Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn đã cung cấp, được trình bày theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (hoặc một mô hình kết hợp đa phương thức) phân tích và đưa ra kết quả liên quan đến ảnh X-quang ngực. Cấu trúc của prompt như sau:
- Câu lệnh chính: “Hãy phân tích ảnh X-quang ngực được cung cấp.” – Đây là mệnh lệnh trực tiếp, chỉ rõ nhiệm vụ cần thực hiện.
- Yêu cầu chi tiết về mô tả bất thường: “Mô tả chi tiết bất kỳ bất thường nào được phát hiện, bao gồm vị trí (ví dụ: thùy trên phổi phải), kích thước (ví dụ: đường kính 5mm), hình dạng (ví dụ: tròn), mật độ (ví dụ: đông đặc), và các đặc điểm khác có liên quan.” – Phần này yêu cầu mô hình cung cấp thông tin cụ thể và có cấu trúc về các phát hiện bất thường, đồng thời đưa ra các ví dụ minh họa để làm rõ mong đợi về định dạng và nội dung.
- Yêu cầu về chẩn đoán: “Hãy đưa ra một chẩn đoán sơ bộ hoặc các chẩn đoán phân biệt dựa trên những phát hiện này.” – Đây là phần cuối cùng, yêu cầu mô hình suy luận và đưa ra kết luận y khoa ban đầu dựa trên các dữ liệu đã phân tích.
- Tham số động:
[ĐƯỜNG_DẪN_TỚI_ẢNH_XQUANG_NGỰC]– Đây là một biến placeholder, cho biết vị trí mà người dùng cần điền đường dẫn hoặc mô tả thông tin về ảnh X-quang để mô hình có thể truy cập và xử lý.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật và triết lý thiết kế, prompt này tuân theo các nguyên tắc tốt về kỹ thuật prompt:
- Rõ ràng và Cụ thể: Nhiệm vụ được xác định rõ ràng (“phân tích ảnh X-quang”).
- Cung cấp Ngữ cảnh (Context): Đề cập đến loại ảnh (“ảnh X-quang ngực”).
- Hướng dẫn Đầu ra (Output Guidance): Yêu cầu các yếu tố chi tiết cần mô tả (vị trí, kích thước, hình dạng, mật độ) và định dạng mong muốn (chẩn đoán sơ bộ/phân biệt). Điều này giúp mô hình tập trung vào các khía cạnh quan trọng và giảm thiểu sự mơ hồ.
- Ví dụ (Examples/Few-shot learning – ngầm định): Việc cung cấp các ví dụ như “(ví dụ: thùy trên phổi phải)”, “(ví dụ: đường kính 5mm)” giúp mô hình hiểu rõ hơn về loại thông tin và cách trình bày mong muốn, ngay cả khi không có ví dụ đầu vào-đầu ra đầy đủ.
- Placeholder cho Dữ liệu Đầu vào: Biến
[ĐƯỜNG_DẪN_TỚI_ẢNH_XQUANG_NGỰC]là một thành phần quan trọng, cho phép tích hợp dữ liệu thực tế vào prompt. Khi sử dụng, biến này sẽ được thay thế bằng một URL, đường dẫn tệp, hoặc thậm chí là mô tả chi tiết về ảnh (nếu mô hình chỉ xử lý văn bản).
Cách hoạt động:
- Người dùng thay thế
[ĐƯỜNG_DẪN_TỚI_ẢNH_XQUANG_NGỰC]bằng thông tin cụ thể của ảnh (ví dụ: một URL tới ảnh trên cloud, hoặc định dạng Base64 của ảnh nếu API hỗ trợ). - Hệ thống (AI) nhận prompt đã hoàn chỉnh.
- Nếu là mô hình đa phương thức (ví dụ: có khả năng xử lý cả ảnh và văn bản), nó sẽ truy cập và phân tích nội dung ảnh X-quang.
- Dựa trên phân tích hình ảnh, mô hình sẽ xác định các dấu hiệu bất thường.
- Mô hình sẽ sử dụng thông tin từ ảnh để điền vào các tiêu chí mô tả đã được yêu cầu trong prompt (vị trí, kích thước, hình dạng, mật độ).
