Home LAZY AIAI Trong Healthcare: Bài Học Từ Thực Tiễn Sử Dụng

AI Trong Healthcare: Bài Học Từ Thực Tiễn Sử Dụng

Khám phá những bài học thực tế về việc sử dụng AI trong ngành Healthcare, từ việc tối ưu prompt đến xây dựng quy trình review. Chia sẻ kinh nghiệm thực tế từ người trong ngành.

by admin
0 comments

Những bài học thực tế khi sử dụng AI trong Healthcare

Từ buổi chia sẻ với các đồng nghiệp về AI, tôi nhận thấy nhiều người đang có những lo ngại cũng như kỳ vọng quá mức về công nghệ này. Hãy cùng nhìn lại những “tai nạn” và bài học khi áp dụng AI trong Healthcare.

1. Vấn đề với “prompt thần thánh”

Thực trạng

  • Sử dụng cùng một prompt cho nhiều nền tảng AI khác nhau (ChatGPT, Claude, Gemini) tạo ra kết quả khác biệt hoàn toàn
  • Mỗi AI platform có đặc điểm và thế mạnh riêng

Bài học

  • Cần hiểu rõ đặc tính của từng AI
  • Chọn công cụ phù hợp với mục tiêu cụ thể

2. Hạn chế của mega prompt

Vấn đề thường gặp

  • Đưa quá nhiều thông tin vào một prompt
  • Brief sản phẩm + target + tone voice trong cùng một lần yêu cầu

Quy trình tối ưu

  1. Phân tích đối tượng và insight
  2. Xác định framework được phép sử dụng
  3. Phát triển nội dung theo từng hướng
  4. Review và điều chỉnh liên tục

3. Thoát khỏi khuôn mẫu cứng nhắc

Chuyển biến trong cách tiếp cận

  • Cách cũ: “Với vai trò là dược sĩ chuyên ngành dinh dưỡng…”
  • Cách mới: “Phân tích cơ chế tác động của [thành phần X] dựa trên nghiên cứu PubMed”

Kết quả

  • Nội dung chính xác hơn
  • Không bị gò bó về format
  • Tăng tính linh hoạt trong tương tác

4. Tận dụng khả năng đối thoại với AI

Quy trình tương tác hiệu quả

  1. Nhận kết quả ban đầu
  2. Yêu cầu AI giải thích sâu hơn
  3. Phát hiện và điều chỉnh thông tin chưa chuẩn xác

Ví dụ thực tế về Vitamin D3

  • Bước 1: Yêu cầu viết về vai trò D3 trong hấp thu canxi
  • Bước 2: Đề nghị giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản
  • Bước 3: Xác minh qua các nghiên cứu khoa học

5. Human in the Loop

Quy trình Review & Revise cần được áp dụng nghiêm túc với:

  • Checklist chi tiết
  • Đầu mục kiểm tra cụ thể
  • Quy trình đánh giá chất lượng

Kinh nghiệm thực tiễn

  1. Tập trung vào tối ưu quy trình hơn là tối ưu prompt
  2. Duy trì đối thoại liên tục với AI
  3. Thử nghiệm các phương pháp tiếp cận mới
  4. Xây dựng kiến thức chuyên môn riêng
  5. Tìm bộ công cụ AI phù hợp với nhu cầu cụ thể

Góc nhìn cá nhân

Theo Bửu Trung – Dân MKT Lười, thích Tối ưu #luoithichtoiuu #buutrung #lazyAI #healthcareAI

You may also like

Leave a Comment