Định nghĩa Prompt Engineering
Prompt Engineering là gì
Prompt Engineering là thiết kế, xây dựng, tinh chỉnh, tối ưu câu lệnh để hướng dẫn AI tạo ra kết quả đầu ra mong muốn, chất lượng cao và phù hợp với ngữ cảnh cụ thể.
Prompt Engineering bao gồm việc lựa chọn cẩn thận các định dạng, cụm từ, từ ngữ và ký hiệu phù hợp nhất để mô hình AI có thể hiểu và tương tác một cách hiệu quả nhất với người dùng.
Đây được xem là cả một nghệ thuật và khoa học trong việc giao tiếp với AI.
Trong ngành y tế, nơi mà độ chính xác, sự rõ ràng, tính nhất quán và an toàn thông tin là những yêu cầu bắt buộc, Prompt Engineering trong y tế vượt ra ngoài vai trò một kỹ năng kỹ thuật đơn thuần để trở thành một yêu cầu chiến lược.
Mục đích cốt lõi của việc áp dụng kỹ thuật Prompt Engineering trong y tế là cung cấp cho AI những chỉ dẫn và thông tin phù hợp.
Từ đó giúp nó tạo ra các kết quả (như văn bản tóm tắt bệnh án, đề xuất chẩn đoán phân biệt, tài liệu hướng dẫn bệnh nhân) dựa trên nền tảng kiến thức y khoa đáng tin cậy, qua đó tăng cường khả năng nhận được các phản hồi hữu ích và chính xác.
Về bản chất, Prompt Engineering trong y tế đóng vai trò như một cầu nối ngôn ngữ quan trọng, chuyển tải ý định của con người (bác sĩ, nhà nghiên cứu, bệnh nhân) đến các mô hình AI phức tạp.
Việc xem Prompt Engineering không chỉ đơn thuần là “đặt câu hỏi đúng” mà là một quá trình thiết kế tương tác có chủ đích là rất quan trọng.
Nó đòi hỏi người thực hiện phải có sự hiểu biết sâu sắc không chỉ về khả năng và những hạn chế của mô hình AI đang sử dụng mà còn cả về các yêu cầu, quy trình và sắc thái đặc thù của nhiệm vụ y tế cần giải quyết.
Sự trỗi dậy mạnh mẽ của kỹ thuật này cũng phản ánh một sự chuyển dịch mô hình trong cách con người tương tác với công nghệ.
Thay vì lập trình máy móc một cách tường minh bằng các mã lệnh phức tạp, chúng ta đang chuyển sang việc hướng dẫn và định hướng các hệ thống thông minh thông qua ngôn ngữ tự nhiên hàng ngày.
Trong ngành y, điều này đặt ra yêu cầu về việc phát triển các kỹ năng mới cho các chuyên gia y tế, giúp họ có thể “giao tiếp” hiệu quả với các công cụ AI, biến chúng thành những trợ lý đắc lực.
Thành phần của Prompt Engineering
Nhiệm vụ và chỉ dẫn
Thành phần đầu tiên và cơ bản nhất là Nhiệm vụ hoặc Chỉ dẫn.
Phần này nêu rõ những gì người dùng muốn AI thực hiện.
Nó xác định công việc hoặc hoạt động cụ thể cần được thực hiện.
Thông thường, phần này bắt đầu bằng một động từ mạnh như “Viết,” “Tóm tắt,” “Phân loại,” “Dịch,” “Giải thích,” “Liệt kê,” hoặc “So sánh.”
Ví dụ: chỉ dẫn có thể là: “Tóm tắt các yếu tố nguy cơ chính gây bệnh động mạch vành.”
Hướng dẫn chính xác này cho AI biết chính xác loại kết quả nào được mong đợi.
Nếu không có nhiệm vụ rõ ràng, AI có thể tạo ra phản hồi không liên quan hoặc mơ hồ vì thiếu định hướng.
Nêu rõ nhiệm vụ, người dùng đảm bảo AI tập trung vào mục tiêu dự định để cải thiện đáng kể tính liên quan và hữu ích của kết quả.
Thông tin về ngữ cảnh
Thành phần thứ hai là Ngữ cảnh.
Phần này cung cấp thông tin nền, chi tiết tình huống hoặc các điều kiện bổ sung giúp AI hiểu môi trường hoặc hoàn cảnh cụ thể liên quan đến nhiệm vụ.
Ngữ cảnh có thể bao gồm thông tin về đối tượng mục tiêu, lĩnh vực chuyên môn, tình huống lâm sàng, hoặc dữ liệu liên quan trước đó.
Ví dụ: “Trong bối cảnh chăm sóc ban đầu, hãy tóm tắt…” hoặc “Đối với bệnh nhân nam 65 tuổi có tiền sử hút thuốc và cao huyết áp…”
Bao gồm ngữ cảnh như vậy giúp AI điều chỉnh phản hồi một cách phù hợp.
Nó giúp tránh những câu trả lời chung chung bằng cách gắn kết nội dung được tạo ra trong một bối cảnh hoặc góc nhìn cụ thể.
Điều này đặc biệt quan trọng trong y tế, nơi những khác biệt nhỏ trong tiền sử bệnh nhân hoặc môi trường lâm sàng có thể thay đổi đáng kể thông tin nào là quan trọng nhất.
Cung cấp ngữ cảnh phong phú dẫn đến kết quả được tạo ra bởi AI chính xác và chuẩn xác hơn.
Dữ liệu đầu vào
Yếu tố thứ ba là Dữ liệu đầu vào.
Đây là tài liệu hoặc thông tin mà AI cần phân tích hoặc dựa vào để đưa ra phản hồi.
Đây có thể là một đoạn văn bản, một tập hợp các triệu chứng, một câu hỏi, hoặc bất kỳ dữ liệu nào khác liên quan đến nhiệm vụ.
Ví dụ: dữ liệu đầu vào có thể là: “[Đoạn văn từ một nghiên cứu lâm sàng mới]” hoặc “Triệu chứng: sốt, ho khan, khó thở.”
Thành phần này đóng vai trò như nguyên liệu thô cho quá trình xử lý của AI.
Nếu không có dữ liệu đầu vào rõ ràng, AI không có gì cụ thể để làm việc và có thể đưa ra những câu trả lời chung chung hoặc tạo ra thông tin không có thật (thông tin bịa đặt).
