如何使用 Claude 擔任醫學寫作者:它可以撰寫哪些內容

更新於 閱讀時間 15 分鐘 KissMySkills
這個頁面
  1. 為什麼引用造假是首先要處理的問題?
  2. 你實際上可以放入其中哪些內容?
  3. 哪些文件實際上適合這樣處理?
  4. 模型不知道哪些受監管內容?
  5. 它真正擅長什麼?
  6. 如何安裝 Nora skill?
  7. 它在哪些地方會失效?
  8. 這適合哪些人?
  9. 相關 Skill 指南
Skill · .md

本指南背後的 Skill: Nora - Medical Writer AI Skill。會先詢問受眾、文件類型和司法管轄區,並標記缺失資料,而不是自行捏造 - $19,一次付款,永久擁有。

查看 Nora Skill →

模型可以替你減輕文件架構、為不同讀者重新詮釋相同試驗資料,以及將臨床語言轉化為白話語言的初稿負擔。但你不能信任它提供參考文獻,它不知道你的核准標籤,也完全不知道你提供的哪些內容獲准貼上。任何以這種方式起草的內容,在交給患者、監管機構或期刊前,都必須經過合資格的醫學、科學和監管審查。這不是醫療建議。

為什麼引用造假是首先要處理的問題?

因為在這個領域,虛假參考文獻不只是讓你難堪。模型會生成看似真實的作者名單、可信的期刊名稱、卷號、頁碼範圍和格式正確的 DOI,來指向一篇根本不存在的論文 - 而輸出完全沒有任何訊號顯示其中內容是它捏造的。沒有保留語氣、沒有缺漏欄位,也沒有較低的信心程度。

這種情況最常發生在你最需要支持的地方:論點的關鍵支點,也就是現有文獻最稀薄之處。如果引用的是文獻充足的主題,模型看過真實論文,因此更有可能列出其中一篇。如果你的句子需要一項從未有人進行過的研究,你得到的就會是一項從未有人進行過的研究。

在醫學寫作中,鄰近的失誤更為嚴重,因為它們能通過快速檢查:真實論文卻捏造頁碼;真實論文的研究結果來自不同族群、不同劑量或不同追蹤期間,卻被附加到你的句子上;可解析的 DOI 卻指向無關的文章。每份參考文獻都會在使用前,透過 DOI、PubMed 或期刊網站,對照實際來源加以核實。

有效的方法:永遠不要要求提供來源

反過來做。請模型標記需要引用的主張,並告訴你要搜尋什麼。自行找出來源。接著將實際來源文字貼回去,讓模型根據來源實際所述內容檢查你的草稿 - 這一步能抓出更常見的問題:明明是真實的參考文獻,卻被延伸解讀到超出其證據範圍。

提示 1 - 標記主張,不提供參考文獻

你正在審閱一份草稿 [DOCUMENT TYPE: 論文討論/ 背景章節/白話摘要],主題為 [THERAPEUTIC AREA]。 請勿提供任何引文、作者姓名、年份、期刊或 DOI。 如果你想要列出來源,請改為列出搜尋內容。 標記每個提出事實性、臨床或量化主張的句子 需要來源。請針對每句輸出: - 逐字引用的句子 - 支持此說法原文所需的證據等級 (RCT、統合分析、觀察性研究、指南、標籤/SmPC、臨床前) - 三個 PubMed 搜尋字串,按涵蓋範圍由廣至窄排列 - 該主張的措辭是否比證據類型更強 它很可能具有 另外,列出每個陳述或暗示療效的句子, 比較療效或安全性。這些內容會進入監管審查。 草稿: [PASTE]

提示 2 - 對照真實來源檢查改寫內容

以下是我草稿中的一段文字,接著是來源的實際文字 我為它引用了來源。我已讀過來源。請檢查我的使用方式。 針對我段落中的每項主張,說明來源文字是否: (a) 直接陳述了該說法, (b) 暗示了該說法,但沒有明確陳述, (c) 陳述得更狹窄 - 不同的族群、劑量、 終點、追蹤、比較者或幅度, (d) 完全不支持該說法。 逐字引用你據以判斷的句子。如果你找不到 支持句,回答 (d)。不要根據你自己的 知識,也不要告訴我更廣泛的文獻怎麼說。 另外標記我的段落中任何未出現的數字 來源中的逐字內容。 我的段落: [PASTE] 來源文字: [PASTE THE RELEVANT PAGES]
Skill 聚焦
Nora - Medical Writer AI Skill
$19 · 一次付款

它會在撰寫任何內容前詢問受眾、文件類型與司法管轄區,接著只根據你提供的資料工作 - 將任何缺失內容標記為 [DATA TO BE PROVIDED],而不是自行補上。每份輸出都會標示為供具備資格的人員審閱的草稿。

查看 Nora - Medical Writer AI Skill →

你實際上可以放入其中哪些內容?

