Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để thu thập thông tin chi tiết về một bệnh nhân đã điều trị ung thư và yêu cầu phân tích dữ liệu để dự đoán nguy cơ tái phát. Cấu trúc của prompt bao gồm các phần chính sau:
- Hành động chính: “Phân tích dữ liệu lâm sàng của bệnh nhân…” – Xác định rõ nhiệm vụ cần thực hiện là phân tích dữ liệu.
- Biến số cố định:
[ID_BỆNH_NHÂN]: Mã định danh duy nhất của bệnh nhân, giúp xác định cá thể cụ thể.[LOẠI_UNG_THƯ]: Loại ung thư mà bệnh nhân mắc phải, là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nguy cơ và tiên lượng.
- Biến số cần nhập (mục tiêu phân tích):
[THỜI_GIAN_DỰ_ĐOÁN: ví dụ: 1, 3, 5]: Khoảng thời gian mà nguy cơ tái phát cần được dự đoán tính bằng năm.
- Biến số đầu vào (dữ liệu phân tích):
[BIẾN_SỐ_LÂM_SÀNG_1: ví dụ: giai đoạn bệnh ban đầu][BIẾN_SỐ_LÂM_SÀNG_2: ví dụ: đáp ứng điều trị][BIẾN_SỐ_LÂM_SÀNG_3: ví dụ: loại mô bệnh học][BIẾN_SỐ_SINH_HỌC: ví dụ: chỉ số ung thư sau điều trị]
Các biến số này đại diện cho các thông tin lâm sàng và sinh học quan trọng có thể ảnh hưởng đến khả năng tái phát của ung thư. Việc liệt kê và cung cấp ví dụ giúp người dùng dễ dàng hiểu và điền dữ liệu.
- Yêu cầu đầu ra:
- “Cung cấp một điểm số nguy cơ tái phát”
- “Đề xuất lịch trình theo dõi, xét nghiệm phù hợp để phát hiện sớm bất kỳ dấu hiệu tái phát nào.”
Phần này chỉ rõ những kết quả mong muốn từ quá trình phân tích.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt template này hoạt động bằng cách định hướng cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc một hệ thống phân tích dữ liệu để thực hiện một tác vụ cụ thể và phức tạp. Cách thức hoạt động chi tiết:
- Nhận dạng mục tiêu: LLM nhận ra rằng nhiệm vụ là phân tích dữ liệu cho mục đích y khoa, cụ thể là dự đoán tái phát ung thư.
- Trích xuất thông tin cần thiết: Mô hình sẽ xác định các placeholder (
[...]) và hiểu rằng chúng cần được thay thế bằng dữ liệu thực tế.[ID_BỆNH_NHÂN],[LOẠI_UNG_THƯ]là các thông tin định danh và loại bệnh.[THỜI_GIAN_DỰ_ĐOÁN]đặt ra khung thời gian cho dự đoán.- Các
[BIẾN_SỐ_LÂM_SÀNG]và[BIẾN_SỐ_SINH_HỌC]là tập hợp các tính năng (features) mà mô hình sẽ sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán.
- Xử lý dữ liệu (tưởng tượng): Mặc dù prompt không cung cấp dữ liệu cụ thể, nó gợi ý các loại dữ liệu quan trọng. Mô hình được mong đợi có kiến thức hoặc có thể truy cập vào các nguồn dữ liệu y khoa để hiểu mối liên hệ giữa các biến số này và nguy cơ tái phát ung thư. Nếu được tích hợp với hệ thống phân tích dữ liệu thực tế, LLM sẽ yêu cầu dữ liệu chi tiết cho từng biến số.
- Xây dựng mô hình dự đoán (tưởng tượng): Dựa trên các biến số được cung cấp, LLM sẽ sử dụng các kỹ thuật thống kê hoặc học máy (ngầm định) để ước tính xác suất tái phát.
- Tạo đầu ra mong muốn: Cuối cùng, mô hình sẽ trình bày kết quả dưới dạng:
- Điểm số nguy cơ tái phát: Một giá trị định lượng (có thể là phần trăm, thang điểm) thể hiện mức độ rủi ro.
- Đề xuất theo dõi: Dựa trên điểm số nguy cơ và các khuyến cáo y khoa, mô hình sẽ gợi ý tần suất và loại xét nghiệm phù hợp (ví dụ: khám định kỳ, xét nghiệm máu, chẩn đoán hình ảnh).
Prompt này là một ví dụ tuyệt vời về việc sử dụng cấu trúc template để yêu cầu một phân tích chuyên sâu, kết hợp thông tin định danh, mục tiêu phân tích, dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt template này có thể được điền và sử dụng để tạo ra các yêu cầu cụ thể:
Ví dụ 1: Bệnh nhân ung thư vú
Prompt đã điền đầy đủ:
Phân tích dữ liệu lâm sàng của bệnh nhân BN001 đã hoàn thành điều trị ung thư vú để dự đoán nguy cơ tái phát trong vòng 3 năm. Sử dụng các biến số như giai đoạn bệnh ban đầu (IIB), đáp ứng điều trị (hoàn toàn sau hóa trị), loại mô bệnh học (ống tuyến xâm lấn) và chỉ số ung thư sau điều trị (CA 15-3 giảm về ngưỡng bình thường). Cung cấp một điểm số nguy cơ tái phát và đề xuất lịch trình theo dõi, xét nghiệm phù hợp để phát hiện sớm bất kỳ dấu hiệu tái phát nào.
Ví dụ 2: Bệnh nhân ung thư phổi
Prompt đã điền đầy đủ:
Phân tích dữ liệu lâm sàng của bệnh nhân BN002 đã hoàn thành điều trị ung thư phổi không tế bào nhỏ để dự đoán nguy cơ tái phát trong vòng 5 năm. Sử dụng các biến số như giai đoạn bệnh ban đầu (IV), đáp ứng điều trị (một phần), loại mô bệnh học (biến đổi gen EGFR dương tính) và chỉ số sinh học sau điều trị (CEA ổn định ở mức cao). Cung cấp một điểm số nguy cơ tái phát và đề xuất lịch trình theo dõi, xét nghiệm phù hợp để phát hiện sớm bất kỳ dấu hiệu tái phát nào.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ và có cấu trúc rõ ràng, cho phép người dùng yêu cầu phân tích dữ liệu y khoa chuyên sâu một cách hiệu quả. Bằng cách sử dụng các biến số được định nghĩa rõ ràng, nó hướng dẫn mô hình ngôn ngữ hoặc hệ thống phân tích tạo ra kết quả dự đoán nguy cơ tái phát ung thư cùng với các đề xuất theo dõi y khoa cụ thể. Cấu trúc này giúp nâng cao độ chính xác, khả năng tái sử dụng và tính minh bạch của yêu cầu.
