Tuyệt vời! Dưới đây là phần phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện một tác vụ chẩn đoán y khoa dựa trên thông tin đầu vào của người dùng. Cấu trúc của prompt có thể được phân tích như sau:
- Mệnh lệnh chính: “hãy đưa ra danh sách các chẩn đoán y khoa khả thi.” Đây là hành động cốt lõi mà mô hình cần thực hiện.
- Biến đầu vào: `[DANH_SÁCH_TRIỆU_CHỨNG]` là một biến placeholder (biến giữ chỗ) mà người dùng sẽ thay thế bằng danh sách các triệu chứng cụ thể của bệnh nhân. Biến này là yếu tố then chốt định hình kết quả đầu ra.
- Yêu cầu bổ sung về định dạng đầu ra:
- “Với mỗi chẩn đoán, vui lòng cung cấp một phân tích ngắn gọn về lý do tại sao nó phù hợp…” – Yêu cầu mô hình giải thích logic đằng sau mỗi chẩn đoán.
- “…và mức độ ưu tiên ước tính dựa trên thông tin được cung cấp.” – Yêu cầu một đánh giá mức độ khả thi hoặc khẩn cấp của mỗi chẩn đoán.
- Hướng dẫn đặc biệt: “Đặc biệt lưu ý đến các triệu chứng chính và phụ tùng bộ.” – Đây là một chỉ dẫn quan trọng, khuyến khích mô hình phân biệt và xem xét tầm quan trọng của các loại triệu chứng khác nhau, giúp ích cho việc phân tích chẩn đoán chính xác hơn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình AI một ngữ cảnh rộng (chẩn đoán y khoa) và các dữ liệu cụ thể (triệu chứng). Mô hình sẽ sử dụng kiến thức đã được huấn luyện về y học, các bệnh lý, và mối liên hệ giữa triệu chứng với bệnh để thực hiện các bước sau:
- Nhận diện và diễn giải triệu chứng: Mô hình sẽ xử lý `[DANH_SÁCH_TRIỆU_CHỨNG]` đã được người dùng nhập vào.
- Truy vấn cơ sở dữ liệu tri thức nội bộ: Dựa trên các triệu chứng, mô hình sẽ tìm kiếm trong bộ nhớ của mình các bệnh lý có liên quan.
- Phân loại và xếp hạng: Mô hình sẽ tạo ra một danh sách các chẩn đoán tiềm năng. Đối với mỗi chẩn đoán, nó sẽ đánh giá mức độ liên quan dựa trên:
- Tính phù hợp: Mức độ mà các triệu chứng được liệt kê khớp với mô tả của bệnh lý.
- Mức độ ưu tiên: Mô hình sẽ cố gắng suy luận xem bệnh nào là khả năng cao nhất hoặc cần được xem xét khẩn cấp nhất dựa trên sự kết hợp của các triệu chứng (ví dụ: triệu chứng nghiêm trọng hoặc hiếm gặp có thể làm tăng ưu tiên).
- Giải thích và trình bày: Mô hình sẽ viết ra danh sách chẩn đoán, kèm theo lý do giải thích ngắn gọn và mức độ ưu tiên. Việc nhấn mạnh “triệu chứng chính và phụ” giúp mô hình tập trung vào các dấu hiệu đặc trưng và các dấu hiệu đi kèm, từ đó đưa ra phân tích có chiều sâu hơn.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1:
Dựa trên các triệu chứng sau đây của bệnh nhân: Sốt cao (39°C), ho khan, đau họng, mệt mỏi, chảy nước mũi. Hãy đưa ra danh sách các chẩn đoán y khoa khả thi. Với mỗi chẩn đoán, vui lòng cung cấp một phân tích ngắn gọn về lý do tại sao nó phù hợp và mức độ ưu tiên ước tính dựa trên thông tin được cung cấp. Đặc biệt lưu ý đến các triệu chứng chính và phụ tùng bộ.