Khi cung cấp dữ liệu đầu vào rõ ràng sẽ đảm bảo phản hồi của AI dựa trên thông tin thực tế liên quan trực tiếp đến truy vấn của người dùng.
Chỉ báo đầu ra hoặc định dạng
Phần quan trọng cuối cùng là Chỉ báo đầu ra hoặc Định dạng.
Thành phần này xác định cách người dùng muốn câu trả lời của AI được cấu trúc, định kiểu, hoặc giới hạn.
Như vậy có thể bao gồm hướng dẫn về độ dài, giọng điệu, kiểu định dạng, hoặc mức độ phù hợp với đối tượng.
Ví dụ: “Phản hồi bằng gạch đầu dòng,” “Giới hạn trong 200 từ,” “Sử dụng ngôn ngữ thân thiện với bệnh nhân,” “Định dạng như một ghi chú SOAP,” hoặc “Duy trì giọng điệu chuyên nghiệp và khách quan.”
Thành phần này giúp đảm bảo kết quả không chỉ chính xác mà còn thực tế và có thể sử dụng trong ngữ cảnh dự định.
Ví dụ: các bác sĩ lâm sàng có thể cần tóm tắt ngắn gọn được định dạng để đọc nhanh trong các buổi thăm khám, trong khi tài liệu giáo dục bệnh nhân đòi hỏi ngôn ngữ dễ tiếp cận không có thuật ngữ chuyên môn.
Xác định rõ kỳ vọng về kết quả thông qua Prompt Engineering, người dùng có thể kiểm soát không chỉ những gì AI tạo ra mà còn cả cách nó xuất hiện và được đọc.
Nguyên tắc xây dựng Prompt
Rõ ràng và cụ thể
Nguyên tắc quan trọng nhất là Sự rõ ràng và cụ thể.
Một prompt phải được diễn đạt rõ ràng, súc tích và chính xác mà không có bất kỳ sự mơ hồ nào.
Tránh ngôn ngữ không rõ ràng hoặc các thuật ngữ có thể gây nhầm lẫn hoặc nhiều cách diễn giải.
Ví dụ, thay vì nói “Giải thích các yếu tố nguy cơ”, một prompt rõ ràng hơn sẽ là “Tóm tắt các yếu tố nguy cơ chính của bệnh động mạch vành ở người lớn trên 50 tuổi.”
Prompt càng chi tiết và cụ thể về nhiệm vụ, mục tiêu và yêu cầu liên quan thì khả năng AI tạo ra phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh càng cao.
Nguyên tắc này ngăn ngừa hiểu lầm và giảm khả năng đưa ra kết quả không liên quan hoặc không chính xác.
Điều này đặc biệt quan trọng trong y tế khi sự chính xác rất cần thiết.
Cung cấp ngữ cảnh đầy đủ
Cung cấp ngữ cảnh đầy đủ là điều cần thiết để giúp AI nắm bắt chính xác tình huống và các sắc thái liên quan đến nhiệm vụ.
Ngữ cảnh bao gồm thông tin nền, điều kiện hoặc bất kỳ chi tiết nào làm rõ môi trường mà prompt áp dụng.
Trong y tế là việc xác định thông tin bệnh nhân như tuổi, giới tính, tiền sử y tế, hoặc mô tả tình huống lâm sàng, mục tiêu điều trị, hoặc hướng dẫn liên quan cần tuân theo.
Ví dụ: “Đối với bệnh nhân nam 65 tuổi bị cao huyết áp và có tiền sử hút thuốc, hãy tóm tắt…”
Bằng cách cung cấp ngữ cảnh đầy đủ, người dùng giúp AI điều chỉnh phản hồi một cách phù hợp thay vì đưa ra câu trả lời chung chung.
Như vậy sẽ dẫn đến kết quả chính xác và phù hợp hơn với bối cảnh thực tế.
Xác định mục tiêu rõ ràng
Trước khi viết prompt, xác định mục tiêu rõ ràng là rất quan trọng vì đây là kết quả chính xác mà người dùng muốn đạt được.
Có một mục tiêu được xác định rõ ràng sẽ đóng vai trò như ngôi sao dẫn đường trong suốt quá trình thiết kế prompt.
Biết rõ mục tiêu sẽ ảnh hưởng đến lựa chọn từ ngữ, cấu trúc và mức độ chi tiết.
Ví dụ: nếu mục tiêu là tạo ra một tờ rơi hướng dẫn bệnh nhân ngắn gọn thay vì một báo cáo lâm sàng chi tiết, prompt nên phản ánh điều đó một cách rõ ràng.
Xác định mục tiêu giúp tập trung nỗ lực của AI vào việc tạo ra chính xác những gì cần thiết.
Do đó tiết kiệm thời gian và tránh thông tin không cần thiết hoặc không đúng mục tiêu.
Xác định định dạng đầu ra
Nguyên tắc tiếp theo liên quan đến xác định định dạng đầu ra.
Điều này có nghĩa là hướng dẫn AI về cách trình bày phản hồi dưới dạng bảng, danh sách, đoạn văn, báo cáo có cấu trúc, hoặc thậm chí ở các định dạng dữ liệu như JSON.
Ví dụ: “Cung cấp danh sách các triệu chứng dưới dạng gạch đầu dòng” hoặc “Định dạng bản tóm tắt theo cấu trúc ghi chú SOAP.”
Xác định chính xác định dạng đầu ra đảm bảo thông tin không chỉ chính xác mà còn được tổ chức và dễ dàng tích hợp vào quy trình làm việc hoặc các hệ thống khác.
Nó cũng kiểm soát độ dài và phong cách, làm cho phản hồi hữu ích và dễ tiếp cận hơn.
Điều này đặc biệt quan trọng trong y tế khi kết quả có thể cần phải phù hợp với hồ sơ sức khỏe điện tử hoặc định dạng báo cáo tiêu chuẩn.
Sử dụng ví dụ
Một kỹ thuật rất hiệu quả trong Prompt Engineering là cung cấp một hoặc nhiều cặp đầu vào-đầu ra mẫu trong chính prompt.
Phương pháp này, được gọi là Prompt đi kèm mẫu (Few-shot Prompting), giúp “dạy” AI loại phản hồi nào được mong đợi.
Đây là chi tiết đặc biệt cần thiết đối với các nhiệm vụ đòi hỏi định dạng nhất quán hoặc liên quan đến các khái niệm khó mô tả đầy đủ chỉ bằng từ ngữ.
