Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để hướng dẫn một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện một tác vụ phân tích hình ảnh y tế chuyên sâu, cụ thể là phân tích ảnh CT ngực liều thấp (LDCT). Cấu trúc của prompt có thể được phân tích như sau:
- Miêu tả tác vụ chính: “Phân tích hình ảnh CT ngực liều thấp (LDCT)…” – Đây là câu lệnh trực tiếp và rõ ràng về nhiệm vụ cần thực hiện.
- Biến số (placeholders):
[ID_BỆNH_NHÂN]: Biến này giúp xác định duy nhất bệnh nhân mà hình ảnh CT thuộc về. Nó cần được thay thế bằng một mã định danh cụ thể khi sử dụng.[THỜI_GIAN_VÀ_MỨC_ĐỘ_HÚT_THUỐC]: Biến này cung cấp thông tin quan trọng về tiền sử hút thuốc của bệnh nhân. Việc cụ thể hóa thời gian và mức độ (ví dụ: “30 gói-năm”, “hút thuốc 20 năm với 1 bao/ngày”) sẽ giúp mô hình đánh giá nguy cơ chính xác hơn.
- Các yêu cầu chi tiết về nội dung phân tích:
- “Ưu tiên tìm kiếm các nốt phổi nhỏ, có tốc độ tăng trưởng, đánh giá vôi hóa và các đặc điểm khác có thể gợi ý ung thư phổi giai đoạn sớm.” – Điều này chỉ định những khía cạnh quan trọng nhất mà mô hình cần tập trung vào.
- “Phân loại các nốt phổi theo hướng dẫn của LUNG-RADS…” – Đây là một yêu cầu về việc tuân thủ một tiêu chuẩn phân loại y tế đã được thiết lập, đảm bảo tính nhất quán và chuyên nghiệp trong kết quả.
- “…và đề xuất lịch trình theo dõi hoặc sinh thiết theo các tiêu chí đã được thiết lập.” – Yêu cầu cuối cùng là đưa ra hành động tiếp theo dựa trên kết quả phân tích và tiêu chuẩn y tế.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho LLM một ngữ cảnh rõ ràng, các thông tin đầu vào cụ thể (thông qua các biến) và các chỉ dẫn chi tiết về kết quả mong muốn. Về mặt kỹ thuật:
- Ngữ cảnh (Context): “Phân tích hình ảnh CT ngực liều thấp (LDCT) của bệnh nhân…” đặt ra bối cảnh cho tác vụ. LDCT là một kỹ thuật hình ảnh cụ thể thường được sử dụng để sàng lọc ung thư phổi ở những người có nguy cơ cao.
- Thông tin tùy chỉnh (Customization): Các biến
[ID_BỆNH_NHÂN]và[THỜI_GIAN_VÀ_MỨC_ĐỘ_HÚT_THUỐC]cho phép prompt được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân. Điều này rất quan trọng trong y khoa, nơi thông tin cá nhân làThen chốt. - Mục tiêu phân tích (Analysis Objectives): Các cụm từ như “Ưu tiên tìm kiếm các nốt phổi nhỏ, có tốc độ tăng trưởng, đánh giá vôi hóa” định hướng cho LLM biết cần tập trung vào những dấu hiệu nào. “Tốc độ tăng trưởng” ám chỉ yêu cầu so sánh với các ảnh CT trước đó (nếu có) hoặc đánh giá các đặc điểm hình thái có thể suy luận về tốc độ.
- Khung phân loại (Classification Framework): Việc yêu cầu “Phân loại các nốt phổi theo hướng dẫn của LUNG-RADS” là then chốt. LUNG-RADS (Lung Nuclear Magnetic Resonance American College of Radiology) là một hệ thống phân loại và quản lý nốt phổi được chuẩn hóa. LLM sẽ cần truy cập hoặc được huấn luyện để hiểu và áp dụng các tiêu chí của LUNG-RADS (ví dụ: LUNG-RADS 1, 2, 3, 4A, 4B, 4X…).
- Đề xuất hành động (Actionable Recommendations): “đề xuất lịch trình theo dõi hoặc sinh thiết” biến kết quả phân tích thành các hành động y khoa cụ thể, có thể được sử dụng để đưa ra quyết định lâm sàng tiếp theo. Điều này đòi hỏi LLM không chỉ hiểu về chẩn đoán mà còn về quy trình quản lý bệnh nhân.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng với dữ liệu thực tế:
Ví dụ 1: Bệnh nhân có nguy cơ cao
Phân tích hình ảnh CT ngực liều thấp (LDCT) của bệnh nhân BN12345 có tiền sử hút thuốc lá đáng kể 30 gói-năm (hút thuốc 2 bao/ngày trong 15 năm). Ưu tiên tìm kiếm các nốt phổi nhỏ, có tốc độ tăng trưởng, đánh giá vôi hóa và các đặc điểm khác có thể gợi ý ung thư phổi giai đoạn sớm. Phân loại các nốt phổi theo hướng dẫn của LUNG-RADS và đề xuất lịch trình theo dõi hoặc sinh thiết theo các tiêu chí đã được thiết lập.
Ví dụ 2: Bệnh nhân có lịch sử hút thuốc ít hơn
Phân tích hình ảnh CT ngực liều thấp (LDCT) của bệnh nhân BN67890 có tiền sử hút thuốc lá đáng kể 10 gói-năm (hút thuốc 1 bao/ngày trong 10 năm). Ưu tiên tìm kiếm các nốt phổi nhỏ, có tốc độ tăng trưởng, đánh giá vôi hóa và các đặc điểm khác có thể gợi ý ung thư phổi giai đoạn sớm. Phân loại các nốt phổi theo hướng dẫn của LUNG-RADS và đề xuất lịch trình theo dõi hoặc sinh thiết theo các tiêu chí đã được thiết lập.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ xuất sắc về cách xây dựng prompt chi tiết và có cấu trúc cho các tác vụ phức tạp trong lĩnh vực y tế. Bằng cách tích hợp các biến số, yêu cầu phân tích cụ thể, tham chiếu đến các tiêu chuẩn y khoa (LUNG-RADS) và yêu cầu đề xuất hành động, nó tạo ra một hướng dẫn rõ ràng cho mô hình AI. Khi các biến được điền đầy đủ, prompt này có khả năng sinh ra một báo cáo phân tích hình ảnh CT ngực chất lượng cao, hữu ích cho việc chẩn đoán và quản lý bệnh nhân ung thư phổi giai đoạn sớm.
