摘要：Gemini3.5的提示缓存技术通过复用重复提示前缀的计算结果来降低AI生成成本。该技术最适合长系统提示+小变量输入、批量同类任务和多轮固定规则的场景。关键实现方法是拆分提示为稳定前缀（系统指令/固定规则）和可变尾部（用户输入），并通过优化提示结构、固定输出格式、减少前缀随机性等手段提高缓存命中率。落地时需关注缓存命中率、有效token复用、单请求成本等指标，避免因前缀不一致或可变信息前置导

摘要：Gemini3.5在医学影像报告生成中展现出辅助价值，可帮助完成报告草稿生成、术语规范化、结构化整理和一致性检查。2026年趋势更注重"工作流融合"，强调安全合规与医生主导。典型应用场景包括报告草稿生成、术语规范化、结构化报告生成和一致性检查。落地流程需遵循"辅助生成+人工审核+质控留痕"原则，并重视合规边界，确保AI不替代医生诊断、保护患者隐私、建立

摘要：Gemini3.5在医学影像报告生成中展现出辅助价值，可帮助完成报告草稿生成、术语规范化、结构化整理和一致性检查。2026年趋势更注重"工作流融合"，强调安全合规与医生主导。典型应用场景包括报告草稿生成、术语规范化、结构化报告生成和一致性检查。落地流程需遵循"辅助生成+人工审核+质控留痕"原则，并重视合规边界，确保AI不替代医生诊断、保护患者隐私、建立