Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt mà bạn cung cấp, dưới dạng HTML và bằng tiếng Việt:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu mô hình AI thực hiện một tác vụ tính toán y tế cụ thể: xác định điểm nguy cơ đau thắt ngực do xơ vữa động mạch (ASCVD) cho bệnh nhân. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và có thể được chia thành các phần sau:
- Chỉ dẫn chính: “Hãy tính toán điểm nguy cơ đau thắt ngực do xơ vữa động mạch (ASCVD) cho bệnh nhân với các thông số sau:” – Phần này thiết lập rõ ràng mục tiêu của tác vụ.
- Các biến đầu vào (Placeholders): Các phần nằm trong cặp ngoặc vuông `[]` đại diện cho các biến đầu vào mà người dùng cần cung cấp cho mô hình. Chúng bao gồm các yếu tố lâm sàng quan trọng để tính toán điểm nguy cơ ASCVD:
[TUỔI]: Tuổi của bệnh nhân (số nguyên).[GIỚI_TÍNH]: Giới tính của bệnh nhân (ví dụ: “nam”, “nữ”).[CHOLESTEROL_TOÀN_PHẦN]: Mức cholesterol toàn phần (thường là mg/dL hoặc mmol/L, cần được làm rõ nếu có thể).[CHOLESTEROL_HDL]: Mức cholesterol HDL (thường là mg/dL hoặc mmol/L).[ĐỊA_TÂM_THU]: Huyết áp tâm thu (thường là mmHg).[ĐIỀU_TRỊ_TĂNG_HUYẾT_ÁP]: Trạng thái điều trị tăng huyết áp (ví dụ: “có”, “không”, hoặc “chưa rõ”).[ĐÁI_THÁO_ĐƯỜNG]: Tình trạng đái tháo đường (ví dụ: “có”, “không”, hoặc “chưa rõ”).[HÚT_THUỐC]: Tình trạng hút thuốc (ví dụ: “có”, “không”, hoặc “từng hút”).
- Yêu cầu đầu ra cụ thể: “Tỷ lệ % nguy cơ 10 năm là bao nhiêu?” – Phần này định dạng chính xác loại thông tin mà mô hình cần trả về.
Cấu trúc này tuân theo nguyên tắc prompt kỹ thuật tốt, sử dụng các biến được đặt tên rõ ràng để cho phép cá nhân hóa và đảm bảo rằng tất cả các thông tin cần thiết cho việc tính toán sẽ được cung cấp.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này nhằm mục đích kích hoạt một **mô hình suy luận y tế hoặc mô hình có khả năng truy cập và xử lý kiến thức y khoa để thực hiện các phép tính dựa trên thuật toán đã biết**. Để hoạt động hiệu quả, mô hình cần được đào tạo hoặc có quyền truy cập vào:
- Thuật toán tính điểm ASCVD: Đây là phần cốt lõi. Có nhiều công cụ tính điểm ASCVD khác nhau (ví dụ: Công cụ tính điểm CERES ASCVD,Pooled Cohort Equations của AHA/ACC). Mô hình cần xác định (hoặc được chỉ định) thuật toán nào sẽ sử dụng, dựa trên bối cảnh và khu vực địa lý (ví dụ: các thuật toán ở Mỹ có thể khác với các thuật toán ở châu Âu hoặc châu Á).
- Đơn vị đo lường: Các biến như cholesterol và huyết áp yêu cầu đơn vị đo lường chuẩn hóa. Nếu mô hình không nhận diện được đơn vị, nó có thể thực hiện tính toán sai hoặc yêu cầu làm rõ. (Ví dụ: Cholesterol mg/dL so với mmol/L).
- Xử lý giá trị thiếu hoặc không rõ: Các biến như [ĐIỀU_TRỊ_TĂNG_HUYẾT_ÁP], [ĐÁI_THÁO_ĐƯỜNG], [HÚT_THUỐC] có thể có các giá trị như “không rõ” hoặc “chưa biết”. Mô hình cần có logic để xử lý các trường hợp này (ví dụ: bỏ qua yếu tố, sử dụng giá trị mặc định, hoặc hỏi lại người dùng).
- Bối cảnh y tế: Mô hình cần hiểu rằng ASCVD liên quan đến nguy cơ đột quỵ và đau tim do mảng bám tích tụ trong động mạch.
Khi người dùng điền các giá trị cụ thể vào các placeholder, prompt sẽ trở thành một câu lệnh hoàn chỉnh. Mô hình AI sẽ phân tích câu lệnh, trích xuất các thông số, áp dụng thuật toán tính điểm ASCVD mà nó đã được lập trình hoặc có quyền truy cập, và rồi trả về kết quả dưới dạng tỷ lệ phần trăm nguy cơ trong 10 năm.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1: Bệnh nhân nam, 65 tuổi, không hút thuốc, không đái tháo đường, không điều trị tăng huyết áp.
Prompt người dùng điền đầy đủ:
Hãy tính toán điểm nguy cơ đau thắt ngực do xơ vữa động mạch (ASCVD) cho bệnh nhân với các thông số sau: Tuổi: 65, Giới tính: Nam, Cholesterol toàn phần: 240 mg/dL, Cholesterol HDL: 50 mg/dL, Huyết áp tâm thu: 130 mmHg, Đang điều trị tăng huyết áp: Không, Đái tháo đường: Không, Tình trạng hút thuốc: Không. Tỷ lệ % nguy cơ 10 năm là bao nhiêu?
Ví dụ 2: Bệnh nhân nữ, 58 tuổi, hút thuốc, có đái tháo đường và đang điều trị tăng huyết áp.
Prompt người dùng điền đầy đủ:
Hãy tính toán điểm nguy cơ đau thắt ngực do xơ vữa động mạch (ASCVD) cho bệnh nhân với các thông số sau: Tuổi: 58, Giới tính: Nữ, Cholesterol toàn phần: 220 mg/dL, Cholesterol HDL: 45 mg/dL, Huyết áp tâm thu: 150 mmHg, Đang điều trị tăng huyết áp: Có, Đái tháo đường: Có, Tình trạng hút thuốc: Có. Tỷ lệ % nguy cơ 10 năm là bao nhiêu?
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ xuất sắc về việc sử dụng các biến (placeholders) để tạo ra các yêu cầu cụ thể và có thể tùy chỉnh cho các tác vụ tính toán y tế hoặc khoa học dữ liệu. Nó đòi hỏi mô hình AI phải có khả năng hiểu các thuật ngữ y khoa, xử lý dữ liệu số và áp dụng logic hoặc thuật toán tính toán phức tạp để đưa ra kết quả chính xác. Việc sử dụng cấu trúc rõ ràng với các biến được đặt tên giúp người dùng dễ dàng cung cấp thông tin và đảm bảo mô hình nhận được đầy đủ dữ liệu cần thiết cho việc thực hiện nhiệm vụ.
