Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật tạo câu lệnh (prompt engineering), tôi sẽ phân tích chi tiết bản mẫu bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Bản mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một mô hình AI phân tích hình ảnh y tế, cụ thể là các tổn thương da. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và hiệu quả, sử dụng các biến được bọc trong dấu ngoặc vuông để linh hoạt tùy chỉnh đầu vào.
- Hành động chính: “Phân tích hình ảnh kỹ thuật số của tổn thương da” – Xác định rõ nhiệm vụ cốt lõi mà AI cần thực hiện.
- Biến đầu vào (Parameters):
[MÔ_TẢ_TỔN_THƯƠNG: ví dụ: nốt ruồi, vết loét]: Đây là biến quan trọng nhất, cho phép người dùng nhập mô tả chi tiết về loại tổn thương da đang được phân tích. Việc cung cấp ví dụ giúp định hướng cho người dùng nhập thông tin chính xác.[ID_BỆNH_NHÂN]: Biến này giúp định danh trường hợp cụ thể, hữu ích cho việc quản lý và theo dõi hồ sơ y tế.
- Yêu cầu phân tích chi tiết: “Đánh giá các đặc điểm như hình dạng, màu sắc, kích thước, đường viền và sự thay đổi theo thời gian…” – Liệt kê rõ ràng các thuộc tính mà AI cần xem xét, đảm bảo quá trình phân tích toàn diện.
- Mục tiêu cuối cùng: “…để phát hiện sớm các dấu hiệu ung thư da, đặc biệt là ung thư hắc tố (melanoma).” – Nêu bật mục đích chính của việc phân tích, tập trung vào ứng dụng thực tế trong y tế.
- Yêu cầu hành động đề xuất: “Phân loại mức độ nguy cơ của tổn thương và đề xuất các bước tiếp theo, ví dụ: chụp ảnh dermoscopy hoặc sinh thiết.” – Yêu cầu AI không chỉ phân tích mà còn đưa ra kết luận và khuyến nghị hành động, tạo ra giá trị gia tăng lớn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, bản mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc mô hình xử lý ảnh một tập hợp các chỉ dẫn rõ ràng:
- “Phân tích hình ảnh kỹ thuật số của tổn thương da”: Điều này kích hoạt các khả năng của mô hình liên quan đến thị giác máy tính (computer vision) và nhận dạng đối tượng, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế. Mô hình sẽ cố gắng trích xuất các đặc điểm hình ảnh từ dữ liệu đầu vào (được giả định là một hình ảnh đính kèm hoặc được tham chiếu).
- “tổn thương da
[MÔ_TẢ_TỔN_THƯƠNG]“: Thông tin này được sử dụng để tinh chỉnh quá trình phân tích. Ví dụ Rõ hơn, nếu mô tả là “nốt ruồi”, mô hình có thể tập trung vào các đặc điểm điển hình của nốt ruồi. Nếu là “vết loét”, nó sẽ ưu tiên các yếu tố liên quan đến sự ăn mòn, bờ, đáy vết loét. - “
[ID_BỆNH_NHÂN]“: Biến này có thể được sử dụng để truy xuất các thông tin bổ sung (nếu có cơ sở dữ liệu liên kết) hoặc đơn giản là để gắn nhãn kết quả phân tích. - “Đánh giá các đặc điểm như hình dạng, màu sắc, kích thước, đường viền và sự thay đổi theo thời gian”: Đây là các thuộc tính hình ảnh tiêu chuẩn được sử dụng trong chẩn đoán các bệnh về da, ví dụ như quy tắc ABCDE cho u hắc tố (Asymmetry, Border, Color, Diameter, Evolving). Mô hình đã được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu y tế có thể nhận dạng và định lượng các đặc điểm này.
- “để phát hiện sớm các dấu hiệu ung thư da, đặc biệt là ung thư hắc tố”: Mục tiêu này cho thấy sự tập trung vào chẩn đoán sớm. Mô hình sẽ sử dụng các đặc điểm đã phân tích để so sánh với các mẫu ung thư da đã biết và đưa ra đánh giá về khả năng tồn tại của ung thư.