Ví dụ: nếu muốn AI tạo ra bản tóm tắt bệnh nhân theo một phong cách cụ thể, việc đưa vào một ví dụ về bản tóm tắt được viết tốt kèm theo prompt có thể hướng dẫn mô hình tạo ra các kết quả tương tự.
Cách tiếp cận này giảm sự mơ hồ và làm rõ kỳ vọng mà không cần giải thích dài dòng.
Sử dụng ví dụ hoạt động giống như việc hiển thị một mẫu nhỏ hoặc bằng chứng về khái niệm, giúp AI dễ dàng bắt chước mẫu hoặc logic mong muốn.
Trong y tế, nơi độ chính xác và tính nhất quán rất quan trọng nên Prompt đi kèm mẫu có thể cải thiện độ tin cậy và giảm lỗi.
Tinh chỉnh lặp đi lặp lại
Hiếm khi prompt ban đầu mang lại kết quả hoàn hảo.
Tinh chỉnh lặp đi lặp lại thừa nhận rằng Prompt Engineering là một quá trình liên tục bao gồm thử nghiệm, đánh giá và điều chỉnh.
Sau khi kiểm tra một prompt, người dùng xem xét kết quả của AI, ghi lại bất kỳ thiếu sót hoặc lĩnh vực cần cải thiện, sau đó điều chỉnh từ ngữ, cấu trúc hoặc chi tiết để phù hợp hơn với mục tiêu dự định.
Chu kỳ này lặp lại cho đến khi kết quả đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng và tính liên quan.
Nguyên tắc này phản ánh một triết lý cốt lõi: giao tiếp hiệu quả với AI đòi hỏi sự tương tác và học hỏi từ phản hồi.
Thay vì mong đợi phản hồi hoàn hảo ngay từ đầu, tinh chỉnh lặp đi lặp lại chấp nhận sự thích ứng và cải tiến liên tục.
Trong các ứng dụng y tế thực tế, điều này có nghĩa là các bác sĩ lâm sàng hoặc nhà phát triển có thể dần dần tối ưu hóa các prompt để đạt được đề xuất chẩn đoán chính xác hơn.
Từ đó hướng dẫn bệnh nhân rõ ràng hơn hoặc các báo cáo được tổ chức tốt hơn.
Sử dụng từ khóa
Kết hợp từ khóa liên quan, đặc biệt là thuật ngữ y tế chính xác hoặc ngôn ngữ chuyên ngành là điều quan trọng để định hướng sự chú ý của AI vào các chủ đề và khái niệm đúng.
Ví dụ: đưa vào các thuật ngữ như “tăng huyết áp,” “xơ vữa động mạch,” hoặc “dấu ấn sinh học tim” trong một prompt hướng dẫn AI đặt phản hồi của nó trong bối cảnh của các lĩnh vực lâm sàng đó.
Từ khóa hoạt động như các biển chỉ dẫn giúp thu hẹp phạm vi và giảm câu trả lời không liên quan hoặc chung chung.
Sử dụng thuật ngữ chính xác không chỉ cải thiện tính liên quan mà còn nâng cao độ tin cậy và tính chuyên nghiệp của nội dung do AI tạo ra, một yếu tố quan trọng trong giao tiếp y tế.
Chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp
Các yêu cầu phức tạp có thể làm quá tải các mô hình AI nếu được đặt ra như một câu hỏi rộng đơn lẻ.
Nguyên tắc Chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp liên quan đến việc chia các nhiệm vụ khó thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn hoặc các prompt đơn giản hơn.
Cách tiếp cận này, đôi khi được gọi là Chuỗi Prompt, giúp hướng dẫn AI qua các giai đoạn tuần tự.
Mỗi giai đoạn tập trung vào một phần cụ thể của nhiệm vụ tổng thể và sau đó kết hợp các kết quả riêng lẻ thành kết quả cuối cùng toàn diện.
Ví dụ: thay vì yêu cầu AI tạo một báo cáo chẩn đoán đầy đủ cùng một lúc, bác sỹ có thể đầu tiên yêu cầu phân tích triệu chứng, sau đó là danh sách các chẩn đoán có thể, tiếp theo là khuyến nghị điều trị.
Mỗi bước trở nên rõ ràng hơn và dễ dàng hơn cho mô hình xử lý chính xác.
Chia nhỏ nhiệm vụ cải thiện độ chính xác và giảm lỗi bằng cách hạn chế tải nhận thức cho AI.
Nó cũng giúp việc khắc phục sự cố trở nên đơn giản hơn vì bác sỹ có thể xác định chính xác bước nào cần được tinh chỉnh.
Kỹ thuật xây dựng Prompt
Zero-shot Prompting
Zero-shot Prompting là hình thức thiết kế prompt cơ bản nhất.
Trong cách tiếp cận này, người dùng cung cấp hướng dẫn trực tiếp cho AI mà không bao gồm bất kỳ cặp đầu vào, đầu ra mẫu nào.
AI hoàn toàn dựa vào kiến thức đã thu được trong quá trình tiền huấn luyện và diễn giải nhiệm vụ chỉ dựa trên hướng dẫn được đưa ra.
Ví dụ: một prompt có thể đơn giản là: “Tóm tắt các yếu tố rủi ro chính đối với bệnh tiểu đường.” AI sau đó tạo ra phản hồi dựa trên hiểu biết nội tại của nó mà không cần minh họa trước.
Kỹ thuật này đơn giản và dễ sử dụng, không đòi hỏi sự chuẩn bị nào ngoài việc viết một hướng dẫn rõ ràng.
Tuy nhiên, hiệu quả của nó có thể bị hạn chế đối với các nhiệm vụ phức tạp hoặc được tùy chỉnh cao.
Đây là nơi AI có lợi từ việc nhìn thấy các ví dụ về định dạng hoặc phong cách đầu ra mong muốn.
Zero-shot prompting hoạt động tốt cho các truy vấn đơn giản hoặc khi người dùng muốn có phản hồi nhanh, tổng quát nhưng có thể thiếu chính xác hoặc nhất quán đối với các vấn đề phức tạp.
Few-shot Prompting
Few-shot Prompting, còn được gọi là Học tập trong ngữ cảnh.
Kỹ thuật này nâng cao hiệu suất AI bằng cách cung cấp một vài ví dụ thường từ một đến năm trong chính prompt.
