来源：李凤景,赵宇翔,宋士杰,等.提示词工程视角下GenAI生成的健康信息质量评估研究[J/OL].情报理论与实践,1-16[2026-06-29].https://link.cnki.net/urlid/11.1762.G3.20260511.1353.006.
摘要：[目的/意义]厘清不同类型GenAI模型和提示词工程对健康信息质量的影响机制，对于推动GenAI高质量发展具有重要意义。[方法/过程]首先，在横向层面比较通用GenAI、垂域医疗GenAI与OHC嵌入式GenAI生成健康信息质量的差异，在纵向层面引入提示词工程，研究零样本提示、角色提示与临床思维链提示三种策略对健康信息质量的影响。然后，基于启发—系统式模型，构建包含10项指标的评估体系，并采用双因素方差分析、子维度和相关性分析检验模型类型与提示词工程的作用。[结果/结论]垂域医疗GenAI在整体健康信息质量上显著优于通用GenAI，而OHC嵌入式GenAI表现相对较弱。尽管角色提示的表现相对较优，但提示词工程对整体信息质量的提升未达到显著水平。子维度分析显示，模型类型在全部10项指标上均产生显著影响，提示词工程仅在可理解性、完整性与透明度三个维度上显著。
关键词：人工智能生成内容;生成式人工智能;提示词工程;健康信息;信息质量评估
资金资助：国家自然科学基金面上项目“社交媒体环境下失真健康信息的传播机制与协同治理研究”(项目编号：72174083)；江苏省社会科学基金项目“人智交互体验中AI生成内容的可信度评价研究”(项目编号：23TQC005)