這是一項有實際決策與實際規則的事項,而決定是在你貼上內容之前,而不是之後做出的。兩個不同的問題常被混淆。

患者資料。根據 HIPAA,代表你處理受保護健康資訊的供應商需要簽署業務夥伴協議。一般消費者聊天層級通常不會附帶這類協議,因此「我就直接貼上病例摘要」涉及的是你組織的合規立場,而不是便利性。去識別化也有明確標準 - 安全港法與專家認定 - 而刪除姓名並不符合其中任何一項。日期、罕見診斷、小型研究中心的人口、年齡與地點的特殊組合:其中任何一項都可能重新識別出某人。根據 GDPR,健康資料屬於特殊類別,有其自身的處理依據、資料最小化與保留要求,而資料實際在哪裡處理也很重要。

未發布的試驗資料。這完全是另一套規則。根據合約,這類資料通常對贊助方而言屬於機密,而保密協議並不在意接收者是人還是工具。對於上市贊助方而言,披露前的頂線結果也可能構成重大非公開資訊。

實際的做法是:先確認你的組織所處的層級以及已簽訂的協議,並在撰寫任何真正的內容前取得答案。先用合成資料或已發布的資料熟悉工作流程 - 這能教會你完全相同的事情。

哪些文件實際上適合這樣處理?

並非一概而論。有用的區分不在於治療領域,而在於文件有多少部分屬於結構和語域,有多少部分屬於受監管的聲稱。文件越是重新整理你已掌握的資料,模型就越能提供幫助;文件越是在對某種藥品作出陳述,就越會成為你必須逐行監督的責任風險。

文件 模型真正能做的事 硬性限制
淺白語言摘要
一般讀者結果摘要、病人說明書文案
調整語域、閱讀程度和結構,移除會讓一般讀者困惑的模糊措辭,但不移除不確定性本身 它會悄悄把「無顯著差異」升級為令人安心的表述。每項聲稱都要與來源文字逐一比對
手稿段落
引言、討論、限制
論點架構、你輕描淡寫的限制、你尚未回應的審閱者異議 參考文獻。絕不要採用模型提供的參考文獻。ICMJE 也禁止將模型列入作者欄
臨床試驗報告段落 ICH E3 架構、一致的交叉引用、找出尚未填寫的段落 悄悄省略必填項目,以及重新計算你表格中的任何算術
促銷文案和醫學教育文案 在他人確定聲稱內容後,先處理語氣和行文流暢度 它不知道你的標籤內容。《聯邦法規彙編》第21篇第202.1條所要求的公平平衡是結構性要求,而它預設不會遵守
診所信函、病例摘要 聽寫稿清理、統一公司格式、工作中的通信部分 保密性問題,應在貼上內容前決定。絕不要憑記憶讓模型編寫術語
SmPC、藥品說明書、處方資訊 依照要求的段落順序檢查你的草稿 要求它撰寫一份時,它會把美國和歐盟格式混在一起,產出一份兩邊都不符合的文件

模型不知道哪些受監管內容?

它不知道你的標籤內容。它是根據已發表的文獻以及藥品文案通常的寫法來撰寫,因此會在沒有察覺自己已越界的情況下,使用超出核准適應症的療效表述。

在美國,處方藥促銷受《聯邦法規彙編》第21篇第202.1條規範。材料必須在風險與效益資訊之間呈現公平平衡 - 這是關於兩者處理得多麼完整的結構性要求,而非語氣問題 - 且不得在副作用、禁忌症或療效方面有虛假或誤導性表述,也不得省略依建議方式使用藥品之後果等重要事實。促銷材料須在首次發布時以2253表提交給FDA;若不符合規定,處方藥促銷辦公室會發出未具名信函和警告信。要求模型撰寫「吸引人」的文案時,它預設會產生偏重效益的文字,因為大多數行銷文案都是如此。