Những ví dụ này hiển thị các cặp đầu vào và đầu ra mong muốn, minh họa hiệu quả cách AI nên phản hồi.
Ví dụ, một prompt có thể bao gồm hai mẫu tóm tắt bệnh nhân theo sau là một trường hợp mới mà AI nên tạo ra một bản tóm tắt tương tự.
Phương pháp này “dạy” mô hình cách thực hiện nhiệm vụ hoặc định dạng đầu ra mà không cần huấn luyện lại.
Few-shot prompting đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ cần định dạng đầu ra nhất quán hoặc khi chỉ riêng hướng dẫn không thể nắm bắt đầy đủ các sắc thái của phản hồi mong muốn.
Nó tận dụng khả năng thích ứng nhanh chóng của mô hình dựa trên các mẫu được trình bày trong prompt.
Trong y tế, Few-shot Prompting có thể cải thiện độ chính xác và sự mạch lạc trong việc tạo ra báo cáo, giải thích, hoặc tài liệu hướng dẫn bệnh nhân bằng cách hiển thị các ví dụ cụ thể.
Chain-of-Thought (CoT) Prompting
Chain-of-Thought (CoT) Prompting được thiết kế để tăng cường khả năng lý luận và giải quyết vấn đề nhiều bước của các mô hình ngôn ngữ lớn.
Thay vì yêu cầu câu trả lời trực tiếp, CoT hướng dẫn AI tạo ra một chuỗi các bước logic trung gian dẫn đến giải pháp cuối cùng.
Điều này có thể được kích hoạt theo hai cách:
- Zero-shot CoT, trong đó prompt bao gồm các cụm từ như “Hãy suy nghĩ từng bước một” để khuyến khích AI trình bày quá trình lý luận của mình trước khi trả lời.
- Few-shot CoT, cung cấp các prompt ví dụ với giải thích chi tiết từng bước minh họa cách đi đến kết luận.
Bằng cách làm rõ quá trình suy nghĩ, CoT cải thiện tính minh bạch và thường tăng độ chính xác cho các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi lý luận phân tầng như chẩn đoán phân biệt hoặc lập kế hoạch điều trị trong y tế.
Kỹ thuật này giúp người dùng hiểu cách AI đi đến kết luận và giảm lỗi phát sinh từ các phản hồi quá đơn giản hoặc không rõ nguồn gốc.
Tree-of-Thought (ToT) Prompting
(ToT) Prompting là mở rộng của phương pháp Chain-of-Thought (CoT) hỗ trợ các mô hình AI khám phá nhiều “nhánh” hoặc hướng lý luận đồng thời thay vì chỉ theo một chuỗi tuyến tính duy nhất.
Giống như cách con người xem xét các lựa chọn khác nhau và cân nhắc các phương án trước khi đưa ra quyết định.
ToT giúp AI tạo ra, đánh giá và so sánh nhiều giải pháp hoặc lập luận khả thi song song với nhau.
Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích cho các vấn đề phức tạp nơi tồn tại nhiều con đường hợp lý cần được đánh giá.
Ví dụ: trong quá trình ra quyết định lâm sàng, có thể có nhiều chẩn đoán phân biệt hoặc phương án điều trị đáng được khám phá.
Mô phỏng quá trình tư duy phân nhánh này, ToT có thể cải thiện tính kỹ lưỡng và vững chắc của các kết luận do AI tạo ra.
Vì vậy giảm nguy cơ bỏ qua các phương án khả thi.
Role Prompting
Role Prompting liên quan đến hướng dẫn AI đảm nhận một vai trò, nhân vật, hoặc quan điểm cụ thể khi tạo ra phản hồi.
Do đó giúp định hình giọng điệu, mức độ chuyên môn và phong cách để phù hợp với đối tượng và mục đích dự định.
Ví dụ: các prompt như “Hãy đóng vai bác sĩ tim mạch giải thích về suy tim cho bệnh nhân” hoặc “Bạn là nhà nghiên cứu y sinh, hãy tóm tắt bài báo này.”
Gán vai trò hướng dẫn AI điều chỉnh độ phức tạp ngôn ngữ, lĩnh vực trọng tâm và phong cách giao tiếp một cách phù hợp.
Ví dụ: một lời giải thích dành cho bác sĩ lâm sàng sẽ khác với tài liệu hướng dẫn bệnh nhân hoặc tóm tắt nghiên cứu về từ vựng và độ sâu kiến thức.
Role Prompting nâng cao tính liên quan và sự tương tác của người dùng bằng cách đảm bảo phản hồi phù hợp với kỳ vọng và nhu cầu của các bên liên quan khác nhau.
Prompt Chaining
Prompt Chaining là một kỹ thuật được thiết kế để giải quyết các nhiệm vụ lớn hoặc phức tạp bằng cách chia chúng thành một chuỗi các prompt đơn giản hơn.
Mỗi prompt giải quyết một phần cụ thể của vấn đề tổng thể và đầu ra từ một bước trở thành đầu vào hoặc ngữ cảnh cho bước tiếp theo.
Cách tiếp cận từng bước này giúp AI quản lý độ phức tạp hiệu quả bằng cách tập trung vào một khía cạnh tại một thời điểm.
Ví dụ: thay vì yêu cầu AI tạo một báo cáo lâm sàng đầy đủ cùng một lúc, prompt chaining có thể hướng dẫn nó trước tiên phân tích các triệu chứng, sau đó liệt kê các chẩn đoán có thể, tiếp theo là các xét nghiệm hoặc phương pháp điều trị được khuyến nghị.
Chiến lược dần dần này cải thiện độ chính xác và độ rõ ràng đồng thời giúp dễ dàng theo dõi và tinh chỉnh các kết quả trung gian.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) tích hợp khả năng tạo sinh của các mô hình ngôn ngữ lớn với khả năng truy cập theo thời gian thực đến các nguồn kiến thức có thẩm quyền bên ngoài như cơ sở dữ liệu y tế (ví dụ: PubMed), hướng dẫn lâm sàng nội bộ, hoặc hồ sơ bệnh nhân đã được ẩn danh.
Thay vì chỉ dựa vào kiến thức đã được huấn luyện trước của AI có thể đã lỗi thời hoặc không đầy đủ RAG giúp mô hình truy xuất thông tin liên quan từ các kho lưu trữ đáng tin cậy và kết hợp vào phản hồi của nó
Cách tiếp cận này nâng cao cả độ chính xác và tính phù hợp với ngữ cảnh bằng cách đặt nền tảng cho kết quả của AI trên bằng chứng cập nhật và dữ liệu cụ thể.
