Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được xây dựng theo cấu trúc chung cho các tác vụ phân tích và dự đoán trong lĩnh vực y khoa, đặc biệt tập trung vào liệu pháp điều trị viêm và điều chỉnh miễn dịch. Cấu trúc này bao gồm các biến đầu vào rõ ràng, cho phép người dùng tùy chỉnh mà không cần thay đổi logic xử lý. Đây là một mẫu prompt tốt, dễ hiểu và có khả năng áp dụng cao.
- Mục đích chính: Dự đoán hiệu quả của một loại thuốc hoặc liệu pháp điều trị cho một bệnh cụ thể, dựa trên các chỉ số viêm và bối cảnh bệnh lý của bệnh nhân.
- Các biến đầu vào (Placeholder):
[CHỈ_SỐ_VIÊM_LIÊN_QUAN]: Đại diện cho các chỉ số sinh học được sử dụng để đo lường mức độ viêm trong cơ thể bệnh nhân. Cung cấp ví dụ giúp người dùng hiểu rõ hơn về loại thông tin cần điền vào.[BỐI_CẢNH_BỆNH_LÝ]: Đại diện cho thông tin chi tiết về tình trạng sức khỏe, tiền sử bệnh, các triệu chứng, hoặc các yếu tố liên quan khác của bệnh nhân, ảnh hưởng đến phản ứng với điều trị.[TÊN_LOẠI_THUỐC]: Chỉ định nhóm thuốc chống viêm hoặc điều chỉnh miễn dịch đang được xem xét.[TÊN_THUỐC_KHÁC]: Cho phép bổ sung thêm các loại thuốc khác có thể được sử dụng song song hoặc thay thế.[TÊN_BỆNH]: Xác định bệnh lý cụ thể mà bệnh nhân đang mắc phải và cần điều trị.
- Yêu cầu đầu ra:
- Dự đoán hiệu quả của {@code [TÊN_LOẠI_THUỐC]} hoặc {@code [TÊN_THUỐC_KHÁC]}.
- Đánh giá sự phù hợp của liệu pháp với trạng thái viêm của bệnh nhân.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện một quy trình suy luận dựa trên dữ liệu y khoa được cung cấp. Các biến đầu vào đóng vai trò là các tham số được đưa vào một mô hình hoặc một tập hợp các câu lệnh đã được thiết kế sẵn. Mô hình sẽ phải xử lý thông tin từ các biến này để đưa ra kết quả mong muốn.
-
[CHỈ_SỐ_VIÊM_LIÊN_QUAN] và [BỐI_CẢNH_BỆNH_LÝ]: Đây là dữ liệu đầu vào quan trọng nhất, cung cấp bối cảnh thực tế của bệnh nhân. Mô hình sẽ sử dụng những thông tin này để hiểu mức độ nghiêm trọng của tình trạng viêm, các yếu tố ảnh hưởng, và tình trạng sức khỏe tổng thể của bệnh nhân. Ví dụ, nếu
[CHỈ_SỐ_VIÊM_LIÊN_QUAN]cao và[BỐI_CẢNH_BỆNH_LÝ]cho thấy bệnh tự miễn, mô hình sẽ tập trung vào các loại thuốc điều chỉnh miễn dịch. -
[TÊN_LOẠI_THUỐC], [TÊN_THUỐC_KHÁC], [TÊN_BỆNH]: Đây là các yếu tố xác định liệu pháp và mục tiêu điều trị. Mô hình sẽ tra cứu hoặc suy luận về dữ liệu hiệu quả, cơ chế hoạt động, tác dụng phụ, và chỉ định của các loại thuốc này đối với
[TÊN_BỆNH]. -
“Dự đoán hiệu quả” và “Đánh giá sự phù hợp”: Đây là các yêu cầu về kết quả đầu ra. Mô hình sẽ tổng hợp tất cả thông tin đầu vào để:
- Đưa ra nhận định về khả năng thành công của liệu pháp.
- So sánh đặc tính của liệu pháp với tình trạng viêm và bệnh lý của bệnh nhân, từ đó đưa ra đánh giá chi tiết hơn về tính phù hợp.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa cách mẫu prompt này có thể được sử dụng để tạo ra các yêu cầu cụ thể cho mô hình.
