Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật prompting, tôi sẽ tiến hành phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được xây dựng để khai thác thông tin từ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhằm chẩn đoán và đánh giá mức độ tổn thương thần kinh võng mạc liên quan đến bệnh tiểu đường, dựa trên dữ liệu hình ảnh và lâm sàng. Cấu trúc của nó bao gồm các phần khai báo rõ ràng và các biến có thể thay thế.
- Mục đích chính: Yêu cầu đánh giá mức độ tổn thương thần kinh võng mạc do tiểu đường.
- Input được yêu cầu:
[LOAI_HINH_ANH]: Một biến placeholder cho loại hình ảnh học được sử dụng (ví dụ: OCT, chụp đáy mắt huỳnh quang, v.v.).[TRIEU_CHUNG_LAM_SANG]: Một biến placeholder cho các triệu chứng lâm sàng của bệnh nhân (ví dụ: giảm thị lực, nhìn mờ, xuất hiện điểm mù, v.v.).[DU_LIEU_CHUC_NANG_THI_GIAC]: Một biến tùy chọn (được đánh dấu bằng “nếu có thông tin”) cho các dữ liệu về chức năng thị giác (ví dụ: kết quả đo thị trường, sắc ký, v.v.).
- Phạm vi phân tích: Prompt yêu cầu tập trung vào:
- Sự suy giảm của các lớp sợi thần kinh (retinal nerve fiber layer – RNFL).
- Tổn thương tế bào hạch (ganglion cell loss).
- Các thay đổi về chức năng thị giác (nếu có dữ liệu).
- Output cụ thể: Yêu cầu LLM phải chỉ ra:
- Các khu vực bị ảnh hưởng trên võng mạc.
- Mức độ tổn thương ước tính.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho LLM một khung sườn chi tiết để xử lý và tổng hợp thông tin y khoa. Các biến placeholder [...] cho phép người dùng tùy chỉnh prompt với dữ liệu thực tế của bệnh nhân. Khi được điền đầy đủ, prompt sẽ trở thành một câu lệnh hướng dẫn rõ ràng cho LLM:
[LOAI_HINH_ANH]: Thông tin này giúp LLM hiểu bối cảnh chẩn đoán. Ví dụ, nếu là OCT, LLM có thể tập trung vào việc phân tích độ dày RNFL và lớp tế bào hạch. Nếu là chụp đáy mắt huỳnh quang, LLM sẽ tìm kiếm các dấu hiệu như xuất huyết, phù nề, hoặc tân mạch.[TRIEU_CHUNG_LAM_SANG]: Các triệu chứng này cung cấp thông tin lâm sàng quan trọng, giúp LLM đối chiếu với các phát hiện trên hình ảnh và đưa ra chẩn đoán có liên quan.[DU_LIEU_CHUC_NANG_THI_GIAC]: Nếu có dữ liệu này, nó sẽ tăng cường khả năng đánh giá của LLM bằng cách cung cấp bằng chứng định lượng về ảnh hưởng của bệnh lên thị lực.- Tập trung vào các yếu tố cụ thể (RNFL, tế bào hạch, chức năng): Việc chỉ định rõ các yếu tố cần phân tích giúp LLM không bị lan man và đảm bảo rằng kết quả đầu ra đáp ứng được yêu cầu chuyên môn.
- Chỉ ra khu vực và mức độ: Đây là yêu cầu về định dạng và nội dung đầu ra, giúp kết quả dễ hiểu, có tính ứng dụng lâm sàng cao và cho phép bác sĩ có cái nhìn tổng quan về tình trạng bệnh.
Về bản chất kỹ thuật, prompt này yêu cầu LLM thực hiện một quy trình suy luận y khoa dựa trên đầu vào được cung cấp. Mô hình sẽ cần sử dụng kiến thức y khoa đã được huấn luyện để liên kết loại hình ảnh, triệu chứng lâm sàng, dữ liệu chức năng (nếu có) với các cơ chế bệnh sinh của tổn thương thần kinh võng mạc do tiểu đường, từ đó đưa ra đánh giá theo yêu cầu.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1:
Dựa trên hình ảnh học **OCT (Đo cắt lớp quang học)** và các dấu hiệu lâm sàng **bệnh nhân phàn nàn về nhìn mờ đột ngột ở mắt phải kèm theo thấy các đốm đen bay trước mắt**, hãy đánh giá mức độ tổn thương thần kinh võng mạc liên quan đến bệnh tiểu đường. Tập trung vào sự suy giảm của các lớp sợi thần kinh (retinal nerve fiber layer), tổn thương tế bào hạch (ganglion cell loss), và các thay đổi về chức năng thị giác nếu có thông tin **thị lực mắt phải là 2/10**. Cần chỉ ra các khu vực bị ảnh hưởng và mức độ tổn thương ước tính.
Ví dụ 2:
Dựa trên hình ảnh học **ảnh chụp đáy mắt huỳnh quang** và các dấu hiệu lâm sàng **tiểu đường type 2 lâu năm, không kiểm soát tốt, có tiền sử giãn mạch máu võng mạc**, hãy đánh giá mức độ tổn thương thần kinh võng mạc liên quan đến bệnh tiểu đường. Tập trung vào sự suy giảm của các lớp sợi thần kinh (retinal nerve fiber layer), tổn thương tế bào hạch (ganglion cell loss), và các thay đổi về chức năng thị giác nếu có thông tin **không có dữ liệu về chức năng thị giác**. Cần chỉ ra các khu vực bị ảnh hưởng và mức độ tổn thương ước tính.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ và có cấu trúc tốt để khai thác thông tin y khoa từ các mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách cung cấp các biến rõ ràng và xác định phạm vi phân tích cùng với yêu cầu đầu ra cụ thể, nó cho phép người dùng nhận được các đánh giá chi tiết và chuyên sâu về tổn thương thần kinh võng mạc do tiểu đường, dựa trên dữ liệu hình ảnh và lâm sàng. Tính linh hoạt của các biến placeholder đảm bảo prompt có thể được áp dụng cho nhiều trường hợp bệnh nhân khác nhau.
