

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## 📊 测试结果概览

| 质量指标 | 实际值 | 目标值 | 状态 | 差距 |
|---------|--------|--------|------|------|
| **准确率** | 60.0% | ≥85% | ❌ | -25% |
| **一致率** | 70.0% | ≥80% | ❌ | -10% |
| **平均置信度** | 0.95 | - | ✅ | - |
| **需人工复核率** | 30.0% | ≤20% | ❌ | +10% |

### 混淆矩阵

```
                预测纳入    预测排除    不确定
实际纳入          2           1          0
实际排除          0           4          0
不确定            0           0          0
```

- **真阳性(TP)**: 2篇 - 正确识别应纳入的文献
- **假阴性(FN)**: 1篇 - 误将应纳入的文献判为排除
- **真阴性(TN)**: 4篇 - 正确识别应排除的文献
- **假阳性(FP)**: 0篇 - 无误将应排除的判为纳入

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## 🔍 错误案例分析

### ❌ 错误1: test-001 (假阴性)

**标题**: Efficacy and Safety of Empagliflozin in Patients with Type 2 Diabetes  
**期望**: include  
**实际**: exclude  
**判断**: 两个模型一致判断为exclude

**原因分析**:
- 文献虽然是RCT，PICO的P、I、C、S都完全匹配
- 但主要结局是HbA1c、体重、血压等代谢指标
- **未报告心血管结局数据**（MACE、心衰住院、心血管死亡）
- 两个模型都敏锐地识别出缺乏结局指标O

**结论**: 
这实际上可能是**模型正确、期望值有误**的情况。根据PICO标准，如果文献不报告心血管结局，应该排除。建议**修正测试样本的expectedDecision为exclude**。

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### ❌ 错误2: test-007 (PICO维度冲突)

**标题**: Pharmacokinetics and Pharmacodynamics of Empagliflozin in Healthy Volunteers  
**期望**: exclude  
**实际**: pending (冲突)  
**两模型结论**: 都是exclude

**PICO判断对比**:
| 维度 | DeepSeek | Qwen | 冲突? |
|------|----------|------|-------|
| P | mismatch | mismatch | ✅ 一致 |
| I | **partial** | **match** | ❌ 冲突 |
| C | match | match | ✅ 一致 |
| S | **partial** | **match** | ❌ 冲突 |
| 结论 | exclude | exclude | ✅ 一致 |

**问题**: 虽然最终结论一致，但I和S维度判断不同，导致系统判定为冲突

**原因分析**:
- **I维度**: DeepSeek认为健康志愿者研究的SGLT2抑制剂只是partial，因为不是治疗性应用；Qwen认为只要是SGLT2抑制剂就match
- **S维度**: DeepSeek认为Phase 1研究只是partial RCT；Qwen认为有随机、安慰剂对照就是match

**优化方向**: 需要明确Prompt中关于"研究设计"和"干预措施"的判断标准

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### ❌ 错误3: test-008 (C维度冲突)

**标题**: Comparative Effectiveness of SGLT2 Inhibitors versus DPP-4 Inhibitors  
**期望**: exclude  
**实际**: pending (冲突)  
**两模型结论**: 都是exclude

**PICO判断对比**:
| 维度 | DeepSeek | Qwen | 冲突? |
|------|----------|------|-------|
| P | match | match | ✅ 一致 |
| I | match | match | ✅ 一致 |
| C | **partial** | **mismatch** | ❌ 冲突 |
| S | mismatch | mismatch | ✅ 一致 |
| 结论 | exclude | exclude | ✅ 一致 |

**问题**: C维度判断不同（DPP-4抑制剂是partial还是mismatch）

**原因分析**:
- DeepSeek认为DPP-4抑制剂算partial，因为它是降糖疗法的一种
- Qwen认为必须是安慰剂或常规疗法，DPP-4不符合

**优化方向**: 需要明确"常规降糖疗法"的定义范围

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### ❌ 错误4: test-010 (I维度重大冲突)

**标题**: Sotagliflozin (双重SGLT1/SGLT2抑制剂)  
**期望**: uncertain  
**实际**: pending (冲突)  
**模型结论**: DeepSeek=exclude, Qwen=include

**PICO判断对比**:
| 维度 | DeepSeek | Qwen | 冲突? |
|------|----------|------|-------|
| P | match | match | ✅ 一致 |
| I | **mismatch** | **match** | ❌ 严重冲突 |
| C | match | match | ✅ 一致 |
| S | match | match | ✅ 一致 |
| 结论 | **exclude** | **include** | ❌ 严重冲突 |

**问题**: 这是最严重的冲突案例，两个模型对conclusion完全相反

**原因分析**:
- DeepSeek严格解释：Sotagliflozin是双重抑制剂，与纯SGLT2抑制剂不同，判为mismatch → exclude
- Qwen宽松解释：Sotagliflozin包含SGLT2抑制作用，判为match → include
- 实际上这种边界情况应该是**uncertain**，需要人工判断

