リモートケアの拡大が進む中、AIシステムの必要性が高まっています。本研究は、創傷ケアに関する画像付きの問いに対して、自由形式の応答を生成するための2つの補完的アプローチを提案しています。まず、埋め込まれたトレーニングデータから最も類似した例を取得して少数のデモンストレーションを行う『マインドプロンプト』戦略を採用しています。次に、応答品質を向上させる4つのメタデータ属性を特定し、これを生成パイプラインに組み込むことで動的に出力を調整しています。実験結果では、マインドプロンプトが応答の関連性を向上させ、メタデータガイダンス生成が臨床的な精度をさらに高めることを示しています。このように両手法を統合することで、信頼性の高い創傷ケア支援ツールの開発に向けた新たな方向性が示されました。