Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, theo cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu tối ưu hóa liều lượng thuốc hóa trị cho bệnh nhân ung thư cụ thể. Cấu trúc của nó bao gồm các thành phần cố định và các biến số cần được điền vào để hoàn chỉnh yêu cầu.
- Cấu trúc cố định: “Đối với bệnh nhân ung thư …, hãy tối ưu hóa liều lượng thuốc hóa trị … bằng cách xem xét …, …, và … .” Đây là phần khung chính của prompt, xác định rõ mục tiêu (tối ưu hóa liều lượng) và đối tượng (bệnh nhân ung thư, thuốc hóa trị).
-
Các biến số (Parameters):
[ID_BỆNH_NHÂN]: Mã định danh duy nhất của bệnh nhân. Biến này cho phép truy xuất thông tin cụ thể của từng bệnh nhân.[TÊN_UNG_THƯ]: Tên loại ung thư mà bệnh nhân đang mắc phải. Đây là thông tin quan trọng để lựa chọn phác đồ điều trị phù hợp.[TÊN_THUỐC_HÓA_TRỊ]: Tên của loại thuốc hóa trị được đề xuất hoặc đang sử dụng. Điều này giúp hệ thống tập trung vào việc điều chỉnh liều lượng cho một loại thuốc cụ thể.[THÔNG_TIN_ĐẶC_ĐIỂM_NHIỄM_SẮC_THỂ]: Thông tin về các đặc điểm di truyền hoặc đột biến gen liên quan đến ung thư và phản ứng với thuốc. Ví dụ: đột biến gen EGFR, mức độ biểu hiện HER2,…[CHỈ_SỐ_CHUYỂN_HÓA_THUỐC]: Các chỉ số sinh hóa hoặc lâm sàng liên quan đến cách cơ thể bệnh nhân chuyển hóa (metabolize) thuốc. Ví dụ: chức năng gan, thận, các enzyme chuyển hóa thuốc,…[KẾT_QUẢ_SINH_THIẾT]: Kết quả từ các mẫu sinh thiết, bao gồm thông tin về loại tế bào ung thư, mức độ ác tính, giai đoạn bệnh, sự xâm lấn,…
Sự kết hợp giữa cấu trúc cố định và các biến số chi tiết cho phép tạo ra các yêu cầu rất chuyên biệt và có tính ứng dụng cao trong lĩnh vực y học, đặc biệt là ung thư học.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt template này hoạt động dựa trên nguyên tắc cung cấp ngữ cảnh đầy đủ và các yếu tố đầu vào quan trọng để một mô hình AI có thể đưa ra một đề xuất phân tích và tối ưu hóa. Về mặt kỹ thuật, khi các biến số được điền đầy đủ:
- Mô hình AI (ví dụ: một mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên dữ liệu y tế) sẽ nhận được một yêu cầu chi tiết.
- Nó sẽ phân tích từng thành phần của yêu cầu:
- ID Bệnh nhân & Tên Ung thư: Giúp xác định trường hợp lâm sàng cụ thể.
- Tên Thuốc Hóa trị: Giới hạn phạm vi phân tích vào một loại thuốc nhất định.
- Thông tin Đặc điểm Nhiễm sắc thể: Mô hình sẽ tìm kiếm các mối liên hệ giữa các đột biến di truyền được cung cấp và hiệu quả/tác dụng phụ của thuốc hóa trị. Một số đột biến có thể làm tăng hoặc giảm hiệu quả của thuốc, hoặc gây ra tác dụng phụ nghiêm trọng hơn.
- Chỉ số Chuyển hóa Thuốc: Mô hình sẽ đánh giá xem chức năng gan/thận của bệnh nhân có phù hợp với liều lượng tiêu chuẩn hay không, hoặc liệu có cần điều chỉnh để tránh tích tụ thuốc (quá liều) hoặc đào thải quá nhanh (thiếu hiệu quả).
- Kết quả Sinh thiết: Thông tin này giúp mô hình hiểu rõ hơn về đặc điểm của khối u, giai đoạn bệnh, và có thể đưa ra phác đồ điều trị hoặc liều lượng phù hợp với mức độ xâm lấn và khả năng đáp ứng của khối u.
- Dựa trên tất cả các thông tin đầu vào này, mô hình sẽ tổng hợp và đưa ra một đề xuất về cách tối ưu hóa liều lượng thuốc hóa trị. Điều này có thể bao gồm:
- Đề xuất liều lượng cụ thể (ví dụ: mg/kg, mg/m²).
- Khuyến nghị điều chỉnh liều dựa trên các yếu tố cá nhân.
- Cảnh báo về các tương tác tiềm ẩn hoặc tác dụng phụ.
- Đề xuất các xét nghiệm bổ sung nếu cần thiết.
Mục đích là để cá nhân hóa việc điều trị, tăng hiệu quả và giảm thiểu rủi ro cho bệnh nhân.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt template này có thể được điền để tạo ra các yêu cầu cụ thể:
Ví dụ 1:
Yêu cầu cho một bệnh nhân cụ thể với ung thư phổi và thuốc hóa trị phổ biến:
Đối với bệnh nhân ung thư [P012345] mắc bệnh [Ung thư phổi không tế bào nhỏ], hãy tối ưu hóa liều lượng thuốc hóa trị [Paclitaxel] bằng cách xem xét [Đột biến KRAS G12C, không có đột biến EGFR/ALK], [Chỉ số Creatinine 1.1 mg/dL, ALT 35 U/L], và [Đánh giá PET-CT cho thấy khối u nguyên phát ở thùy trên phổi trái, d=3cm, có di căn hạch thượng đòn trái].
Ví dụ 2:
Yêu cầu cho một bệnh nhân ung thư vú với thông tin di truyền phức tạp:
Đối với bệnh nhân ung thư [VBT7890] mắc bệnh [Ung thư vú bộ ba âm tính], hãy tối ưu hóa liều lượng thuốc hóa trị [Docetaxel] bằng cách xem xét [Mức độ biểu hiện PD-L1 dương tính, không có đột biến BRCA1/2 đã biết], [Chức năng gan bình thường (Bilirubin toàn phần 0.8 mg/dL), chức năng thận bình thường (eGFR 90 mL/min/1.73m²)], và [Kết quả sinh thiết cho thấy khối u xâm nhập ống tuyến vú độ III, ER/PR âm tính, HER2 âm tính].
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ và có cấu trúc tốt, được thiết kế để thu thập thông tin y tế chi tiết nhằm đưa ra các khuyến nghị chuyên biệt về việc tối ưu hóa liều lượng thuốc hóa trị cho bệnh nhân ung thư. Bằng cách sử dụng các biến số rõ ràng, nó cho phép thu thập dữ liệu cần thiết để các hệ thống AI hoặc chuyên gia y tế đưa ra quyết định điều trị cá nhân hóa, từ đó nâng cao hiệu quả điều trị và giảm thiểu tác dụng phụ không mong muốn cho bệnh nhân.