- “Phân loại mức độ nguy cơ… và đề xuất các bước tiếp theo”: Đây là phần đầu ra mang tính hành động. Mô hình sẽ dựa trên phân tích các đặc điểm để gán một mức độ rủi ro (ví dụ: thấp, trung bình, cao). Các đề xuất tiếp theo (dermoscopy, sinh thiết) là các quy trình y tế tiêu chuẩn được kích hoạt bởi các mức độ rủi ro nhất định.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử người dùng có một hình ảnh nốt ruồi có các đặc điểm đáng lo ngại và muốn phân tích:
Ví dụ 1: Yêu cầu với nốt ruồi bất thường
Khi người dùng điền vào các trường:
[MÔ_TẢ_TỔN_THƯƠNG]: “nốt ruồi có bờ không đều, màu sắc không đồng nhất và kích thước lớn hơn 6mm”[ID_BỆNH_NHÂN]: “BN00123”
Câu lệnh hoàn chỉnh sẽ là:
Phân tích hình ảnh kỹ thuật số của tổn thương da nốt ruồi có bờ không đều, màu sắc không đồng nhất và kích thước lớn hơn 6mm được chụp từ bệnh nhân BN00123. Đánh giá các đặc điểm như hình dạng, màu sắc, kích thước, đường viền và sự thay đổi theo thời gian để phát hiện sớm các dấu hiệu ung thư da, đặc biệt là ung thư hắc tố (melanoma). Phân loại mức độ nguy cơ của tổn thương và đề xuất các bước tiếp theo, ví dụ: chụp ảnh dermoscopy hoặc sinh thiết.
Dựa trên prompt này, AI có thể tạo ra một kết quả tương tự như sau:
Kết quả Phân tích (AI giả định tạo ra):
- Mô tả tổn thương: Nốt ruồi.
- Các đặc điểm quan sát được:
- Hình dạng: Bất đối xứng (Asymmetry).
- Màu sắc: Không đồng nhất (ví dụ: có các mảng nâu sẫm, đen, đôi khi có cả vùng nhạt màu).
- Kích thước: Lớn hơn 6mm.
- Đường viền: Không đều, răng cưa hoặc mờ nhạt (Border irregularity).
- Sự thay đổi theo thời gian: (Nếu có thông tin cung cấp, ví dụ: “tăng kích thước trong 3 tháng qua”).
- Dấu hiệu ung thư da: Có các dấu hiệu cảnh báo của ung thư hắc tố (melanoma UHC) dựa trên quy tắc ABCDE.
- Mức độ nguy cơ: Cao.
- Đề xuất bước tiếp theo: Cần tiến hành chụp ảnh dermoscopy để đánh giá chi tiết hơn và xem xét sinh thiết để chẩn đoán xác định.
Ví dụ 2: Yêu cầu với vết loét thông thường
Khi người dùng điền vào các trường:
[MÔ_TỔN_THƯƠNG]: “vết loét nhỏ ở chân, bờ rõ, đáy sạch”[ID_BỆNH_NHÂN]: “BN00456”
Câu lệnh hoàn chỉnh sẽ là:
Phân tích hình ảnh kỹ thuật số của tổn thương da vết loét nhỏ ở chân, bờ rõ, đáy sạch được chụp từ bệnh nhân BN00456. Đánh giá các đặc điểm như hình dạng, màu sắc, kích thước, đường viền và sự thay đổi theo thời gian để phát hiện sớm các dấu hiệu ung thư da, đặc biệt là ung thư hắc tố (melanoma). Phân loại mức độ nguy cơ của tổn thương và đề xuất các bước tiếp theo, ví dụ: chụp ảnh dermoscopy hoặc sinh thiết.
Dựa trên prompt này, AI có thể tạo ra một kết quả tương tự như sau:
Kết quả Phân tích (AI giả định tạo ra):
- Mô tả tổn thương: Vết loét.
- Các đặc điểm quan sát
