Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết của bạn về template prompt đã cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu phân tích dữ liệu độ bão hòa oxy trong máu (SpO2) từ thiết bị đeo của bệnh nhân. Nó có cấu trúc linh hoạt dựa trên các biến được tô sáng trong ngoặc vuông, cho phép người dùng tùy chỉnh yêu cầu cụ thể của mình.
Các biến được sử dụng trong prompt bao gồm:
[TÊN_DỮ_LIỆU_SPO2]: Định danh cho tập dữ liệu SpO2 cụ thể cần phân tích. Điều này có thể là tên tệp, mô tả nguồn gốc dữ liệu, hoặc một mã nhận dạng duy nhất.[ID_BỆNH_NHÂN]: Mã định danh duy nhất của bệnh nhân mà dữ liệu thuộc về. Điều này quan trọng để đảm bảo tính riêng tư và khả năng liên kết dữ liệu với hồ sơ y tế cụ thể.[NGÀY_BẮT_ĐẦU]: Ngày bắt đầu của khoảng thời gian mà dữ liệu cần được phân tích.[NGÀY_KẾT_THÚC]: Ngày kết thúc của khoảng thời gian mà dữ liệu cần được phân tích.[NGƯỠNG_SPO2_THẤP]: Giá trị phần trăm SpO2 được coi là thấp hoặc đáng lo ngại.[THỜI_GIAN_NHẤP_NHÁY]: Khoảng thời gian tối thiểu mà SpO2 được phép dưới ngưỡng báo động trước khi được coi là “giảm đáng kể” hoặc “nhấp nháy”.
Cấu trúc này cho phép người dùng dễ dàng điền thông tin chi tiết của mình vào các vị trí được chỉ định, tạo ra một yêu cầu phân tích rõ ràng và có mục tiêu.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động bằng cách cung cấp một tập hợp các tham số cho một hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc một công cụ phân tích dữ liệu. Mỗi biến đóng vai trò như một đối số (argument) hoặc một điều kiện lọc (filter condition) cho quá trình phân tích.
Cách hoạt động chi tiết:
- Thu thập dữ liệu: Hệ thống sẽ tìm kiếm hoặc truy cập dữ liệu SpO2 được xác định bởi
[TÊN_DỮ_LIỆU_SPO2]và liên quan đến[ID_BỆNH_NHÂN]. - Lọc theo thời gian: Dữ liệu sẽ được giới hạn trong khoảng thời gian từ
[NGÀY_BẮT_ĐẦU]đến[NGÀY_KẾT_THÚC]. - Xác định ngưỡng cảnh báo: Hệ thống sẽ sử dụng
[NGƯỠNG_SPO2_THẤP]để xác định các điểm dữ liệu có giá trị SpO2 thấp. - Phát hiện sự kiện bất thường:
- Giảm SpO2 kéo dài: Hệ thống sẽ tìm kiếm các khoảng thời gian liên tục mà SpO2 duy trì dưới
[NGƯỠNG_SPO2_THẤP]và có độ dài lớn hơn[THỜI_GIAN_NHẤP_NHÁY]. - Giảm đột ngột: Hệ thống sẽ phát hiện sự thay đổi giá trị SpO2 nhanh chóng, thường là giảm mạnh trong một khoảng thời gian ngắn. Mặc dù “giảm đột ngột” không được định lượng rõ ràng bằng biến, nhưng nó ngụ ý việc tìm kiếm các điểm dữ liệu có độ dốc giảm lớn.
- Giảm SpO2 kéo dài: Hệ thống sẽ tìm kiếm các khoảng thời gian liên tục mà SpO2 duy trì dưới
- Báo cáo kết quả: Cuối cùng, hệ thống sẽ tóm tắt các sự kiện bất thường được phát hiện, bao gồm tần suất (số lần xảy ra) và thời lượng (tổng thời gian hoặc thời lượng trung bình của mỗi đợt).
- Tích hợp dữ liệu bổ sung: Prompt cũng đề cập đến việc tìm kiếm các “yếu tố liên quan khác nếu có trong dữ liệu (ví dụ: nhịp tim, hoạt động)”. Điều này cho phép hệ thống phân tích mối tương quan giữa các đợt giảm SpO2 với các chỉ số sinh lý hoặc hoạt động khác của bệnh nhân, nâng cao khả năng chẩn đoán hoặc hiểu biết về nguyên nhân.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách template prompt này có thể được điền để tạo ra các yêu cầu phân tích cụ thể:
Ví dụ 1: Phân tích SpO2 của Bệnh nhân A trong 1 tuần
Phân tích dữ liệu độ bão hòa oxy trong máu (SpO2) ["DULIEU_SPO2_BA_HIEU_20231026"] từ thiết bị đeo của bệnh nhân ["BN00123"] trong khoảng thời gian ["2027-10-20"] đến ["2027-10-27"]. Tìm kiếm các trường hợp SpO2 giảm xuống dưới ngưỡng ["90%"] trong thời gian dài hơn ["5 phút"] hoặc có các đợt giảm đột ngột. Báo cáo tần suất và thời lượng của các đợt giảm SpO2, cùng với các yếu tố liên quan khác nếu có trong dữ liệu (ví dụ: nhịp tim, hoạt động).
Ví dụ 2: Quan sát SpO2 ban đêm của Bệnh nhân B
Phân tích dữ liệu độ bão hòa oxy trong máu (SpO2) ["SPO2_DEM_BN005"] từ thiết bị đeo của bệnh nhân ["BN005"] trong khoảng thời gian ["2027-10-26 20:00:00"] đến ["2027-10-27 08:00:00"]. Tìm kiếm các trường hợp SpO2 giảm xuống dưới ngưỡng ["88%"] trong thời gian dài hơn ["10 phút"] hoặc có các đợt giảm đột ngột. Báo cáo tần suất và thời lượng của các đợt giảm SpO2, cùng với các yếu tố liên quan khác nếu có trong dữ liệu (ví dụ: nhịp tim, tư thế ngủ, hoạt động).
👉 Tóm lại
Mẫu prompt “Phân tích dữ liệu độ bão hòa oxy trong máu (SpO2)” là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để yêu cầu phân tích chuyên sâu về dữ liệu y tế quan trọng. Bằng cách sử dụng các biến rõ ràng và có thể tùy chỉnh, nó cho phép người dùng định lượng chính xác các tiêu chí tìm kiếm, từ đó thu được các báo cáo chi tiết về các sự kiện giảm SpO2 bất thường. Khả năng tích hợp các dữ liệu liên quan khác giúp nâng cao giá trị của phân tích, hỗ trợ đắc lực cho việc theo dõi sức khỏe bệnh nhân, chẩn đoán sớm và đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời.
