Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn đã cung cấp, tuân thủ cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML, cùng với ngôn ngữ tiếng Việt:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một mô hình AI đưa ra đề xuất phác đồ điều trị hen suyễn cá nhân hóa. Nó có cấu trúc rõ ràng, sử dụng các biến được đặt trong ngoặc vuông `[ ]` để chỉ định các phần thông tin cần được cung cấp hoặc sẽ được mô hình tự điền vào. Các biến này hoạt động như các placeholder, giúp cấu trúc hóa yêu cầu và đảm bảo rằng các thông tin quan trọng không bị thiếu sót.
[MỨC_ĐỘ_HEN_SUYỄN]: Biến này đại diện cho việc xác định mức độ nghiêm trọng của bệnh hen suyễn. Đây có thể là các phân loại tiêu chuẩn đã được thiết lập (ví dụ: hen nhẹ gián đoạn, hen nhẹ liên tục, hen trung bình liên tục, hen nặng liên tục) hoặc một mô tả tổng quát về tình trạng hiện tại của bệnh nhân.[DANH_SÁCH_YẾU_TỐ_KHƠI_PHÁT]: Biến này yêu cầu liệt kê các yếu tố có thể kích hoạt hoặc làm trầm trọng thêm cơn hen suyễn của bệnh nhân. Ví dụ: dị nguyên (phấn hoa, bụi nhà, lông động vật), thay đổi thời tiết, nhiễm trùng đường hô hấp, tập thể dục, căng thẳng,…[LỊCH_SỬ_ĐIỀU_TRỊ_HEN_SUYỄN]: Biến này đề cập đến thông tin về các loại thuốc mà bệnh nhân đã sử dụng trước đây để điều trị hen suyễn và hiệu quả của chúng. Điều này bao gồm cả các loại thuốc cắt cơn (giải tỏa triệu chứng nhanh) và thuốc kiểm soát dài hạn, cũng như phản ứng của bệnh nhân với các biện pháp điều trị đó (ví dụ: hiệu quả, tác dụng phụ).
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động như một yêu cầu có cấu trúc cao, hướng dẫn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện một nhiệm vụ phân tích và tổng hợp thông tin y khoa. LLM sẽ tiếp nhận các giá trị được cung cấp cho các biến trong ngoặc vuông. Sau đó, nó sẽ sử dụng kiến thức đã được huấn luyện về hen suyễn, các phác đồ điều trị tiêu chuẩn (như GINA – Global Initiative for Asthma), và các nguyên tắc y khoa để:
- Phân tích mối liên hệ giữa mức độ nặng của bệnh, các yếu tố khơi phát, và lịch sử điều trị với tình trạng hiện tại của bệnh nhân.
- Đề xuất một phác đồ điều trị phù hợp, bao gồm:
- Thuốc cắt cơn: Thường là thuốc chủ vận beta-2 tác dụng ngắn (SABA).
- Thuốc kiểm soát dài hạn: Các lựa chọn có thể bao gồm corticosteroid hít (ICS) với các liều lượng khác nhau, hoặc phối hợp ICS với chất chủ vận beta-2 tác dụng kéo dài (LABA), kháng thụ thể leukotriene, hoặc các liệu pháp khác tùy thuộc vào mức độ nặng và các yếu tố đi kèm.
- Kế hoạch ứng phó khi triệu chứng nặng lên: Bao gồm các bước cần thực hiện khi bệnh nhân gặp cơn hen cấp, thời điểm nào cần tìm kiếm sự trợ giúp y tế khẩn cấp, và cách điều chỉnh thuốc tạm thời.
- Nhấn mạnh tính “cá nhân hóa”, nghĩa là phác đồ đề xuất phải được điều chỉnh dựa trên các thông tin cụ thể được cung cấp.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1: Bệnh nhân hen nhẹ đến trung bình
Xác định mức độ nặng của hen suyễn là "Hen trung bình liên tục mức độ 2-3 theo GINA." và các yếu tố khơi phát chính "Bụi nhà, thời tiết lạnh." của bệnh nhân. Dựa trên thông tin này và lịch sử đáp ứng với các thuốc điều trị hen suyễn trước đó là "Đã dùng Salbutamol mỗi khi lên cơn, hiệu quả tạm thời. Chưa từng sử dụng thuốc kiểm soát dài hạn." hãy đề xuất một phác đồ điều trị cá nhân hóa, bao gồm thuốc cắt cơn, thuốc kiểm soát dài hạn (ví dụ: corticosteroid hít, LABA), và kế hoạch ứng phó khi triệu chứng nặng lên.
Ví dụ 2: Bệnh nhân hen nặng, có tiền sử điều trị phức tạp
Xác định mức độ nặng của hen suyễn là "Hen nặng liên tục, khó kiểm soát, thường xuyên nhập viện cấp cứu." và các yếu tố khơi phát chính "Phấn hoa, khói thuốc lá thụ động, nhiễm trùng hô hấp." của bệnh nhân. Dựa trên thông tin này và lịch sử đáp ứng với các thuốc điều trị hen suyễn trước đó là "Đã sử dụng Budesonide/Formoterol liều cao, Theophylline, và đã được điều trị bằng Corticosteroid đường uống kéo dài nhưng ít đáp ứng, có tác dụng phụ tiểu đường." hãy đề xuất một phác đồ điều trị cá nhân hóa, bao gồm thuốc cắt cơn, thuốc kiểm soát dài hạn (ví dụ: corticosteroid hít, LABA), và kế hoạch ứng phó khi triệu chứng nặng lên.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để tạo ra các yêu cầu chi tiết và có cấu trúc cho các mô hình AI liên quan đến y khoa, đặc biệt là trong lĩnh vực quản lý bệnh mãn tính như hen suyễn. Bằng cách xác định rõ các biến thông tin cần thiết và mục tiêu của yêu cầu (đề xuất phác đồ cá nhân hóa), nó cho phép mô hình AI tập trung vào việc trích xuất và tổng hợp kiến thức để đưa ra câu trả lời hữu ích và phù hợp với ngữ cảnh lâm sàng, hỗ trợ chuyên gia y tế trong việc xây dựng kế hoạch điều trị cho bệnh nhân.
