Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn đã cung cấp, tuân thủ theo cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML tiếng Việt.

Phân tích Prompt Template

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Prompt template này được thiết kế để yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện một tác vụ phân tích nguy cơ tim mạch dựa trên các thông số y tế của bệnh nhân. Cấu trúc của prompt rất rõ ràng và bao gồm các yếu tố sau:

• Mục đích chính: “Tính nguy cơ tim mạch 10 năm.” Đây là yêu cầu cốt lõi mà mô hình cần thực hiện.
• Thông tin đầu vào có cấu trúc: Prompt sử dụng các biến đặt trong dấu ngoặc vuông ([VAR]) để đại diện cho các thông số cần thiết. Điều này cho phép người dùng dễ dàng thay thế các giá trị cụ thể cho từng bệnh nhân. Các biến bao gồm:
  • [TUỔI]: Tuổi của bệnh nhân.
  • [GIỚI_TÍNH]: Giới tính của bệnh nhân (ví dụ: Nam, Nữ).
  • [ĐỊA_TÂM_THU]: Huyết áp tâm thu (Sysstolic Blood Pressure – SBP).
  • [CHOLESTEROL_TOÀN_PHẦN]: Mức Cholesterol toàn phần (Total Cholesterol – TC).
  • [CHOLESTEROL_HDL]: Mức Cholesterol HDL (High-Density Lipoprotein Cholesterol).
  • [HÚT_THUỐC]: Tình trạng hút thuốc (ví dụ: Có, Không).
  • [ĐÁI_THÁO_ĐƯỜNG]: Tình trạng đái tháo đường (ví dụ: Có, Không).
• Các yêu cầu bổ sung sau tính toán ban đầu:
  • “Tính lại nếu Cholesterol toàn phần giảm [PHẦN_TRĂM_GIẢM_CHOLESTEROL]% và tăng lên [PHẦN_TRĂM_TĂNG_CHOLESTEROL]%.” Yêu cầu này mở rộng phân tích bằng cách xem xét sự thay đổi của một yếu tố quan trọng (Cholesterol toàn phần) theo hai kịch bản khác nhau (giảm và tăng phần trăm). Điều này giúp đánh giá sự nhạy cảm của kết quả nguy cơ đối với sự thay đổi của cholesterol.
  • “Phân tích độ nhạy của điểm số.” Đây là yêu cầu cuối cùng, đòi hỏi mô hình không chỉ đưa ra các con số tính toán mà còn phải diễn giải ý nghĩa của sự thay đổi nguy cơ đó, đặc biệt là khi các yếu tố đầu vào thay đổi.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Prompt template này hoạt động dựa trên nguyên lý cung cấp thông tin đầu vào rõ ràng và yêu cầu một quy trình phân tích từng bước. Về mặt kỹ thuật, mô hình ngôn ngữ sẽ xử lý nó như sau:

