Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật tạo prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu hệ thống AI thực hiện một phân tích chuyên sâu và đưa ra dự báo cùng kế hoạch hành động dựa trên dữ liệu lịch sử về lượt khám ngoại trú. Cấu trúc của prompt khá rõ ràng, sử dụng các placeholder (biến) để cho phép người dùng tùy chỉnh các tham số đầu vào một cách linh hoạt.
[DANH_SÁCH_CHUYÊN_KHOA]: Biến này yêu cầu người dùng chỉ định cụ thể các chuyên khoa cần phân tích. Việc này giúp khoanh vùng phạm vi dữ liệu và đảm bảo tính chính xác của phân tích.[KHUNG_THỜI_GIAN](xuất hiện hai lần): Biến này xác định khoảng thời gian của dữ liệu lịch sử để phân tích và khoảng thời gian dự báo cho tương lai. Đây là yếu tố then chốt để định lượng “vừa qua” và “tương lai”.[THỜI_ĐIỂM_TRONG_TUẦN]: Biến này cho phép người dùng chỉ ra các yếu tố theo tuần (ví dụ: cuối tuần, ngày lễ, ngày thường) có thể ảnh hưởng đến lượng bệnh nhân.[THỜI_ĐIỂM_TRONG_NĂM]: Biến này giúp xem xét các yếu tố theo mùa, sự kiện định kỳ trong năm (ví dụ: mùa cúm, các đợt tiêm chủng lớn).[PHÂN_BỔ_BÁC_SĨ]: Biến này định hướng cho việc đề xuất cách phân bổ nhân sự bác sĩ để đáp ứng nhu cầu dự báo.[LỊCH_HOẠT_ĐỘNG_PHÒNG_KHÁM]: Biến này yêu cầu đề xuất kế hoạch điều chỉnh hoặc tối ưu hóa lịch hoạt động của phòng khám.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này yêu cầu AI thực hiện các bước sau:
- Thu thập & Xử lý Dữ liệu: AI sẽ cần truy cập hoặc giả định có sẵn dữ liệu lịch sử về lượt khám ngoại trú cho các chuyên khoa được chỉ định trong khung thời gian đã cho.
- Phân tích Tác động: Hệ thống sẽ phân tích mối tương quan giữa các yếu tố thời gian (trong tuần, trong năm) và các chiến dịch truyền thông sức khỏe với sự biến động của lượt khám. Từ đó, xác định các yếu tố có ảnh hưởng đáng kể.
- Dự báo: Dựa trên các mô hình thống kê hoặc học máy, AI sẽ dự báo số lượng bệnh nhân tiềm năng cho từng chuyên khoa trong khung thời gian tương lai.
- Xác định Nhu cầu Cao Đột biến: AI sẽ lọc ra các chuyên khoa có dự báo tăng trưởng đột ngột hoặc vượt quá khả năng đáp ứng hiện tại.
- Đề xuất Kế hoạch Đáp ứng: Cuối cùng, AI sẽ đưa ra các đề xuất cụ thể và khả thi về cách điều chỉnh phân bổ bác sĩ và lịch hoạt động phòng khám để đối phó với nhu cầu dự báo, đặc biệt là với các chuyên khoa có nhu cầu đột biến.
Các biến số được đặt trong dấu ngoặc vuông ([...]) là các tham số động mà người dùng có thể điền vào để định hình đầu ra của AI, biến mẫu prompt này trở thành một công cụ linh hoạt cho nhiều kịch bản phân tích y tế khác nhau.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là 2 ví dụ minh họa về cách người dùng có thể điền vào mẫu prompt:
Ví dụ 1: Phân tích chuyên khoa Tim mạch và Tiêu hóa trong 6 tháng gần nhất
Prompt được điền:
Dựa trên dữ liệu lịch sử về lượt khám ngoại trú theo từng chuyên khoa (Tim mạch, Tiêu hóa, Cơ xương khớp) trong 6 tháng vừa qua, phân tích các yếu tố ảnh hưởng như cuối tuần, mùa đông và các chiến dịch truyền thông sức khỏe gần đây về bệnh tim mạch. Dự báo số lượng bệnh nhân cần khám ngoại trú cho từng chuyên khoa trong 3 tháng tương lai, tập trung vào việc xác định các chuyên khoa có nhu cầu cao đột biến và đề xuất kế hoạch đáp ứng tương ứng, bao gồm phân bổ bác sĩ hồi sức tim mạch và lịch hoạt động phòng khám buổi tối.
Ví dụ 2: Dự báo cho Bệnh Nhi đồng và Phụ sản trong Quý III
Prompt được điền:
Dựa trên dữ liệu lịch sử về lượt khám ngoại trú theo từng chuyên khoa (Bệnh Nhi đồng, Phụ sản, Tai mũi họng) trong Quý III năm ngoái, phân tích các yếu tố ảnh hưởng như thời điểm tựu trường, các kỳ nghỉ lễ và các chiến dịch tiêm chủng quốc gia. Dự báo số lượng bệnh nhân cần khám ngoại trú cho từng chuyên khoa trong Quý III năm nay, tập trung vào việc xác định các chuyên khoa có nhu cầu cao đột biến và đề xuất kế hoạch đáp ứng tương ứng, bao gồm phân bổ bác sĩ nhi khoa và bác sĩ sản khoa, cũng như lịch hoạt động phòng khám vào các ngày thứ Bảy.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ xuất sắc về prompt engineering, kết hợp giữa yêu cầu phân tích dữ liệu cụ thể và năng lực dự báo của AI. Với các biến số được định vị rõ ràng, nó cho phép người dùng cung cấp ngữ cảnh chi tiết, từ đó nhận được các phân tích chính xác hơn, dự báo đáng tin cậy hơn và các đề xuất kế hoạch hành động có tính chuyên môn cao. Đây là một công cụ mạnh mẽ cho các tổ chức y tế muốn tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và nâng cao hiệu quả hoạt động.
