Tuyệt vời! Với kinh nghiệm của một chuyên gia kỹ thuật prompts, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp theo yêu cầu.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một mô hình ngôn ngữ thực hiện phân tích so sánh hai bộ ảnh y tế (cụ thể là ảnh võng mạc) của một bệnh nhân, đánh giá sự thay đổi của các dấu hiệu bệnh lý và nhận định về hiệu quả điều trị. Cấu trúc của prompt rõ ràng, mạch lạc và sử dụng các biến để cá nhân hóa yêu cầu.
Các thành phần chính trong prompt bao gồm:
- Hành động chính: “So sánh hai bộ ảnh võng mạc của bệnh nhân…”
-
Thông tin định danh bệnh nhân:
[ID_BENH_NHAN]– Một mã định danh duy nhất cho bệnh nhân. -
Thông tin về các thời điểm chụp ảnh:
[THOI_DIEM_DAU]: Thời điểm bắt đầu quá trình điều trị.[THOI_DIEM_SAU]: Thời điểm sau khi hoàn thành hoặc sau một giai đoạn của quá trình điều trị.
- Yêu cầu phân tích chi tiết: “Đánh giá sự thay đổi về các dấu hiệu của bệnh lý võng mạc tiểu đường (xuất huyết, vi phình mạch, phù hoàng điểm, tân mạch) giữa hai thời điểm.” – Đây là phần cốt lõi, liệt kê rõ ràng các yếu tố cần được phân tích.
- Yêu cầu nhận định về hiệu quả điều trị: “Nhận định về hiệu quả của phác đồ điều trị [PHAC_DO_DIEU_TRI] đã áp dụng.” – Liên kết kết quả phân tích với phương pháp điều trị.
-
Biến cho phác đồ điều trị:
[PHAC_DO_DIEU_TRI]– Mô tả cụ thể phác đồ đã được áp dụng.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ một ngữ cảnh và một nhiệm vụ rất cụ thể. Khi các biến được điền đầy đủ, prompt sẽ trở thành một câu lệnh chi tiết yêu cầu:
- **Xử lý ảnh (gián tiếp):** Mặc dù prompt không trực tiếp yêu cầu mô hình “xem” ảnh (vì các mô hình ngôn ngữ lớn thường xử lý văn bản), nó giả định rằng các thông tin liên quan đến ảnh võng mạc (tức là các phát hiện từ ảnh) sẽ được cung cấp dưới dạng văn bản. Mô hình sẽ “đọc” và phân tích các mô tả hoặc báo cáo kết quả từ hai bộ ảnh này.
-
**Phân tích so sánh dựa trên dữ liệu văn bản:** Mô hình sẽ so sánh các đặc điểm được mô tả trong văn bản của
[THOI_DIEM_DAU]và[THOI_DIEM_SAU]. Nó sẽ tìm kiếm các sự khác biệt hoặc tương đồng liên quan đến các dấu hiệu bệnh lý được liệt kê. -
**Đánh giá định tính và định lượng (nếu có dữ liệu):** Cụ thể, mô hình sẽ tập trung vào các dấu hiệu như:
- Xuất huyết: So sánh sự có mặt, vị trí, mức độ lan rộng của xuất huyết võng mạc.
- Vi phình mạch: Đánh giá số lượng và sự thay đổi của các vi phình mạch.
- Phù hoàng điểm: Xem xét sự thay đổi về mức độ phù tại hoàng điểm.
- Tân mạch: Phát hiện và so sánh sự xuất hiện hoặc thoái triển của các mạch máu mới bất thường.
-
**Liên kết nhân quả:** Cuối cùng, mô hình được yêu cầu đưa ra nhận định về việc phác đồ điều trị
[PHAC_DO_DIEU_TRI]có góp phần vào những thay đổi quan sát được hay không. Điều này đòi hỏi khả năng suy luận về mối quan hệ giữa can thiệp (điều trị) và kết quả (thay đổi bệnh lý).