Trong y tế, RAG vô cùng giá trị cho việc tạo ra các đề xuất chẩn đoán chính xác, khuyến nghị điều trị.
Ngoài ra có thể tóm tắt nghiên cứu dựa trên những phát hiện khoa học mới nhất và quy trình của tổ chức.
Vai trò của Prompt trong y tế
Tối ưu hóa thông tin đầu vào
Prompt Engineering đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa thông tin đầu vào cung cấp cho hệ thống AI.
Một prompt được thiết kế tốt sẽ truyền đạt rõ ràng ý định của người dùng và cung cấp ngữ cảnh cần thiết để AI diễn giải yêu cầu một cách chính xác.
Trong lĩnh vực y tế, nơi dữ liệu thường phức tạp và có nhiều sắc thái, sự rõ ràng này là thiết yếu.
Ví dụ: khi yêu cầu AI tóm tắt hồ sơ bệnh án của bệnh nhân hoặc gợi ý các chẩn đoán phân biệt, chất lượng phản hồi của AI phụ thuộc trực tiếp vào cách thiết kế prompt.
Một prompt chi tiết, rõ ràng và giàu ngữ cảnh giúp AI tập trung vào thông tin liên quan và đưa ra kết quả chính xác, khả thi.
Ngược lại, những prompt mơ hồ hoặc cấu trúc kém có thể dẫn đến câu trả lời không liên quan hoặc không chính xác.
Từ đó cản trở quá trình ra quyết định lâm sàng hoặc thậm chí gây ra hậu quả nguy hiểm.
Do đó, Prompt Engineering đóng vai trò như một công cụ then chốt để đảm bảo AI hiểu đúng những gì được hỏi và phản hồi với thông tin chính xác và đáng tin cậy.
Đảm bảo an toàn và đạo đức
Mức độ quan trọng trong y tế đặc biệt cao vì lỗi hoặc định kiến có thể gây ra hậu quả thực tế ảnh hưởng đến sự an toàn và sức khỏe của bệnh nhân.
Prompt Engineering đóng vai trò quan trọng trong giảm thiểu những rủi ro này bằng cách kiểm soát chất lượng đầu ra của AI.
Một prompt thiếu cẩn trọng hoặc không rõ ràng có thể tạo ra kết quả gây hiểu lầm, tiềm ẩn khả năng khiến bác sĩ đưa ra quyết định không chính xác.
Tệ hơn, nó có thể củng cố những định kiến có hại hiện diện trong dữ liệu huấn luyện của AI.
Đây là những định kiến ảnh hưởng không công bằng hoặc không chính xác đến một số nhóm dân số nhất định.
Theo cách này, Prompt Engineering không chỉ là một kỹ thuật cải thiện hiệu suất mà còn là biện pháp bảo vệ giúp duy trì tiêu chuẩn đạo đức và an toàn cho bệnh nhân.
Thiết kế cẩn thận prompt, các chuyên gia y tế có thể giảm thiểu rủi ro về lỗi và định kiến.
Từ đó đảm bảo cho các công cụ AI tạo sinh đóng góp tích cực và có trách nhiệm vào công tác chăm sóc lâm sàng.
Nâng cao hiệu quả của AI tạo sinh
Sự thành công của việc triển khai AI tạo sinh trong hệ thống y tế phụ thuộc rất nhiều vào sự tin tưởng và chấp nhận của người dùng.
Prompt Engineering ảnh hưởng đến điều này bằng cách tạo ra các prompt chuẩn hóa, hiệu quả và an toàn.
Vì vậy đảm bảo cung cấp kết quả nhất quán và hữu ích.
Nếu các mô hình AI thường xuyên đưa ra kết quả chất lượng cao nhờ vào prompt được thiết kế tốt, các bác sĩ và nhân viên y tế sẽ có xu hướng đón nhận những công nghệ này như những trợ lý giá trị thay vì công cụ dễ gây lỗi hoặc thất vọng.
Sự chấp nhận này thúc đẩy quá trình tích hợp tốt hơn vào công việc hàng ngày và cuối cùng cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Hơn nữa, thiết kế prompt chuẩn hóa có thể đơn giản hóa nỗ lực đào tạo cho các chuyên gia y tế.
Do đó hỗ trợ họ tương tác tự tin với hệ thống AI mà không cần kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.
Tuân thủ quy định pháp lý
Y tế là lĩnh vực được quản lý chặt chẽ để bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân, an ninh dữ liệu, và tiêu chuẩn đạo đức.
Prompt Engineering đóng vai trò quan trọng trong hỗ trợ các tổ chức đáp ứng những yêu cầu này khi sử dụng AI tạo sinh.
Khi xây dựng cẩn thận các prompt tránh yêu cầu hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm của bệnh nhân một cách không cần thiết và bằng cách hướng dẫn AI tạo ra kết quả tuân thủ luật bảo mật, Prompt Engineering giúp giảm thiểu rủi ro pháp lý.
Nó cũng hỗ trợ tuân thủ các hướng dẫn đạo đức bằng cách đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong cách tạo ra và sử dụng nội dung do AI tạo ra.
Theo nghĩa này, Prompt Engineering không chỉ là một nhiệm vụ kỹ thuật mà còn là một thực tiễn chiến lược giúp sử dụng AI phù hợp với các khuôn khổ quy định và kỳ vọng của xã hội.
Ứng dụng Prompt trong y tế
Chẩn đoán và quyết định lâm sàng (CDSS)
Hỗ trợ chẩn đoán
Một trong những ứng dụng chính của Prompt Engineering trong Hệ thống Hỗ trợ Quyết định Lâm sàng (CDSS) là hỗ trợ chẩn đoán.
Thông qua thiết kế cẩn thận các câu nhắc bao gồm thông tin lâm sàng chi tiết như triệu chứng, dấu hiệu và tiền sử bệnh nhân, AI có thể tạo ra danh sách toàn diện các chẩn đoán phân biệt.
Ngoài ra, Prompt Engineering có thể hướng dẫn AI phân tích và diễn giải kết quả xét nghiệm hoặc phát hiện từ hình ảnh y tế, cung cấp những hiểu biết giúp bác sĩ lâm sàng nắm bắt tốt hơn các dữ liệu phức tạp.
