Tuyệt vời! Rất sẵn lòng phân tích prompt template này cho bạn. Dưới đây là phân tích chi tiết theo cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện phân tích ảnh y tế chuyên sâu, cụ thể là hình ảnh võng mạc, nhằm phát hiện và phân loại bệnh lý võng mạc tiểu đường. Cấu trúc của prompt bao gồm các phần chính sau:
- Chủ đề chính: “Hãy phân tích hình ảnh võng mạc được cung cấp để xác định các dấu hiệu của bệnh lý võng mạc tiểu đường.” – Đây là yêu cầu cốt lõi, xác định loại dữ liệu đầu vào (hình ảnh võng mạc) và mục tiêu phân tích (dấu hiệu bệnh võng mạc tiểu đường).
- Các yếu tố cần mô tả chi tiết: “Mô tả chi tiết các phát hiện như: xuất huyết võng mạc, vi phình mạch, tân mạch, phù hoàng điểm, dịch tiết, và các bất thường khác.” – Phần này liệt kê cụ thể các yếu tố cần được LLM tìm kiếm và mô tả. Việc liệt kê rõ ràng giúp mô hình tập trung vào những thông tin quan trọng.
- Yêu cầu phân loại mức độ nghiêm trọng: “Dựa trên các phát hiện này, hãy phân loại mức độ nghiêm trọng của bệnh theo thang điểm [THANG_DIEM], từ không có bệnh, giai đoạn đầu, giai đoạn trung bình, đến giai đoạn nghiêm trọng hoặc có nguy cơ cao.” – Đây là một yêu cầu quan trọng, yêu cầu LLM không chỉ mô tả mà còn đánh giá và xếp loại dựa trên một tiêu chí định sẵn. Placeholder
[THANG_DIEM]cho thấy có thể tùy chỉnh thang điểm này. - Thông tin bổ sung: “Cần bao gồm thông tin bệnh nhân [THONG_TIN_BENH_NHAN] nếu có và chỉ ra vị trí cụ thể của các tổn thương trên ảnh.” – Hai yêu cầu bổ sung này tăng cường khả năng cung cấp thông tin chi tiết và ngữ cảnh.
[THONG_TIN_BENH_NHAN]là một placeholder khác để thêm dữ liệu bệnh nhân, và việc chỉ ra vị trí tổn thương giúp phân tích trở nên trực quan và hữu ích hơn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hướng LLM hoạt động như một chuyên gia phân tích ảnh y tế có khả năng nhận diện các đặc điểm bệnh lý. Cách thức hoạt động dự kiến như sau:
- Đầu vào (Input): Mô hình sẽ nhận vào một hoặc nhiều hình ảnh võng mạc.
- Quy trình xử lý:
- Nhận diện đặc điểm hình ảnh: Sử dụng kiến thức đã được huấn luyện về thị giác máy tính (computer vision) và y học, LLM sẽ quét toàn bộ hình ảnh để tìm kiếm các dấu hiệu trực quan liên quan đến bệnh võng mạc tiểu đường.
- Đối chiếu với các tiêu chí: Các dấu hiệu được tìm thấy sẽ được đối chiếu với danh sách các phát hiện cụ thể (xuất huyết, vi phình mạch, v.v.) mà prompt yêu cầu. Nếu có các “bất thường khác”, LLM sẽ sử dụng khả năng suy luận của mình để mô tả chúng.
- Đánh giá mức độ nghiêm trọng: Dựa trên số lượng, mức độ lan rộng và tính chất của các dấu hiệu được xác định, LLM sẽ cố gắng áp dụng thang điểm
[THANG_DIEM]được cung cấp để đưa ra phân loại. - Tích hợp thông tin ngữ cảnh: Nếu có
[THONG_TIN_BENH_NHAN], LLM có thể cố gắng liên kết các phát hiện với thông tin này (ví dụ: lịch sử bệnh của bệnh nhân) nếu nó được huấn luyện để làm như vậy. - Định vị tổn thương: Bằng cách phân tích không gian của hình ảnh, LLM sẽ cố gắng chỉ ra vị trí của các phát hiện (ví dụ: “xuất huyết ở góc trên bên phải”, “phù hoàng điểm lan tỏa”).