Ví dụ 1: Dự đoán hiệu quả thuốc sinh học cho bệnh viêm khớp dạng thấp
Mẫu prompt đã điền thông tin:
Phân tích các chỉ số viêm [CHỈ_SỐ_VIÊM_LIÊN_QUAN] (ví dụ: CRP, IL-6) và bối cảnh bệnh lý [BỐI_CẢNH_BỆNH_LÝ] của bệnh nhân để dự đoán hiệu quả của thuốc chống viêm/điều chỉnh miễn dịch [TÊN_LOẠI_THUỐC] hoặc các thuốc khác [TÊN_THUỐC_KHÁC] trong điều trị [TÊN_BỆNH]. Đánh giá xem liệu pháp có phù hợp với trạng thái viêm của bệnh nhân không.
Thông tin được thay thế:
[CHỈ_SỐ_VIÊM_LIÊN_QUAN]: Mức độ RF dương tính cao, Anti-CCP dương tính, tốc độ lắng máu ESR tăng 45 mm/giờ, nồng độ CRP là 35 mg/L.[BỐI_CẢNH_BỆNH_LÝ]: Bệnh nhân nam 55 tuổi, mắc viêm khớp dạng thấp đã 5 năm, có biểu hiện đau và sưng khớp đối xứng ở bàn tay và cổ tay, không đáp ứng với Methotrexate liều cao.[TÊN_LOẠI_THUỐC]: thuốc sinh học ức chế TNF-alpha (ví dụ: Adalimumab, Infliximab).[TÊN_THUỐC_KHÁC]: Corticosteroid liều thấp.[TÊN_BỆNH]: Viêm khớp dạng thấp.
Prompt cuối cùng được gửi tới mô hình:
Phân tích các chỉ số viêm (Mức độ RF dương tính cao, Anti-CCP dương tính, tốc độ lắng máu ESR tăng 45 mm/giờ, nồng độ CRP là 35 mg/L) và bối cảnh bệnh lý (Bệnh nhân nam 55 tuổi, mắc viêm khớp dạng thấp đã 5 năm, có biểu hiện đau và sưng khớp đối xứng ở bàn tay và cổ tay, không đáp ứng với Methotrexate liều cao) của bệnh nhân để dự đoán hiệu quả của thuốc sinh học ức chế TNF-alpha (ví dụ: Adalimumab, Infliximab) hoặc các thuốc khác (Corticosteroid liều thấp) trong điều trị Viêm khớp dạng thấp. Đánh giá xem liệu pháp có phù hợp với trạng thái viêm của bệnh nhân không.
Ví dụ 2: Đánh giá liệu pháp điều chỉnh miễn dịch cho bệnh viêm ruột
Mẫu prompt đã điền thông tin:
Phân tích các chỉ số viêm [CHỈ_SỐ_VIÊM_LIÊN_QUAN] (ví dụ: CRP, IL-6) và bối cảnh bệnh lý [BỐI_CẢNH_BỆNH_LÝ] của bệnh nhân để dự đoán hiệu quả của thuốc chống viêm/điều chỉnh miễn dịch [TÊN_LOẠI_THUỐC] hoặc các thuốc khác [TÊN_THUỐC_KHÁC] trong điều trị [TÊN_BỆNH]. Đánh giá xem liệu pháp có phù hợp với trạng thái viêm của bệnh nhân không.
Thông tin được thay thế:
[CHỈ_SỐ_VIÊM_LIÊN_QUAN]: Nồng độ calprotectin trong phân cao (800 µg/g), nồng độ CRP bình thường, không có dấu hiệu nhiễm trùng.[BỐI_CẢNH_BỆNH_LÝ]: Bệnh nhân nữ 30 tuổi, tiền sử bệnh Crohn với các đợt bùng phát trung bình-nặng, có các triệu chứng đau bụng, tiêu chảy ra máu, mệt mỏi, sụt cân. Đã thử mesalamine nhưng hiệu quả kém