Kết quả mong đợi từ mô hình (minh họa):
- Chẩn đoán: Cúm (Influenza)
- Lý do phù hợp: Sốt cao, ho khan, đau họng và mệt mỏi là các triệu chứng điển hình của cúm. Chảy nước mũi cũng có thể xảy ra.
- Mức độ ưu tiên: Cao. Các triệu chứng trùng khớp nhiều với bệnh cúm thông thường.
- Chẩn đoán: Viêm đường hô hấp trên (Upper Respiratory Infection – URI)
- Lý do phù hợp: Các triệu chứng như ho, đau họng, chảy nước mũi, mệt mỏi đều có thể là dấu hiệu của viêm đường hô hấp trên, bao gồm cả cảm lạnh thông thường.
- Mức độ ưu tiên: Trung bình. Có thể là cảm lạnh nếu sốt không quá cao hoặc không kèm theo các triệu chứng toàn thân nặng.
- Chẩn đoán: Viêm phế quản cấp (Acute Bronchitis)
- Lý do phù hợp: Ho khan là triệu chứng chính của viêm phế quản. Sốt và mệt mỏi cũng có thể đi kèm.
- Mức độ ưu tiên: Thấp đến Trung bình. Cần phân biệt với các nguyên nhân khác gây ho.
Ví dụ 2:
Dựa trên các triệu chứng sau đây của bệnh nhân: Đau ngực dữ dội lan lên vai trái, khó thở, vã mồ hôi lạnh, buồn nôn, nhịp tim nhanh. Hãy đưa ra danh sách các chẩn đoán y khoa khả thi. Với mỗi chẩn đoán, vui lòng cung cấp một phân tích ngắn gọn về lý do tại sao nó phù hợp và mức độ ưu tiên ước tính dựa trên thông tin được cung cấp. Đặc biệt lưu ý đến các triệu chứng chính và phụ tùng bộ.
Kết quả mong đợi từ mô hình (minh họa):
- Chẩn đoán: Nhồi máu cơ tim cấp (Acute Myocardial Infarction – AMI)
- Lý do phù hợp: Đau ngực dữ dội lan lên vai trái, khó thở, vã mồ hôi lạnh, buồn nôn và nhịp tim nhanh là các triệu chứng cảnh báo nguy hiểm của đau tim. Đây là triệu chứng chính cần được ưu tiên hàng đầu.
- Mức độ ưu tiên: Rất cao (Ưu tiên khẩn cấp).
- Chẩn đoán: Cơn đau thắt ngực không ổn định (Unstable Angina)
- Lý do phù hợp: Tương tự như nhồi máu cơ tim, cơn đau thắt ngực không ổn định cũng gây ra các triệu chứng đau ngực, khó thở, vã mồ hôi.
- Mức độ ưu tiên: Cao. Cần được đánh giá khẩn cấp để ngăn ngừa nhồi máu cơ tim.
- Chẩn đoán: Viêm màng ngoài tim (Pericarditis)
- Lý do phù hợp: Một số trường hợp viêm màng ngoài tim có thể gây đau ngực, khó thở và nhịp tim nhanh.
- Mức độ ưu tiên: Thấp. Ít khả năng hơn so với AMI và cơn đau thắt ngực không ổn định với tổ hợp triệu chứng này.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để khai thác khả năng suy luận chẩn đoán của mô hình AI. Bằng cách cung cấp một cấu trúc rõ ràng, yêu cầu giải thích và nhấn mạnh vào việc phân biệt triệu chứng, nó cho phép người dùng nhận được các đề xuất chẩn đoán y khoa tiềm năng cùng với lý do và mức độ ưu tiên. Điều này có thể hỗ trợ người dùng trong việc hiểu rõ hơn về tình trạng sức khỏe của mình hoặc cung cấp thông tin ban đầu cho việc tham khảo ý kiến chuyên gia y tế.