- Đầu ra (Output): Kết quả sẽ là một báo cáo văn bản chi tiết, bao gồm mô tả các phát hiện, phân loại mức độ nghiêm trọng, và thông tin về vị trí tổn thương, có thể kèm theo thông tin bệnh nhân.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có một hình ảnh võng mạc và muốn LLM phân tích theo prompt trên. Chúng ta sẽ thay thế các placeholder để tạo ra các prompt cụ thể hơn.
Ví dụ 1: Prompt chi tiết với thang điểm và thông tin bệnh nhân
Prompt được tạo ra:
Hãy phân tích hình ảnh võng mạc được cung cấp để xác định các dấu hiệu của bệnh lý võng mạc tiểu đường. Mô tả chi tiết các phát hiện như: xuất huyết võng mạc, vi phình mạch, tân mạch, phù hoàng điểm, dịch tiết, và các bất thường khác. Dựa trên các phát hiện này, hãy phân loại mức độ nghiêm trọng của bệnh theo thang điểm ETDRS, từ không có bệnh, giai đoạn đầu (ETDRS 30-34), giai đoạn trung bình (ETDRS 35-39), đến giai đoạn nghiêm trọng hoặc có nguy cơ cao (ETDRS 40-60). Cần bao gồm thông tin bệnh nhân Bệnh nhân: Nguyễn Văn A, 55 tuổi, tiểu đường type 2, điều trị 10 năm và chỉ ra vị trí cụ thể của các tổn thương trên ảnh.
Kết quả đầu ra mong đợi từ LLM (minh họa):
Phân tích hình ảnh võng mạc - Bệnh nhân: Nguyễn Văn A, 55 tuổi, tiểu đường type 2, điều trị 10 năm
Các phát hiện:
- Xuất huyết võng mạc: Có phát hiện nhiều đốm xuất huyết nhỏ (microaneurysms) rải rác ở vùng cực sau, tập trung chủ yếu ở phần tư dưới bên trái. Một vài đốm xuất huyết lớn hơn (dot-and-blot hemorrhages) cũng được ghi nhận ở khu vực quanh đĩa thị.
- Vi phình mạch: Các ổ vi phình mạch (microaneurysms) rõ rệt, đây là những điểm giãn nhỏ màu đỏ.
- Tân mạch: Chưa ghi nhận rõ ràng dấu hiệu tân mạch (neovascularization) trên hình ảnh này tại vùng đĩa thị hoặc chu biên.
- Phù hoàng điểm: Có dấu hiệu phù nhẹ ở hoàng điểm, biểu hiện bằng các vùng hơi trắng đục và mất mạch máu chi tiết ở trung tâm fovea.
- Dịch tiết: Xuất hiện một số ít dịch tiết dạng cứng (hard exudates) màu vàng nhạt ở vùng cực sau gần các ổ xuất huyết.
- Bất thường khác: Mạch máu võng mạc có vẻ hơi giãn ở một số nhánh.
Phân loại mức độ nghiêm trọng (Thang điểm ETDRS):
Dựa trên các phát hiện này, đặc biệt là sự hiện diện của xuất huyết võng mạc và phù hoàng điểm, bệnh nhân được phân loại vào giai đoạn **Trung bình (ETDRS 35-39)**.
Vị trí tổn thương:
- Xuất huyết võng mạc vi thể: Chủ yếu ở phần tư dưới bên trái và quanh đĩa thị.
- Phù hoàng điểm: Khu vực trung tâm fovea.
- Dịch tiết cứng: Vùng cực sau, gần ổ xuất huyết.
Ví dụ 2: Prompt cô đọng hơn, tập trung vào phân loại
Prompt được tạo ra:
Phân tích ảnh võng mạc. Xác định bệnh võng mạc tiểu đường. Mô tả: xuất huyết, vi phình mạch, phù hoàng điểm. Phân loại theo
Lưu ý: Prompt này cô đọng hơn, lược bỏ một số chi tiết mô tả và yêu cầu thêm, đồng thời placeholder [THANG_DIEM] được giữ nguyên, cho phép người dùng tự điền thang điểm mong muốn lúc sử dụng. Tuy nhiên, để LLM hoạt động hiệu quả nhất, việc điền rõ ràng thang điểm (như Ví dụ 1) sẽ tốt hơn.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công
