Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật về prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để gửi yêu cầu đến một mô hình AI xử lý hình ảnh, cụ thể là phân tích hình ảnh võng mạc. Cấu trúc của nó bao gồm các thành phần chính sau:
- Hành động chính: “Áp dụng mô hình AI để phân tích hình ảnh võng mạc được cung cấp…” – Xác định rõ nhiệm vụ cốt lõi.
- Đối tượng phân tích: “…của bệnh nhân [ID_BENH_NHAN].” – Chỉ định rõ ảnh võng mạc của bệnh nhân cụ thể nào cần được phân tích.
[ID_BENH_NHAN]là một biến placeholder cần được thay thế bằng thông tin thực tế. - Mục tiêu chi tiết: “Mục tiêu là phát hiện sớm các tổn thương vi mạch liên quan đến bệnh võng mạc tiểu đường, bao gồm: vi phình mạch (microaneurysms), xuất huyết chấm/đốm nhỏ (dot/blot hemorrhages), và các dấu hiệu vi tuần hoàn bất thường khác mà mắt thường khó nhận thấy.” – Đặt ra phạm vi và các loại tổn thương cụ thể cần tìm kiếm. Điều này giúp mô hình tập trung vào các đặc điểm quan trọng nhất.
- Yêu cầu về kết quả: “Cần đưa ra báo cáo chi tiết về các phát hiện và vị trí của chúng.” – Xác định rõ định dạng và nội dung của đầu ra mong muốn. Yêu cầu này nhấn mạnh tính chi tiết và khả năng định vị các tổn thương.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình AI một tập hợp các chỉ dẫn rõ ràng và có cấu trúc. Khi được thực thi, mô hình sẽ:
- Nhận dạng ảnh: Sử dụng
[ID_BENH_NHAN]để truy cập hoặc liên kết đến hình ảnh võng mạc cụ thể cần phân tích. - Áp dụng kỹ thuật xử lý ảnh: Mô hình AI có thể sử dụng các thuật toán học sâu (deep learning) như mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNNs) hoặc các kỹ thuật xử lý ảnh y tế khác để xác định các đặc điểm bất thường trên ảnh võng mạc.
- Phân loại và định vị tổn thương: Dựa trên mục tiêu đã đề ra, mô hình sẽ cố gắng nhận diện và phân loại các cấu trúc bất thường như vi phình mạch, xuất huyết chấm/đốm. Quá trình này bao gồm việc xác định xem một vùng ảnh có thuộc về loại tổn thương nào hay không.
- Tạo báo cáo: Sau khi xác định các tổn thương, mô hình sẽ tổng hợp thông tin này thành một báo cáo. Báo cáo sẽ liệt kê các loại tổn thương đã phát hiện và mô tả vị trí của chúng trên hình ảnh võng mạc (ví dụ: tọa độ, vùng nhạy cảm, v.v.). Khái niệm “mắt thường khó nhận thấy” ám chỉ AI có khả năng phát hiện các dấu hiệu tinh vi mà con người có thể bỏ sót.
Về mặt kỹ thuật, prompt này là một ví dụ tốt về việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để điều khiển một hệ thống xử lý dữ liệu cụ thể (hình ảnh y tế) với mục tiêu phân tích chuyên sâu và tạo ra kết quả hữu ích cho ứng dụng y khoa.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là cách mẫu prompt có thể được sử dụng để tạo ra các lệnh tương ứng cho một hệ thống AI:
Ví dụ 1: Yêu cầu phân tích cho Bệnh nhân ABC12345
Khi bạn thay thế [ID_BENH_NHAN] bằng thông tin cụ thể:
Áp dụng mô hình AI để phân tích hình ảnh võng mạc được cung cấp của bệnh nhân ABC12345. Mục tiêu là phát hiện sớm các tổn thương vi mạch liên quan đến bệnh võng mạc tiểu đường, bao gồm: vi phình mạch (microaneurysms), xuất huyết chấm/đốm nhỏ (dot/blot hemorrhages), và các dấu hiệu vi tuần hoàn bất thường khác mà mắt thường khó nhận thấy. Cần đưa ra báo cáo chi tiết về các phát hiện và vị trí của chúng.