結構化文件具有規定的內容:臨床研究報告遵循 ICH E3,歐盟遵循 SmPC 和包裝說明書格式,而隨機試驗、系統性回顧及觀察性研究則分別遵循 CONSORT、PRISMA 和 STROBE 等報告指引。典型的失誤不是某個段落看起來有問題 - 而是某個段落讀起來完美,卻悄悄遺漏了必要項目。

在歐盟,《臨床試驗規章》新增了一項完全屬於寫作問題的交付要求:除了結果的技術摘要外,申辦者還必須提供一份以一般人能理解的方式撰寫的摘要。這是唯一一份將語體列為受規範特性的文件,而這正是模型最擅長、同時也最危險的地方 - 它非常擅長讓文字易於閱讀,而易於閱讀距離令人安心只差一步。

針對期刊投稿,ICMJE 建議指出,聊天機器人不能列為作者,因為作者資格要求對作品的準確性與完整性負責。作者必須在投稿時披露 AI 輔助技術,說明其使用方式,並持續負責核實 AI 接觸過的所有內容。我們的學術寫作者指南也從學術角度涵蓋相同的規範,而引文管理工具指南則涵蓋參考文獻核查。

它真正擅長什麼?

改寫。同一份資料集必須轉化為臨床研究報告段落、論文、臨床醫師簡報和患者說明單,使用四種語體,而這項轉換工作確實需要數小時。只要提供數字並告知受眾,模型就能完成結構與語言上的轉換,而你仍保有判斷權。

它也很適合為你不常撰寫的文件類型建立初稿結構、標示你自己的草稿在語體上的偏移,以及在審閱者提出問題前,先整理出審閱者會提出的棘手問題。

提示 3 - 在不新增主張的情況下,改寫給不同讀者

將以下段落改寫給 [AUDIENCE: 患者與照顧者/ 開立處方的臨床醫師/HTA 委員會/大眾媒體編輯] 於 [JURISDICTION: US / EU / UK],目標閱讀程度 [例如英國 閱讀年齡 12]。 - 硬性規則: - 不要引入任何事實、數字、效益、比較或安撫性說法,而這些內容 文字中尚未包含的內容。任何缺漏都列入 GAPS 清單。 - 不要將絕對數字轉換為相對數字,或 反轉,也不要重新計算任何內容。逐字複製數字。 - 保持不確定性。如果我寫的是某項效應並未 具有統計顯著性,就維持為不具統計顯著性。 - 讓風險資訊與效益資訊同樣顯眼。 - 如果此文件類型所需的元素缺失 文字中插入 [DATA TO BE PROVIDED] - 絕不要填入佔位值。 依序回傳改寫內容、GAPS,然後列出每一句 法規審閱者應查看的內容,以及原因。 段落: [PASTE]

Prompt 4 - 送交審閱者前的預審

以批判性初讀者的角度審閱下方草稿。這是 針對 [AUDIENCE] 位於 [JURISDICTION] 的 [DOCUMENT TYPE],涉及 [PRODUCT / INTERVENTION],標籤上所寫的適應症: [PASTE THE APPROVED INDICATION TEXT]. 你不是在核准任何內容。請列出合資格的 審閱者。標記並附上句子原文: 1. 任何超出我貼上的適應症文字的主張。 2. 任何明示或因排序或強調而暗示的比較性主張。 3. 任何比風險更完整地陳述效益的地方。 4. 任何沒有分母、時間範圍、 族群或不確定性。 5. 附加在非因果性證據上的任何因果語言。 6. 此類文件所需但缺少的任何要素 - 指出 你所依據的指南或格式,並清楚說明 如果你不確定它是否適用於此司法管轄區。 不要改寫任何內容。不要安撫我。 草稿: [PASTE]

Prompt 5 - 白話摘要的安撫性稽核

將這項提示用於任何面向病人的文字,並與產生該文字的改寫工作分開執行。在同一段對話中同時要求模型撰寫和稽核,會讓它為自己剛寫的內容辯護。

以下是白話語言摘要,其下方是技術性來源 其所衍生的內容。不要改善摘要。進行稽核。 製作一份表格,摘要中的每項主張各佔一列: - 白話句子,引用原文 - 對應的來源句子,引用原文 - 白話版本相較於來源是 WEAKER、EQUAL 還是 STRONGER - 如果是 STRONGER,具體機制:絕對值轉為相對值、 刪除信賴區間、刪除「不具統計顯著性」、刪除 族群限制、刪除時間範圍、替換因果動詞 對聯想式的一項,或將效益移到風險之前 然後分別列出: - 來源中存在的每項危害、副作用或限制,以及 摘要中缺少 - 每一句讀起來像是在向讀者建議如何處理自己的 治療 不要建議替代措辭。 摘要: [PASTE] 來源: [PASTE]
補充 prompt 套件
醫療文件 prompt 資料庫
$23 · 一次付款