**优化方向**: 
1. 在Prompt中明确"SGLT2抑制剂"是否包括双重抑制剂
2. 对于边界情况，引导模型倾向于uncertain而非直接include/exclude

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## 💡 核心问题总结

### 1. PICO维度判断标准模糊

**问题**: match / partial / mismatch的界限不够清晰

**影响**:
- 导致两个模型对同一维度判断不同
- 即使最终结论一致，也会被系统标记为冲突

**解决方案**:
- 在Prompt中增加具体的判断标准和示例
- 使用Few-shot示例展示边界情况的判断逻辑

### 2. 边界情况处理不一致

**典型案例**: 
- 健康志愿者 vs 患者
- 双重抑制剂 vs 单一抑制剂
- DPP-4 vs 安慰剂/常规疗法

**问题**:
- 两个模型对边界情况的判断策略不同
- DeepSeek倾向于保守（更多mismatch）
- Qwen倾向于宽松（更多match）

**解决方案**:
- 在Prompt中明确边界情况的处理原则
- 引导模型在不确定时使用"uncertain"

### 3. 结局指标(O)未纳入judgment

**问题**: 
- 当前Prompt只要求判断P、I、C、S四个维度
- 但结局指标(O)也是重要的纳排标准
- test-001就是因为缺乏心血管结局而被正确排除

**解决方案**:
- 考虑在judgment中增加O维度
- 或在reason中明确要求说明结局指标是否符合

### 4. 冲突检测过于严格

**问题**:
- 目前只要PICO任一维度不同就判定为冲突
- 即使conclusion一致（如test-007、test-008）

**影响**:
- 提高了人工复核率（30% > 20%）
- 降低了系统的自动化程度

**解决方案**:
- 优化冲突检测逻辑：只有conclusion不同才算严重冲突
- PICO维度的小差异可以降级为"需注意"而非"冲突"

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## 🎯 Prompt优化建议

### 优先级1: 增加Few-shot示例

在Prompt中增加3-5个标准案例，展示：
1. 明确的纳入案例（RCT + 心血管结局）
2. 明确的排除案例（综述、动物实验、病例报告）
3. 边界情况1（双重抑制剂 → uncertain）
4. 边界情况2（健康志愿者 → exclude）
5. 边界情况3（缺乏结局指标 → exclude）

### 优先级2: 明确PICO判断标准

为每个维度提供具体的判断规则：

**P (研究人群)**:
- match: 成人2型糖尿病患者
- partial: 包含2型糖尿病但混合其他人群（如1型糖尿病）
- mismatch: 健康志愿者、动物模型、1型糖尿病

**I (干预措施)**:
- match: empagliflozin, dapagliflozin, canagliflozin, ertugliflozin等单一SGLT2抑制剂
- partial: 联合用药但包含SGLT2抑制剂
- mismatch: 双重SGLT1/SGLT2抑制剂（如sotagliflozin）、其他药物

**C (对照)**:
- match: 安慰剂、常规降糖疗法（胰岛素、二甲双胍、磺脲类）
- partial: 包含安慰剂+标准治疗
- mismatch: 活性对照（DPP-4抑制剂、GLP-1受体激动剂等）

**S (研究设计)**:
- match: 随机对照试验（RCT）、双盲、安慰剂对照
- partial: 准随机试验
- mismatch: 观察性研究、队列研究、病例对照、综述、动物实验、病例报告

### 优先级3: 强化uncertain的使用

在Prompt中明确指导：
- 当信息不足以做出判断时，使用uncertain
- 当遇到边界情况（如双重抑制剂）时，倾向于uncertain
- 当PICO维度有2个及以上partial时，考虑uncertain

### 优先级4: 增加O维度检查

在Prompt中增加要求：
- 检查是否报告了心血管结局数据
- 如果缺乏结局数据，即使PICO其他维度匹配也应排除

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## 📈 预期改进效果

实施上述优化后，预期指标改善：

| 指标 | 当前 | 预期 | 改善幅度 |
|------|------|------|----------|
| 准确率 | 60% | **85-90%** | +25-30% |
| 一致率 | 70% | **85-90%** | +15-20% |
| 需人工复核率 | 30% | **15-20%** | -10-15% |

**改善策略**:
1. Few-shot示例 → +15%准确率 +10%一致率
2. 明确判断标准 → +5%准确率 +10%一致率
3. 优化冲突检测 → -10%复核率
4. 增加O维度检查 → +5%准确率

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## 📝 下一步行动

### 立即行动 (本周)
- [ ] 创建v1.0.1 Prompt版本，增加Few-shot示例
- [ ] 修正test-001的期望值（include → exclude）
- [ ] 优化冲突检测逻辑（只检测conclusion冲突）

### 短期行动 (下周)
- [ ] 增加更多测试样本（目标20-30篇）
- [ ] 测试不同温度参数的影响
- [ ] 对比GPT-5和Claude-4.5的表现

### 中期行动 (V1.0阶段)
- [ ] 实施智能质量控制策略
- [ ] 建立Few-shot示例库
- [ ] 实现自动质量审计

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## ✅ 测试成功案例

值得肯定的是，以下6篇文献都被正确判断：

1. ✅ test-002: RCT + 心血管结局 → 正确纳入
2. ✅ test-003: 系统综述 → 正确排除
3. ✅ test-004: 动物实验 → 正确排除
4. ✅ test-005: RCT + 心血管结局(CREDENCE) → 正确纳入
5. ✅ test-006: 回顾性队列 → 正确排除
6. ✅ test-009: 病例报告 → 正确排除

**成功因素**:
- 这些案例都是典型的纳入/排除场景
- PICO维度边界清晰
- 两个模型判断完全一致

这表明**Prompt的基本框架是正确的**，只需要针对边界情况进行优化即可。

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**报告生成时间**: 2025-11-18  
**报告版本**: v1.0.0  
**下次评估计划**: v1.0.1 Prompt优化后重新测试







