Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và sử dụng định dạng HTML theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để thu thập thông tin y tế của bệnh nhân nhằm mục đích ước tính nguy cơ mắc bệnh tim mạch trong vòng 10 năm. Cấu trúc của prompt khá rõ ràng, sử dụng các biến placeholder được định nghĩa trong cặp ngoặc vuông [] để biểu thị các thông tin cần thiết. Điều này cho phép người dùng dễ dàng thay thế các giá trị thực tế của bệnh nhân vào để tạo ra một yêu cầu cụ thể cho mô hình AI.
Các biến được sử dụng bao gồm:
[TUỔI]: Tuổi của bệnh nhân.[GIỚI_TÍNH]: Giới tính của bệnh nhân (ví dụ: Nam, Nữ).[ĐIỆ_TÂM_THU]: Giá trị huyết áp tâm thu của bệnh nhân.[CHOLESTEROL_TOÀN_PHẦN]: Nồng độ cholesterol toàn phần trong máu.[CHOLESTEROL_HDL]: Nồng độ cholesterol HDL (cholesterol tốt) trong máu.[HÚT_THUỐC]: Tình trạng hút thuốc (ví dụ: Có, Không, Đã từng).[ĐÁI_THÁO_ĐƯỜNG]: Tình trạng mắc bệnh đái tháo đường (ví dụ: Có, Không).[TUỔI_GIA_ĐÌNH]: Ngưỡng tuổi để xem xét tiền sử gia đình mắc bệnh tim mạch sớm.[CÓ_TIỀN_SỬ]: Thông tin về việc có tiền sử gia đình mắc bệnh tim mạch sớm hay không (ví dụ: Có, Không).
Prompt cũng bao gồm một câu lệnh hướng dẫn rõ ràng: “Ước tính nguy cơ tim mạch 10 năm cho bệnh nhân” và một chỉ dẫn bổ sung về việc “xem xét thêm thông tin” và “điều chỉnh đánh giá nguy cơ dựa trên yếu tố này”, cho thấy mong muốn mô hình AI không chỉ dựa vào các yếu tố cơ bản mà còn phải tích hợp yếu tố tiền sử gia đình.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, đây là một prompt dạng thông tin hóa (informational prompt) kết hợp với một yêu cầu về phân tích và tính toán (analytical/computational prompt). Mô hình AI được yêu cầu thực hiện hai nhiệm vụ chính:
- Thu thập và cấu trúc hóa dữ liệu: Các biến
[...]đóng vai trò như các trường dữ liệu mà AI sẽ “nhận” từ người dùng. Mô hình AI sẽ xử lý các giá trị được cung cấp cho các biến này. - Thực hiện ước tính/tính toán: Dựa trên các dữ liệu đầu vào, AI được yêu cầu đưa ra một “ước tính nguy cơ tim mạch 10 năm”. Điều này ngụ ý rằng mô hình cần truy cập hoặc mô phỏng kiến thức về các mô hình dự đoán nguy cơ tim mạch (ví dụ: Framingham Risk Score, ASCVD Risk Estimator hoặc các mô hình tương tự). Tiền sử gia đình cũng được xác định là một yếu tố điều chỉnh quan trọng.
Cách hoạt động sẽ diễn ra như sau:
- Người dùng điền các giá trị cụ thể vào các placeholder:
[TUỔI],[GIỚI_TÍNH], v.v. - Prompt hoàn chỉnh sau khi điền dữ liệu sẽ được gửi đến mô hình AI. Ví dụ: “Ước tính nguy cơ tim mạch 10 năm cho bệnh nhân (Tuổi: 55, Giới tính: Nam, Huyết áp tâm thu: 140, Cholesterol toàn phần: 200, Cholesterol HDL: 50, Hút thuốc: Có, Đái tháo đường: Không). Xem xét thêm thông tin: có tiền sử gia đình mắc bệnh tim mạch sớm (trước tuổi 55): Có. Điều chỉnh đánh giá nguy cơ dựa trên yếu tố này.”
- Mô hình AI sẽ phân tích các thông tin đầu vào.
- AI sẽ sử dụng các thuật toán hoặc kiến thức đã được huấn luyện để tính toán nguy cơ tim mạch dựa trên các thông số đã cho. Tiền sử gia đình sẽ được sử dụng để điều chỉnh kết quả cuối cùng, có thể làm tăng hoặc giảm nguy cơ ước tính tùy thuộc vào quy tắc của mô hình hoặc quy trình y tế mà nó mô phỏng.
- Kết quả ước tính nguy cơ (thường là một tỷ lệ phần trăm) và có thể kèm theo lời giải thích hoặc khuyến nghị sẽ được trả về.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng sau khi điền đầy đủ thông tin:
Ví dụ 1: Bệnh nhân có nhiều yếu tố nguy cơ
Prompt sau khi điền:
Ước tính nguy cơ tim mạch 10 năm cho bệnh nhân (Tuổi: 60, Giới tính: Nam, Huyết áp tâm thu: 150, Cholesterol toàn phần: 240, Cholesterol HDL: 40, Hút thuốc: Có, Đái tháo đường: Có). Xem xét thêm thông tin: có tiền sử gia đình mắc bệnh tim mạch sớm (trước tuổi 50): Có. Điều chỉnh đánh giá nguy cơ dựa trên yếu tố này.
Ví dụ 2: Bệnh nhân có ít yếu tố nguy cơ
Prompt sau khi điền:
Ước tính nguy cơ tim mạch 10 năm cho bệnh nhân (Tuổi: 45, Giới tính: Nữ, Huyết áp tâm thu: 120, Cholesterol toàn phần: 180, Cholesterol HDL: 60, Hút thuốc: Không, Đái tháo đường: Không). Xem xét thêm thông tin: có tiền sử gia đình mắc bệnh tim mạch sớm (trước tuổi 60): Không. Điều chỉnh đánh giá nguy cơ dựa trên yếu tố này.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để thu thập dữ liệu y tế và yêu cầu AI ước tính nguy cơ tim mạch 10 năm. Cấu trúc rõ ràng với các biến placeholder giúp người dùng dễ dàng nhập thông tin, đồng thời yêu cầu AI xem xét cả các yếu tố nguy cơ truyền thống lẫn tiền sử gia đình, mang lại một đánh giá toàn diện hơn. Mô hình AI được kỳ vọng sẽ sử dụng các kiến thức chuyên môn về y tế để phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả ước tính chính xác, có tính đến các yếu tố điều chỉnh quan trọng.
“`