處理工作中日常的那一半 - 診所信函、病例摘要、出院與轉介信函、病人教育文字 - 先撰寫供臨床醫師審閱,再送出任何內容。在貼上內容之前,同樣要考慮保密性問題。

查看醫療文件 prompt 資料庫 →

如何安裝 Nora skill?

下載內容是一個 ZIP,壓縮檔根目錄中有 SKILL.md - 而不是放在巢狀資料夾內,這是上傳失敗最常見的原因。在 Claude 桌面應用程式中,開啟 Customize → Skills,上傳 ZIP,然後將其切換為開啟。當你的請求符合其涵蓋範圍時,Claude 就會載入它。

Skills 適用於已啟用程式碼執行功能的 Pro、Max、Team 和 Enterprise 方案。在 Pro 和 Max 中,你需要自行前往「設定」→「功能」開啟 程式碼執行與檔案建立;在 Team 和 Enterprise 中,則由組織設定中的擁有者負責切換。如果你工作帳戶中的 Skills 選單呈現灰色,表示管理員已關閉該選項 - 而在生命科學組織中,這可能是刻意關閉的,因此在設法繞過它之前,值得先詢問原因。完整操作說明(包括導致大多數首次上傳失敗的資料夾結構錯誤)收錄於 技能安裝指南。

在 ChatGPT 或 Gemini 中不需要上傳步驟:開啟 SKILL.md,複製內容,然後貼到自訂指示中。你會失去自動觸發功能,但保留這套方法。

它在哪些地方會失效?

  • 對你的資料進行算術運算。 它會從你的文字重新推算百分比、信賴區間或發生率,並在語氣十足肯定的情況下算錯。請從來源表格逐一手動抄錄每個數值。
  • 編碼術語。 MedDRA 首選術語、ICD 與 ATC 代碼看似合理,但經常錯誤。這些是查詢工作,不是語言工作。
  • 司法管轄區結構。 美國處方資訊文件與歐盟 SmPC 並不是僅有拼寫差異的同一份文件。若要求提供「處方資訊」,它會將兩者混在一起。
  • 公平平衡。 任其採用預設設定時,它會撰寫偏重效益的文案。平衡性必須明確指示,仍須由合格人員進行檢查。
  • 迎合性。 詢問草稿是否合規,通常會得到肯定答覆。改問審查者會反對哪些地方。
  • 稽核軌跡。 聊天輸出沒有版本歷史、審查者簽核,也沒有受控紀錄。在受 21 CFR Part 11 或 EU Annex 11 規範的環境中,草稿必須進入經驗證的文件系統,而不是留在對話中。
  • 機密性。 問題在貼上的那一刻就已經發生,之後無法補救。

這適合哪些人?

製藥公司與 CRO 的醫學撰稿人、法規與臨床團隊、醫學傳播機構,以及撰寫研究報告的學術研究人員。它可在 Claude、ChatGPT 或任何 AI 聊天工具中運作。

醫學寫作與六、七種相鄰職務並列,目錄將它們分開,而不是籠統地整合成一個醫療保健助理。這些技能每項售價 19 美元:

若要查看更多內容 - 同意書、臨床摘要、護理與聯合健康文件 - 請參閱 醫療保健、科學與教育 skills 系列 以及 健康與醫療 prompt 套件。這裡的所有工具都會產出供合格人員審閱的草稿,且其中沒有任何內容構成醫療建議。

總結:

絕不要從模型取得參考資料,在貼上內容前先處理機密性問題,並將每項輸出視為供合格醫療與法規人員審閱的草稿。對於法規、臨床及面向患者的文件,請使用 Nora - Medical Writer AI Skill($19);對於日常診所信件與病例摘要,Healthcare Documentation Prompt Library($23)即可滿足其餘需求。兩者皆可在 Claude、ChatGPT 及任何 AI 聊天工具中使用,並提供 30 天退款保證。