Prompt sử dụng các biến trong ngoặc vuông `[]` làm placeholder. Khi sử dụng, người dùng cần thay thế các placeholder này bằng thông tin thực tế. Điều này giúp đảm bảo tính linh hoạt và khả năng áp dụng cho nhiều trường hợp bệnh nhân khác nhau.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa cho việc sử dụng mẫu prompt này, với các biến được điền đầy đủ:
Ví dụ 1: Bệnh nhân có cải thiện
Prompt đã điền:
So sánh hai bộ ảnh võng mạc của bệnh nhân RDN-00123, một bộ chụp tại thời điểm bắt đầu điều trị 2023-01-15 và một bộ chụp sau quá trình điều trị 2023-07-15. Đánh giá sự thay đổi về các dấu hiệu của bệnh lý võng mạc tiểu đường (xuất huyết, vi phình mạch, phù hoàng điểm, tân mạch) giữa hai thời điểm. Nhận định về hiệu quả của phác đồ điều trị Tiêm nội nhãn Anti-VEGF mỗi tháng đã áp dụng.
Giả định mô hình sẽ phản hồi (dựa trên dữ liệu văn bản được cung cấp kèm theo):
Phân tích so sánh ảnh võng mạc bệnh nhân RDN-00123 giữa 2023-01-15 và 2023-07-15 cho thấy:*
* Xuất huyết: Giảm đáng kể về số lượng và diện tích xuất huyết từ dạng đốm lan tỏa sang chỉ còn rải rác ở ngoại vi.
* Vi phình mạch: Số lượng vi phình mạch mới giảm, một số vi phình mạch cũ có dấu hiệu teo lại.
* Phù hoàng điểm: Mức độ phù hoàng điểm đã giảm rõ rệt,OCT cho thấy lớp dịch dưới võng mạc mỏng hơn.
* Tân mạch: Các dấu hiệu của tân mạch tại gai thị và vùng hoàng điểm đã biến mất.
* Nhận định về hiệu quả điều trị: Phác đồ Tiêm nội nhãn Anti-VEGF mỗi tháng đã cho thấy hiệu quả tích cực trong việc kiểm soát bệnh lý võng mạc tiểu đường của bệnh nhân RDN-00123, thể hiện qua sự cải thiện rõ rệt của các dấu hiệu bệnh lý.
Ví dụ 2: Bệnh nhân cần theo dõi thêm
Prompt đã điền:
So sánh hai bộ ảnh võng mạc của bệnh nhân DN-45678, một bộ chụp tại thời điểm bắt đầu điều trị 2024-02-10 và một bộ chụp sau quá trình điều trị 2024-05-10. Đánh giá sự thay đổi về các dấu hiệu của bệnh lý võng mạc tiểu đường (xuất huyết, vi phình mạch, phù hoàng điểm, tân mạch) giữa hai thời điểm. Nhận định về hiệu quả của phác đồ điều trị Laser quang đông toàn bộ võng mạc đã áp dụng.
Giả định mô hình sẽ phản hồi (dựa trên dữ liệu văn bản được cung cấp kèm theo):
Phân tích so sánh ảnh võng mạc bệnh nhân DN-45678 giữa 2024-02-10 và 2024-05-10 cho thấy:*
* Xuất huyết: Số lượng xuất huyết đốm và xuất huyết vùng gần hoàng điểm không thay đổi nhiều, vẫn còn tồn tại ở một số khu vực.
* Vi phình mạch: Số lượng vi phình mạch được ghi nhận tương đương so với thời điểm ban đầu.
* Phù hoàng điểm: Mức độ phù hoàng điểm vẫn còn hiện hữu,OCT cho thấy dịch khu trú ở một vài vị trí.
* Tân mạch: Có sự xuất hiện mới của một vài vi mạch nhỏ tại vùng ngoại vi, chưa có dấu hiệu rõ ràng của tân mạch gai thị hoặc hoàng điểm nhưng cần theo dõi.
* Nhận định về hiệu quả điều trị: Phác đồ Laser quang đông toàn bộ võng mạc đã giúp ổn định tình trạng bệnh lý ở mức độ nhất định, ngăn chặn sự tiến triển nặng hơn của xuất huyết và phù hoàng điểm. Tuy