Ví dụ: AI có thể diễn giải các chỉ số bất thường trong xét nghiệm máu hoặc làm nổi bật các vùng đáng ngờ trong hình ảnh quét.
Hơn nữa, Prompt Engineering giúp AI đề xuất các xét nghiệm chẩn đoán tiếp theo phù hợp dựa trên bức tranh lâm sàng hiện tại.
Tương tác năng động hỗ trợ tối ưu hóa quy trình chẩn đoán, đảm bảo thu thập thông tin liên quan một cách hiệu quả.
Nhìn chung, thiết kế Prompt Engineering hiệu quả đảm bảo AI đưa ra các gợi ý chẩn đoán chính xác và có ý nghĩa lâm sàng/
Từ đó hỗ trợ nhân viên y tế đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin đầy đủ.
Cung cấp thông tin và tóm tắt
Một vai trò quan trọng khác của Prompt Engineering trong CDSS nằm ở việc cung cấp kiến thức y khoa mới nhất.
Xây dựng câu nhắc yêu cầu tóm tắt bằng chứng khoa học mới nhất từ các thử nghiệm lâm sàng gần đây, các đánh giá hệ thống, hoặc hướng dẫn lâm sàng AI có thể cung cấp thông tin ngắn gọn liên quan giúp bác sĩ luôn nắm bắt thông tin mới.
Chức năng này hỗ trợ y học dựa trên bằng chứng bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu đang phát triển nhanh chóng và thực hành lâm sàng hàng ngày.
Prompt Engineering được thiết kế tốt đảm bảo AI chắt lọc các nghiên cứu phức tạp thành những hiểu biết có thể áp dụng được, được điều chỉnh cho các tình huống bệnh nhân cụ thể.
Ví dụ: Prompt Engineering có thể yêu cầu AI tóm tắt các hướng dẫn quản lý huyết áp mới liên quan đến bệnh nhân mắc nhiều bệnh cùng lúc.
Do đó giúp các bác sĩ lâm sàng cập nhật thông tin mà không cần phải thủ công sàng lọc qua lượng tài liệu khổng lồ.
Prompt Engineering tạo điều kiện chuyển giao kiến thức, tăng cường khả năng cho bác sĩ đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng tốt nhất hiện có.
Khuyến nghị điều trị tùy chỉnh
Prompt Engineering cũng đóng vai trò then chốt trong đề xuất các phương án điều trị cá nhân hóa dựa trên chẩn đoán và đặc điểm cá nhân của bệnh nhân như tuổi tác, bệnh mãn tính và dị ứng thuốc.
Khi tích hợp những chi tiết này vào Prompt, AI có thể khuyến nghị các liệu pháp thích hợp bao gồm lựa chọn thuốc, liều lượng và thời gian điều trị.
Ngoài ra cũng đồng thời cảnh báo về các tương tác thuốc tiềm ẩn hoặc tác dụng phụ.
Ví dụ: Prompt có thể hướng dẫn AI: “Đề xuất các phương án điều trị cho bệnh nhân 70 tuổi mắc bệnh tiểu đường kèm bệnh thận mạn tính và dị ứng với penicillin.
Phản hồi sẽ phản ánh các lựa chọn được điều chỉnh có xem xét đến tính an toàn và hiệu quả.
Cách tiếp cận cá nhân hóa này nâng cao an toàn cho bệnh nhân và tối ưu hóa kết quả điều trị bằng cách điều chỉnh kế hoạch điều trị phù hợp với hồ sơ riêng biệt của từng bệnh nhân.
Phân loại và tiên lượng
Prompt Engineering hỗ trợ phân loại bệnh nhân và tiên lượng trong CDSS.
Bằng cách thiết kế Prompt đánh giá dữ liệu lâm sàng, AI có thể hỗ trợ phân loại bệnh nhân dựa trên tính khẩn cấp hoặc mức độ nghiêm trọng của bệnh.
Hơn nữa, nó hỗ trợ dự đoán các rủi ro như biến chứng hoặc tiến triển của bệnh, cung cấp tầm nhìn quý giá cho việc lập kế hoạch chăm sóc.
Ví dụ: AI có thể ước tính khả năng trầm trọng thêm của suy tim hoặc nguy cơ nhiễm trùng sau phẫu thuật.
Thông qua việc xây dựng câu nhắc chính xác, những hiểu biết dự đoán này trở thành công cụ đáng tin cậy để ưu tiên chăm sóc và khởi động các can thiệp phòng ngừa.
Quản lý hồ sơ bệnh án và tài liệu y khoa
Tóm tắt hồ sơ y tế
Một trong những ứng dụng chính là hướng dẫn AI tóm tắt hồ sơ y tế dài và phức tạp một cách nhanh chóng.
Hồ sơ bệnh nhân thường chứa nhiều ghi chú, kết quả xét nghiệm và quan sát lâm sàng tích lũy theo thời gian.
Vì vậy có thể gây khó khăn cho bác sĩ khi xem xét chi tiết.
Bằng cách xây dựng các câu nhắc hướng dẫn AI trích xuất thông tin quan trọng và tạo ra bản tóm tắt ngắn gọn, các chuyên gia y tế có thể nắm được tổng quan hiệu quả về tiền sử, tình trạng hiện tại và các vấn đề liên quan của bệnh nhân.
Ví dụ: một câu nhắc có thể chỉ dẫn AI “Tóm tắt các chẩn đoán chính, phương pháp điều trị và kết quả xét nghiệm gần đây từ hồ sơ của bệnh nhân này.”
Điều này đẩy nhanh quá trình xem xét lâm sàng và hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên thông tin đầy đủ hơn.
Tạo ghi chú và báo cáo lâm sàng
Prompt Engineering cũng hỗ trợ việc tạo ghi chú lâm sàng và các loại báo cáo y tế dựa trên dữ liệu đầu vào hoặc mẫu có sẵn.
AI có thể được hướng dẫn để soạn thảo ghi chú tiến triển, ghi chú SOAP (Chủ quan, Khách quan, Đánh giá, Kế hoạch), tóm tắt xuất viện, hoặc các tài liệu khác cần thiết trong môi trường y tế.
Điều này giảm thiểu việc nhập liệu thủ công và giúp duy trì tính nhất quán và đầy đủ.