Skill · .md · 可與 Claude 及 ChatGPT 搭配使用

Nora - Medical Writer AI Skill

一個檔案,在動筆前就先確定受眾、文件類型與司法管轄區,只使用你提供的資料,並將每個缺口標示為 [DATA TO BE PROVIDED],而不是自行捏造內容。產出的草稿供合格人員審閱。無需訂閱。永久歸你所有。

$19
取得 Nora skill →

KissMySkills 是一個提供 2,000 多項 AI skills、80 多個 prompt 套件、55 個 agents 及 免費工具 的市集,適用於 Claude、ChatGPT 及任何 AI 聊天工具。

相關 Skill 指南

常見問題

Can I use Claude for medical writing?+

For first drafts, structure, and recasting the same data for a different audience, yes, with three conditions. Every reference must be resolved against the actual source before it goes anywhere. The confidentiality question about what you paste must be settled first. And nothing reaches a patient, a regulator or a journal without qualified medical, scientific and regulatory review. This is not medical advice.

Why does AI invent references in medical writing?+

A citation is a highly patterned string, with authors, year, title, journal, volume, pages and DOI, and a model that continues patterns produces all of those features whether or not the paper exists. Nothing in the output marks an invented one. It happens most often exactly where you most want support: the specific claim at the hinge of your argument, where the real literature is thinnest. Adjacent failures include a real paper with invented page numbers, and a real finding from a different population, dose or follow-up than your sentence implies.

Can I put patient data or unpublished trial data into an AI chat?+

Treat these as two separate questions with two separate rulebooks. Under HIPAA, a vendor processing protected health information needs a Business Associate Agreement, and consumer chat tiers generally do not carry one. De-identification has defined standards, Safe Harbor and Expert Determination, and removing a name is not one of them; dates, rare diagnoses and small site populations can re-identify. Under GDPR, health data is special category with its own basis, minimisation and retention rules. Unpublished trial data is usually confidential to the sponsor under contract regardless of privacy law. Ask what agreement your organisation has in place before you paste anything real.

What does an AI get wrong about promotional and regulatory medical content?+

It does not know your approved label, so it writes efficacy language drawn from the literature rather than the indication. In the US, prescription drug promotion sits under 21 CFR 202.1, which requires fair balance between risk and benefit information and prohibits material that is false or misleading about side effects, contraindications or effectiveness; materials are submitted to FDA on Form 2253 at first dissemination. Structured documents have prescribed contents: ICH E3 for clinical study reports, SmPC and package leaflet formats in the EU, and CONSORT, PRISMA and STROBE for reporting. The typical failure is a section that reads perfectly and quietly omits a required item.

Which medical documents does AI actually help with?+

The split is by how much of the document is structure and register versus regulated claim. It helps most with plain-language summaries, manuscript introductions and discussions, recasting one dataset for a second audience, and clinic correspondence. It helps least with anything that asserts efficacy or safety about a medicine, because it does not know your approved label, and with SmPC or prescribing information, where asked for one document it blends the US and EU formats into something that is neither.

Can I list Claude as an author on a paper?+

No. ICMJE recommendations state that a chatbot cannot be listed as an author, because authorship requires responsibility for the accuracy, integrity and originality of the work. Authors are asked to disclose AI-assisted technologies at submission, describe how they were used, and remain responsible for verifying everything the AI touched.

What should never be left to an AI in medical writing?+

Arithmetic on your own data, because it will re-derive a percentage or a confidence interval and get it wrong while sounding certain. Coded terminology such as MedDRA preferred terms, ICD and ATC codes, which are lookups rather than language tasks. Fair balance, which has to be an explicit instruction and still needs qualified review. And the audit trail: under 21 CFR Part 11 or EU Annex 11 the draft has to enter your validated document system, not live in a chat window.

How do I install the Nora Medical Writer skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive, not inside a nested folder. In the Claude desktop app open Customize then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills are available on the Pro, Max, Team and Enterprise plans with code execution enabled: on Pro and Max you turn on Code execution and file creation under Settings then Capabilities, while on Team and Enterprise that switch sits with an owner in organisation settings, which is why the menu is sometimes greyed out on a work account. In ChatGPT or Gemini, paste the contents of SKILL.md into custom instructions instead.

~/get-started

實用的 Skills。不說空話。

瀏覽商店中的每個技能、prompt 套件和 agent。

瀏覽所有技能 →或試試免費工具