Đầu ra mong đợi (dưới dạng dữ liệu hoặc văn bản báo cáo):
Báo cáo Phân tích Võng mạc - Bệnh nhân: ABC12345
1. Phát hiện: Vi phình mạch (Microaneurysms)
* Số lượng ước tính: 15
* Vị trí: Chủ yếu tập trung ở vùng ¼ dưới bên trái của võng mạc, gần vành đĩa thị giác. Các vi phình mạch nhỏ, dạng chấm đỏ.
2. Phát hiện: Xuất huyết chấm/đốm nhỏ (Dot/Blot Hemorrhages)
* Số lượng ước tính: 8
* Vị trí: Rải rác ở vùng hoàng điểm, một số đốm nhỏ xuất hiện ở ¼ trên bên phải. Màu đỏ sẫm, kích thước biến đổi.
3. Phát hiện: Dấu hiệu vi tuần hoàn bất thường khác
* Ghi nhận: Vùng giảm tưới máu nhẹ ở rìa võng mạc, khó nhận thấy bằng mắt thường.
* Vị trí: Quan sát thấy ở mép của ¼ dưới bên phải.
Ví dụ 2: Yêu cầu phân tích cho Bệnh nhân XYZ98765
Tương tự với một ID bệnh nhân khác:
Áp dụng mô hình AI để phân tích hình ảnh võng mạc được cung cấp của bệnh nhân XYZ98765. Mục tiêu là phát hiện sớm các tổn thương vi mạch liên quan đến bệnh võng mạc tiểu đường, bao gồm: vi phình mạch (microaneurysms), xuất huyết chấm/đốm nhỏ (dot/blot hemorrhages), và các dấu hiệu vi tuần hoàn bất thường khác mà mắt thường khó nhận thấy. Cần đưa ra báo cáo chi tiết về các phát hiện và vị trí của chúng.
Đầu ra mong đợi (dưới dạng dữ liệu hoặc văn bản báo cáo):
Báo cáo Phân tích Võng mạc - Bệnh nhân: XYZ98765
1. Phát hiện: Vi phình mạch (Microaneurysms)
* Số lượng ước tính: 3
* Vị trí: Chỉ phát hiện một vài vi phình mạch nhỏ, cô lập ở khu vực xung quanh đĩa thị.
2. Phát hiện: Xuất huyết chấm/đốm nhỏ (Dot/Blot Hemorrhages)
* Số lượng ước tính: 0
* Vị trí: Không ghi nhận xuất huyết chấm/đốm nhỏ trong phạm vi ảnh phân tích.
3. Phát hiện: Dấu hiệu vi tuần hoàn bất thường khác
* Ghi nhận: Giảm nhẹ độ sáng của mạch máu võng mạc ở vùng trung tâm, có thể là dấu hiệu sớm của thiếu máu cục bộ.
* Vị trí: Quan sát thấy ở ¼ trên bên trái của võng mạc.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một chỉ dẫn rõ ràng, đa chiều và có tính ứng dụng cao, được thiết kế để yêu cầu mô hình AI thực hiện phân tích chuyên sâu hình ảnh y tế (võng mạc). Nó xác định đối tượng (ID bệnh nhân), nhiệm vụ (phân tích hình ảnh), mục tiêu cụ thể (phát hiện tổn thương vi mạch tiểu đường với các loại tổn thương rõ ràng), và yêu cầu về đầu ra (báo cáo chi tiết kèm vị trí). Khả năng thay thế biến [ID_BENH_NHAN] làm cho nó có tính tái sử dụng và linh hoạt. Việc đề cập đến “dấu hiệu mà mắt thường khó thấy” cho thấy kỳ vọng về khả năng phát hiện tinh vi của AI.