Ví dụ: một Prompt như “Tạo ghi chú SOAP dựa trên chi tiết cuộc gặp bệnh nhân sau đây” sẽ hướng dẫn AI tạo ra các ghi chú có cấu trúc, chuyên nghiệp để bác sĩ lâm sàng xem xét và hoàn thiện.
Ứng dụng này nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong tài liệu lâm sàng đồng thời giải phóng nhân viên y tế để tập trung hơn vào chăm sóc bệnh nhân.
Trích xuất thông tin cụ thể
Hồ sơ y tế thường chứa các mục nhập văn bản tự do phi cấu trúc khiến việc truy xuất dữ liệu trở nên khó khăn.
Prompt Engineering hỗ trợ AI tự động trích xuất các điểm dữ liệu cụ thể, có cấu trúc như thuốc hiện tại, kết quả xét nghiệm bất thường hoặc tiền sử dị ứng từ những văn bản này.
Ví dụ: Prompt có thể là, “Liệt kê tất cả các loại thuốc đang sử dụng được đề cập trong ghi chú lâm sàng này,” giúp AI xác định chính xác thông tin liên quan.
Khả năng này hỗ trợ tổ chức dữ liệu tốt hơn trong hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR).
Từ đó tạo điều kiện hỗ trợ quyết định lâm sàng và tăng cường khả năng tương tác bằng cách giúp các thông tin quan trọng dễ dàng tiếp cận.
Chuẩn hóa dữ liệu
Prompt Engineering giúp ích trong chuẩn hóa thuật ngữ lâm sàng bằng cách hỗ trợ ánh xạ các khái niệm y tế vào hệ thống mã hóa chuẩn như ICD (Phân loại Quốc tế về Bệnh tật) hoặc SNOMED CT (Danh pháp Y khoa Hệ thống – Thuật ngữ Lâm sàng).
Bằng cách thiết kế các Prompt hướng dẫn AI nhận biết và chuyển đổi các biểu đạt lâm sàng đa dạng thành mã chuẩn hóa, các tổ chức y tế có thể cải thiện độ chính xác trong thanh toán, triển khai phân tích dữ liệu có ý nghĩa, và tuân thủ các yêu cầu pháp lý.
Ví dụ: Prompt có thể yêu cầu: “Ánh xạ các chẩn đoán và thủ thuật sau đây từ ghi chú này sang mã ICD-10.”
Chuẩn hóa dữ liệu đảm bảo tính nhất quán giữa các hệ thống và tạo thuận lợi cho giao tiếp giữa các nhà cung cấp dịch vụ y tế.
Nâng cao chất lượng tài liệu hướng dẫn
Tạo hướng dẫn tùy chỉnh
Một ứng dụng quan trọng là khả năng soạn thảo tài liệu hướng dẫn cá nhân hóa như tờ rơi, bài viết giải thích, hoặc hướng dẫn chăm sóc tại nhà.
Những tài liệu này được điều chỉnh phù hợp với tình trạng bệnh cụ thể, kế hoạch điều trị và đặc biệt là trình độ hiểu biết của từng bệnh nhân hoặc nhóm bệnh nhân.
Thông qua xây dựng Prompt chính xác, AI có thể điều chỉnh độ phức tạp của ngôn ngữ, các trọng tâm và ví dụ để đảm bảo thông tin phù hợp và dễ hiểu đối với mỗi đối tượng.
Ví dụ: một Prompt có thể hướng dẫn AI: “Tạo hướng dẫn chăm sóc tại nhà cho bệnh nhân tiểu đường có kiến thức sức khỏe hạn chế.”
Khả năng tùy chỉnh này cải thiện sự tham gia của bệnh nhân, nâng cao hiểu biết, và tuân thủ các khuyến nghị điều trị bằng cách cung cấp thông tin theo cách phù hợp với bối cảnh riêng của mỗi người.
Giải thích thuật ngữ y tế phức tạp
Một tính năng quan trọng khác là khả năng của AI được hướng dẫn bởi các Prompt để chuyển đổi thuật ngữ y tế phức tạp thành ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu.
Điều này có thể bao gồm việc cung cấp định nghĩa, các phép so sánh hoặc ví dụ minh họa để làm rõ các khái niệm khó.
Ví dụ: Prompt có thể yêu cầu: “Giải thích ‘nhồi máu cơ tim’ bằng thuật ngữ đơn giản phù hợp với người không chuyên.”
Trong trường hợp được hỗ trợ, AI cũng có thể kết hợp hình ảnh hoặc sơ đồ để tăng cường sự hiểu biết.
Khi làm cho thuật ngữ y tế dễ tiếp cận hơn giảm bớt sự nhầm lẫn và lo lắng của bệnh nhân.
Do đó trao quyền cho họ tham gia tích cực vào các quyết định chăm sóc của mình.
Trả lời các câu hỏi thường gặp
Prompt Engineering cũng giúp AI tạo ra các phản hồi nhất quán, dựa trên bằng chứng cho những câu hỏi phổ biến của bệnh nhân về bệnh tật, thuốc men, hoặc thủ thuật y tế.
Bằng cách thiết kế các Prompt phản ánh những thắc mắc điển hình của bệnh nhân như “Những tác dụng phụ của loại thuốc này là gì?” hoặc “Tôi nên chuẩn bị như thế nào cho ca phẫu thuật?” AI có thể đưa ra câu trả lời rõ ràng và đáng tin cậy nhằm nâng cao kiến thức cho bệnh nhân.
Các câu trả lời FAQ chuẩn hóa giúp đảm bảo cho bệnh nhân nhận được thông tin chính xác bất kể khi nào hoặc ở đâu họ hỏi.
Vì vậy thúc đẩy sự tin tưởng và giảm thiểu thông tin sai lệch.
Nghiên cứu y khoa và phân tích dữ liệu
Tổng hợp và phân tích tài liệu
Một trong những ứng dụng giá trị nhất là giúp các nhà nghiên cứu nhanh chóng tổng hợp thông tin từ tài liệu khoa học rộng lớn, báo cáo nghiên cứu, và các nguồn khác.
AI được hướng dẫn bởi các Prompt thiết kế tốt có thể xác định các chủ đề chính, trích xuất những điểm dữ liệu quan trọng và tóm tắt các phát hiện chính xuyên suốt nhiều tài liệu.
Ví dụ: Prompt có thể hướng dẫn AI: “Tóm tắt các kết luận chính từ các nghiên cứu gần đây về hiệu quả của vắc-xin COVID-19.”