- Cuối cùng, dựa trên các phát hiện, mô hình sẽ đưa ra chẩn đoán sơ bộ hoặc các chẩn đoán phân biệt.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có một ảnh X-quang ngực với một nốt mờ nhỏ ở thùy dưới phổi trái.
Ví dụ 1: Thay thế placeholder bằng URL
Prompt đã hoàn chỉnh:
Hãy phân tích ảnh X-quang ngực được cung cấp. Mô tả chi tiết bất kỳ bất thường nào được phát hiện, bao gồm vị trí (ví dụ: thùy trên phổi phải), kích thước (ví dụ: đường kính 5mm), hình dạng (ví dụ: tròn), mật độ (ví dụ: đông đặc), và các đặc điểm khác có liên quan. Hãy đưa ra một chẩn đoán sơ bộ hoặc các chẩn đoán phân biệt dựa trên những phát hiện này. Ảnh: https://example.com/images/xray-chest-patient-001.png
Các kết quả đầu ra mong đợi (từ mô hình AI):
Sau khi phân tích ảnh tại URL được cung cấp, các phát hiện bất thường bao gồm:
- Vị trí: Thùy dưới phổi trái.
- Kích thước: Khoảng 4mm đường kính.
- Hình dạng: Gần tròn, bờ tương đối rõ.
- Mật độ: Nốt mờ đồng nhất.
- Đặc điểm khác: Không có dấu hiệu tràn dịch hoặc xẹp phổi rõ rệt đi kèm.
Chẩn đoán sơ bộ/phân biệt:
- Nốt phổi nhỏ (small pulmonary nodule), có thể là lành tính (ví dụ: u hạt, u mỡ) hoặc nghi ngờ ác tính cần theo dõi thêm.
- Cần xem xét tiền sử bệnh nhân và các hình thức chẩn đoán hình ảnh khác nếu cần thiết.
Ví dụ 2: Thay thế placeholder bằng mô tả (nếu mô hình chỉ xử lý văn bản hoặc ảnh quá lớn để nhúng trực tiếp)
Prompt đã hoàn chỉnh (giả định mô hình AI có khả năng hiểu mô tả ảnh):
Hãy phân tích ảnh X-quang ngực được cung cấp. Mô tả chi tiết bất kỳ bất thường nào được phát hiện, bao gồm vị trí (ví dụ: thùy trên phổi phải), kích thước (ví dụ: đường kính 5mm), hình dạng (ví dụ: tròn), mật độ (ví dụ: đông đặc), và các đặc điểm khác có liên quan. Hãy đưa ra một chẩn đoán sơ bộ hoặc các chẩn đoán phân biệt dựa trên những phát hiện này. Ảnh: Ảnh chụp X-quang ngực thẳng, cho thấy một nốt mờ tròn, đường kính khoảng 4mm, nằm ở thùy dưới phổi trái. Bờ nốt rõ, mật độ đồng nhất. Không có bằng chứng rõ ràng về tràn dịch màng phổi hai bên hoặc các tổn thương phổi lan tỏa khác.
Các kết quả đầu ra mong đợi (từ mô hình AI):
Dựa trên mô tả ảnh X-quang ngực cung cấp:
- Vị trí: Thùy dưới phổi trái.
- Kích thước: Khoảng 4mm đường kính.
- Hình dạng: Tròn, bờ rõ.
- Mật độ: Đồng nhất.
- Đặc điểm khác: Không tràn dịch màng phổi hai bên, không có tổn thương phổi lan tỏa khác.
Chẩn đoán sơ bộ/phân biệt:
- Nốt phổi nhỏ (small pulmonary nodule).
- Có thể là lành tính hoặc cần theo dõi thêm dựa trên đặc điểm lâm sàng và y văn.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ và hiệu quả để yêu cầu phân tích ảnh X-quang ngực. Nó kết hợp các yêu cầu rõ ràng về nhiệm vụ chính, chi tiết mô tả cần thu thập, và hướng dẫn về loại kết quả mong muốn (chẩn đoán), đồng thời cung cấp một placeholder linh hoạt cho dữ liệu ảnh