• Nhận diện Biến số: Mô hình đầu tiên sẽ nhận diện tất cả các placeholder biến số ([VAR]).
• Lấy Thông tin Đầu vào: Khi người dùng sử dụng mẫu này, họ sẽ thay thế các biến số này bằng các giá trị thực tế. Ví dụ, [TUỔI] có thể được thay thế bằng 55, [GIỚI_TÍNH] bằng Nam, v.v.
• Xử lý Yêu cầu Tính toán Nguy cơ: Mô hình sẽ sử dụng các thông số đã được điền để áp dụng một thuật toán hoặc mô hình đã học được để tính toán nguy cơ tim mạch 10 năm. Các thuật toán phổ biến cho mục đích này bao gồm SCORE, Framingham Risk Score, hoặc các mô hình dựa trên machine learning đã được huấn luyện trên dữ liệu y tế.
• Mô phỏng Kịch bản Thay đổi Cholesterol: Sau khi có nguy cơ ban đầu, mô hình sẽ:
  • Tính toán lại mức Cholesterol toàn phần mới dựa trên [PHẦN_TRĂM_GIẢM_CHOLESTEROL] và [PHẦN_TRĂM_TĂNG_CHOLESTEROL]. Ví dụ, nếu Cholesterol toàn phần ban đầu là 200 mg/dL và [PHẦN_TRĂM_GIẢM_CHOLESTEROL] là 10, thì mức mới sẽ là 200 * (1 – 0.10) = 180 mg/dL. Tương tự cho kịch bản tăng.
  • Với mức Cholesterol toàn phần mới này, mô hình sẽ tính toán lại nguy cơ tim mạch 10 năm cho từng kịch bản.
• Phân tích Độ nhạy: Dựa trên các kết quả tính toán ban đầu và các kết quả sau khi thay đổi cholesterol, mô hình sẽ diễn giải xem sự thay đổi đó đã ảnh hưởng như thế nào đến nguy cơ tim mạch. Nó sẽ so sánh sự khác biệt về phần trăm hoặc điểm số nguy cơ và đưa ra nhận định về mức độ tác động (ví dụ: “việc giảm 10% Cholesterol toàn phần đã làm giảm nguy cơ từ X% xuống Y%, cho thấy đây là một yếu tố có ảnh hưởng đáng kể”).
• Định dạng Đầu ra: Mô hình sẽ trình bày kết quả một cách rõ ràng, có thể bao gồm nguy cơ ban đầu, nguy cơ trong các kịch bản khác nhau, và phần phân tích độ nhạy.

3. Ví dụ Minh họa

Giả sử chúng ta có một bệnh nhân với các thông số sau:

• Tuổi: 60
• Giới tính: Nam
• Huyết áp tâm thu: 145 mmHg
• Cholesterol toàn phần: 220 mg/dL
• Cholesterol HDL: 50 mg/dL
• Hút thuốc: Có
• Đái tháo đường: Không

Và chúng ta muốn xem xét các kịch bản sau:

• Giảm Cholesterol toàn phần: 15%
• Tăng Cholesterol toàn phần: 10%

Ví dụ 1:

Prompt đã điền:


Cho bệnh nhân có: Tuổi: 60, Giới tính: Nam, Huyết áp tâm thu: 145, Cholesterol toàn phần: 220, Cholesterol HDL: 50, Hút thuốc: Có, Đái tháo đường: Không. Tính nguy cơ tim mạch 10 năm. Sau đó, tính lại nếu Cholesterol toàn phần giảm 15% và tăng lên 10%. Phân tích độ nhạy của điểm số.


Kết quả dự kiến từ mô hình (mô phỏng):

Dựa trên các thông số được cung cấp, mô hình sẽ tính toán nguy cơ tim mạch 10 năm.

1. Nguy cơ tim mạch 10 năm ban đầu:

Giả sử mô hình tính toán ra nguy cơ là 12%.

2. Tính toán lại với các kịch bản thay đổi Cholesterol toàn phần:

• Kịch bản giảm 15%: Cholesterol toàn phần mới = 220 * (1 – 0.15) = 187 mg/dL. Mô hình sẽ tính lại và cho ra một nguy cơ tim mạch mới, ví dụ: 9%.
• Kịch bản tăng 10%: Cholesterol toàn phần mới = 220 * (1 + 0.10) = 242 mg/dL. Mô hình sẽ tính lại và cho ra một nguy cơ tim mạch mới, ví dụ: 14%.

3. Phân tích độ nhạy của điểm số:

Việc giảm Cholesterol toàn phần từ 220 xuống 187 mg/dL (giảm 15%) đã làm giảm nguy cơ tim mạch 10 năm từ 12% xuống 9%, tức là giảm 3 điểm phần trăm. Ngược lại, việc tăng Cholesterol toàn phần lên 242 mg/dL (tăng 10%) đã làm tăng nguy cơ lên 14%, tức là tăng 2 điểm phần trăm. Điều này cho thấy