Khả năng này tiết kiệm thời gian đáng kể cho nhà nghiên cứu bằng cách chắt lọc nội dung khổng lồ thành những bản tóm tắt ngắn gọn, dễ tiêu hóa.
Khả năng tổng hợp như vậy hỗ trợ đánh giá tài liệu, phân tích tổng hợp và cập nhật với các lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng.
Phân tích bộ dữ liệu lớn
Prompt Engineering cũng hỗ trợ phân tích các bộ dữ liệu lớn như kết quả thử nghiệm lâm sàng hoặc hồ sơ y tế công cộng.
Từ đó giúp phát hiện các mẫu, xu hướng hoặc mối tương quan tiềm ẩn mà có thể bị bỏ qua.
Thông qua Prompt xác định loại phân tích hoặc mối quan hệ cần khám phá, AI có thể hỗ trợ xác định các liên kết đáng kể hoặc tạo ra các giả thuyết.
Ví dụ: Prompt có thể là “Phân tích bộ dữ liệu này để tìm mối tương quan giữa đặc điểm nhân khẩu học của bệnh nhân và kết quả điều trị.”
Hiểu biết dựa trên dữ liệu này đẩy nhanh quá trình khám phá và cung cấp thông tin cho việc ra quyết định dựa trên bằng chứng trong nghiên cứu y tế.
Tạo ý tưởng và thiết kế
Một tính năng quan trọng khác là hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc phát triển ý tưởng mới, xây dựng câu hỏi nghiên cứu, hoặc phác thảo thiết kế nghiên cứu.
Xây dựng Prompt hiệu quả có thể hướng dẫn AI đưa ra các giả thuyết hoặc cấu trúc quy trình dựa trên kiến thức hiện có.
Ví dụ: các nhà nghiên cứu có thể đưa ra Prompt: “Đề xuất các câu hỏi nghiên cứu tiềm năng về tác động của chế độ ăn uống đối với sức khỏe tim mạch,” hoặc “Phác thảo thiết kế nghiên cứu để đánh giá phương pháp điều trị tiểu đường mới.”
Quá trình hình thành ý tưởng hợp tác này kích thích sự sáng tạo và giúp đơn giản hóa việc lập kế hoạch nghiên cứu.
Hỗ trợ soạn thảo bản thảo
Prompt Engineering có thể nâng cao quy trình viết khoa học bằng cách hỗ trợ soạn thảo các phần khác nhau của bản thảo như phần giới thiệu, tổng quan tài liệu, hoặc thảo luận dựa trên dữ liệu và kết quả nghiên cứu.
Các Prompt như “Viết phần giới thiệu cho một bài báo về kháng kháng sinh dựa trên những kết quả này” giúp AI tạo ra các bản nháp mạch lạc mà các nhà nghiên cứu có thể hoàn thiện.
Sự hỗ trợ này giảm thời gian viết và giúp duy trì sự rõ ràng và cấu trúc trong giao tiếp khoa học.
Cải thiện tương tác lâm sàng và hành chính
Chatbot và trợ lý ảo
Một ứng dụng nổi bật liên quan đến việc xây dựng chatbot và trợ lý ảo có khả năng trả lời các câu hỏi phổ biến của bệnh nhân liên quan đến lịch hẹn, thủ tục hành chính, hoặc thông tin sức khỏe cơ bản.
Nếu thiết kế Prompt chính xác, những tác nhân AI này có thể hiểu và phản hồi thích hợp với nhiều câu hỏi đa dạng, cải thiện sự tham gia và hài lòng của bệnh nhân.
Ngoài ra, trợ lý ảo có thể hỗ trợ nhân viên y tế bằng cách nhanh chóng truy xuất thông tin hoặc hướng dẫn qua các quy trình, từ đó tăng hiệu quả hoạt động.
Ví dụ: Prompt có thể hướng dẫn AI: “Giúp bệnh nhân đặt lại lịch hẹn và cung cấp hướng dẫn chuẩn bị trước khi đến khám.”
Các Prompt được thiết kế tốt đảm bảo tương tác cảm thấy tự nhiên, phù hợp và hữu ích.
Do đó thúc đẩy giao tiếp dễ dàng hơn giữa bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ.
Quản lý liên lạc điện tử
Prompt Engineering cũng hỗ trợ tự động hóa phản hồi cho email hoặc tin nhắn từ bệnh nhân qua các cổng thông tin điện tử như hệ thống InBasket trong hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR).
Các Prompt được tinh chỉnh cẩn thận giúp AI soạn thảo phản hồi giải quyết chính xác mối quan tâm của bệnh nhân trong khi duy trì giọng điệu và sự rõ ràng phù hợp.
Quan trọng hơn là những điều chỉnh lặp đi lặp lại dựa trên phản hồi từ bác sĩ lâm sàng và bệnh nhân đã được chứng minh là cải thiện đáng kể sự chấp nhận và chất lượng của bản nháp tin nhắn do AI tạo ra.
Ví dụ: Prompt có thể chỉ đạo AI: “Soạn một phản hồi lịch sự giải thích tác dụng phụ của thuốc dựa trên câu hỏi của bệnh nhân.”
Tự động hóa giúp giảm khối lượng công việc cho bác sĩ lâm sàng đồng thời đảm bảo giao tiếp kịp thời và nhất quán.
Tự động hóa công việc hành chính
Prompt Engineering tạo điều kiện tự động hóa các công việc hành chính như lên lịch hẹn, nhắc nhở bệnh nhân.
Ngoài ra có thể xử lý các yêu cầu tiêu chuẩn hoặc hỗ trợ quy trình thanh toán và bảo hiểm.
Bằng cách xây dựng Prompt xác định hành động cụ thể như xác nhận cuộc hẹn hoặc cung cấp thông tin bảo hiểm, hệ thống AI có thể quản lý hiệu quả các hoạt động thường xuyên mà nếu không sẽ tiêu tốn thời gian của nhân viên.
Ví dụ: Prompt có thể là: “Lên lịch thăm khám theo dõi hai tuần sau khi xuất viện và gửi tin nhắn nhắc nhở cho bệnh nhân.”
Tự động hóa các quy trình này nâng cao hiệu quả công việc, giảm lỗi.
Vì vậy cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân bằng cách đảm bảo các công việc quan trọng được xử lý kịp thời.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
