Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn đã cung cấp, được định dạng theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để khai thác thông tin lịch sử về cách bệnh nhân phản ứng với các liệu pháp y tế trong quá khứ nhằm đưa ra dự đoán về kết quả điều trị trong tương lai. Cấu trúc của nó bao gồm các yếu tố cố định và các biến số được đánh dấu bằng dấu ngoặc vuông. Cấu trúc này giúp định hình rõ ràng yêu cầu và đảm bảo rằng các thông tin cần thiết sẽ được cung cấp khi sử dụng template.
- Phần cố định: “Phân tích lịch sử phản ứng của bệnh nhân với các thuốc tương tự hoặc cùng nhóm điều trị … trong quá khứ để dự đoán khả năng đáp ứng và tác dụng phụ của thuốc … khi được chỉ định cho tình trạng … hiện tại. Xem xét các yếu tố thay đổi trong tình trạng sức khỏe.” – Phần này đặt ra ngữ cảnh, mục tiêu và các khía cạnh cần xem xét cho việc phân tích.
- Các biến số (placeholders):
[LỊCH_SỬ_ĐIỀU_TRỊ_LIÊN_QUAN]: Biến này đại diện cho thông tin chi tiết về các loại thuốc, phác đồ điều trị hoặc các can thiệp y tế mà bệnh nhân đã từng trải qua, đặc biệt là những loại có liên quan đến nhóm điều trị hoặc cơ chế hoạt động của thuốc mới đang được xem xét.[TÊN_THUỐC]: Đây là tên của loại thuốc đang được xem xét chỉ định cho bệnh nhân ở thời điểm hiện tại.[TÊN_BỆNH]: Đây là tên của tình trạng bệnh lý mà bệnh nhân đang mắc phải hoặc tái phát hiện nay.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động dựa trên nguyên tắc suy luận từ kinh nghiệm. Bằng cách cung cấp thông tin về lịch sử phản ứng của bệnh nhân với các thuốc tương tự (ví dụ: cùng nhóm dược lý, cùng cơ chế tác động), hệ thống AI có thể “học” được cách cơ thể bệnh nhân có xu hướng phản ứng trong các tình huống tương tự. Mục tiêu là dự đoán:
- Khả năng đáp ứng: Bệnh nhân có khả năng hưởng lợi từ thuốc mới hay không, dựa trên phản ứng trước đây với thuốc tương tự.
- Tác dụng phụ tiềm ẩn: Liệu bệnh nhân có nguy cơ gặp phải các tác dụng không mong muốn nào không, dựa trên kinh nghiệm trước đó với các thuốc có đặc tính tương tự.
Yêu cầu “Xem xét các yếu tố thay đổi trong tình trạng sức khỏe” là một chỉ dẫn quan trọng, nhấn mạnh rằng phân tích không chỉ dựa trên lịch sử mà còn cần cập nhật dựa trên hiện trạng bệnh lý và các yếu tố sức khỏe khác của bệnh nhân tại thời điểm hiện tại (ví dụ: các bệnh lý đi kèm mới, sự thay đổi chức năng gan/thận, tuổi tác, giảm cân/tăng cân đột ngột, v.v.).
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng để tạo ra các yêu cầu cụ thể cho AI:
Ví dụ 1:
Giả định bệnh nhân trước đây đã từng sử dụng thuốc A (một loại thuốc nhóm statin) để điều trị tăng cholesterol máu và có tiền sử bị đau cơ. Giờ bệnh nhân được chỉ định thuốc B (một loại statin khác) để tiếp tục điều trị tình trạng tăng cholesterol máu tương tự.
Prompt được điền:
Phân tích lịch sử phản ứng của bệnh nhân với các thuốc tương tự hoặc cùng nhóm điều trị [lịch sử dùng thuốc nhóm statin, đã từng gặp tác dụng phụ đau cơ khi dùng thuốc A] trong quá khứ để dự đoán khả năng đáp ứng và tác dụng phụ của thuốc [Simvastatin] khi được chỉ định cho tình trạng [tăng cholesterol máu] hiện tại. Xem xét các yếu tố thay đổi trong tình trạng sức khỏe.
Ví dụ 2:
Bệnh nhân nữ, 55 tuổi, có tiền sử dùng thuốc Metformin để điều trị đái tháo đường type 2 và đã gặp tình trạng rối loạn tiêu hóa nhẹ. Hiện tại, bệnh nhân tái khám và bác sĩ cân nhắc tăng liều Metformin hoặc chuyển sang một loại thuốc điều trị đái tháo đường khác.
Prompt được điền:
Phân tích lịch sử phản ứng của bệnh nhân với các thuốc tương tự hoặc cùng nhóm điều trị [đã dùng Metformin để điều trị đái tháo đường type 2, có kinh nghiệm về rối loạn tiêu hóa nhẹ khi dùng Metformin] trong quá khứ để dự đoán khả năng đáp ứng và tác dụng phụ của thuốc [Metformin liều cao hơn] khi được chỉ định cho tình trạng [đái tháo đường type 2] hiện tại. Xem xét các yếu tố thay đổi trong tình trạng sức khỏe.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng y tế, đặc biệt là trong hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng. Nó cho phép cá nhân hóa việc điều trị bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử của bệnh nhân, kết hợp với các yếu tố sức khỏe hiện tại để đưa ra các dự đoán có giá trị. Bằng cách điền thông tin cụ thể vào các biến [LỊCH_SỬ_ĐIỀU_TRỊ_LIÊN_QUAN], [TÊN_THUỐC], và [TÊN_BỆNH], người dùng có thể yêu cầu AI phân tích sâu sắc và đưa ra những dự báo hữu ích về hiệu quả và rủi ro của liệu pháp điều trị.
