Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn đã cung cấp, được định dạng theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một phân tích cụ thể về hình ảnh y tế, chính xác là chụp mạch huỳnh quang (Fluorescein Angiography – FA). Cấu trúc của prompt khá rõ ràng và hướng đến việc trích xuất thông tin quan trọng để đánh giá tình trạng sức khỏe mắt của bệnh nhân.
- Mục tiêu chính: Phân tích hình ảnh FA để đánh giá tân mạch võng mạc.
- Thông tin biến số: Prompt sử dụng một biến duy nhất là
[ID_BENH_NHAN]. Đây là mã định danh duy nhất cho bệnh nhân, giúp liên kết kết quả phân tích với hồ sơ y tế tương ứng. - Yêu cầu cụ thể: Prompt yêu cầu thực hiện các công việc sau:
- Đánh giá sự hiện diện và hoạt động của tân mạch võng mạc.
- Xác định vị trí của tân mạch: trên đĩa thị, trên võng mạc, hoặc trên mống mắt.
- Đánh giá mức độ rò rỉ huỳnh quang từ các tân mạch.
- Chỉ rõ các khu vực thiếu máu võng mạc (non-perfusion areas) nếu có.
- Độ chi tiết: Prompt yêu cầu một mức độ chi tiết đủ để đưa ra chẩn đoán sơ bộ hoặc hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định lâm sàng.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách cung cấp một tập hợp các chỉ dẫn rõ ràng cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc một hệ thống trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên dữ liệu y tế và hình ảnh. Về mặt kỹ thuật, hệ thống sẽ thực hiện như sau:
- Nhận diện ngữ cảnh: LLM sẽ nhận diện prompt là một yêu cầu phân tích hình ảnh y tế, cụ thể là FA.
- Tích hợp biến số: Giá trị của
[ID_BENH_NHAN]sẽ được chèn vào văn bản, giúp hệ thống biết đang phân tích cho bệnh nhân nào. - Tương tác với mô hình xử lý hình ảnh: Sau khi “hiểu” yêu cầu, hệ thống sẽ cần tương tác với một mô hình xử lý hình ảnh (ví dụ: một mô hình CNN hoặc Vision Transformer) đã được huấn luyện để nhận dạng và phân tích các đặc điểm trên ảnh FA. Các đặc điểm này bao gồm:
- Tân mạch (Neovascularization): Phát hiện các cấu trúc mạch máu bất thường mọc lên.
- Vị trí tân mạch: Xác định vị trí giải phẫu của các tân mạch này (đĩa thị, võng mạc, mống mắt).
- Rò rỉ huỳnh quang (Fluorescein Leakage): Phát hiện các vùng tăng huỳnh quang không bình thường, cho thấy sự rò rỉ từ các mạch máu bất thường.
- Thiếu máu võng mạc (Non-perfusion): Phát hiện các vùng võng mạc không được tưới máu, biểu hiện dưới dạng các “lỗ hổng” hoặc vùng tối trên ảnh FA.
- Tổng hợp và định dạng kết quả: Cuối cùng, LLM sẽ tổng hợp kết quả phân tích từ mô hình hình ảnh và trình bày lại dưới dạng văn bản theo yêu cầu của prompt, có thể kèm theo ID bệnh nhân.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng để tạo ra yêu cầu cho hệ thống:
Ví dụ 1: Phân tích FA tiêu chuẩn
Giả sử chúng ta có ảnh FA của bệnh nhân có ID là “BN0012345”. Prompt sẽ được điền như sau:
Phân tích hình ảnh chụp mạch huỳnh quang (Fluorescein Angiography - FA) dưới đây của bệnh nhân BN0012345 để đánh giá sự hiện diện và hoạt động của các tân mạch võng mạc (neovascularization). Xác định vị trí của tân mạch (trên đĩa thị, trên võng mạc, hoặc trên mống mắt), đánh giá mức độ rò rỉ huỳnh quang từ các tân mạch này. Cần chỉ rõ các khu vực thiếu máu võng mạc (non-perfusion areas) nếu có.Ví dụ 2: Yêu cầu làm nổi bật cụ thể
Nếu người dùng muốn tập trung vào việc phát hiện khu vực thiếu máu, có thể điều chỉnh prompt nhẹ hoặc kỳ vọng kết quả mô tả chi tiết hơn về phần đó.
Phân tích hình ảnh chụp mạch huỳnh quang (Fluorescein Angiography - FA) dưới đây của bệnh nhân PVT78901 để đánh giá sự hiện diện và hoạt động của các tân mạch võng mạc (neovascularization). Xác định vị trí của tân mạch (trên đĩa thị, trên võng mạc, hoặc trên mống mắt), đánh giá mức độ rò rỉ huỳnh quang từ các tân mạch này. Đặc biệt chú trọng chỉ rõ các khu vực thiếu máu võng mạc (non-perfusion areas) và mô tả kích thước, vị trí của chúng.*(Lưu ý: Trong ví dụ 2, tôi đã mô phỏng một chút điều chỉnh yêu cầu để nhấn mạnh phần “khu vực thiếu máu” để minh họa khả năng tùy biến của prompt)*
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ điển hình về cách thiết kế yêu cầu cho các mô hình AI, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế. Nó kết hợp việc sử dụng biến số [ID_BENH_NHAN] để cá nhân hóa yêu cầu với việc đưa ra các hướng dẫn phân tích chi tiết, có cấu trúc và tập trung vào các khía cạnh lâm sàng quan trọng của ảnh chụp mạch huỳnh quang. Điều này cho phép hệ thống chỉ định AI thực hiện nhiệm vụ phân tích hình ảnh một cách hiệu quả, thu thập thông tin cần thiết để hỗ trợ chẩn đoán và quản lý bệnh nhân.
