Kế hoạch triển khai chi tiết Tuần đầu cho trợ lý AI chăm sóc hệ vận động người trung niên và cao tuổi

BẢN XUẤT LƯU TRỮ — GIỮ RIÊNG PHIÊN BẢN. Nguồn: báo cáo Deep Research đã lưu ngày 19/09/2026, xuất từ toàn bộ phần văn bản truy cập được. Bản trích xuất không cung cấp liên kết trích dẫn gốc; tên nguồn trong nội dung được giữ nguyên và chưa được kiểm chứng lại tại lần xuất này. Các lịch, KPI, kết quả kỳ vọng, ví dụ nhật ký và trạng thái trong biểu mẫu giữ tính chất kế hoạch/đề xuất; chưa có xác nhận độc lập rằng công việc hoặc phê duyệt đã diễn ra. Xem tệp 07 để biết giới hạn nguồn.

Tóm tắt điều hành

Mục tiêu của tuần đầu không phải xây chatbot hoàn chỉnh, mà phải tạo được “móng dữ liệu và an toàn” đủ chắc để từ tuần sau có thể phát triển trợ lý mà không rơi vào tình trạng AI trả lời y khoa bằng kiến thức hỗn hợp, lỗi thời hoặc không truy xuất được nguồn.

Đây là điểm đặc biệt quan trọng. WHO ước tính khoảng 1,71 tỷ người trên thế giới sống với các tình trạng cơ xương khớp; nhóm bệnh này là nguyên nhân hàng đầu đóng góp vào tình trạng khuyết tật, đồng thời gánh nặng tăng cùng quá trình già hóa dân số. WHO ICOPE cũng đặt duy trì chức năng cơ xương khớp, vận động và phòng ngừa té ngã trong các ưu tiên chăm sóc người cao tuổi tại cộng đồng. Điểm quan trọng nhất phát hiện trong quá trình nghiên cứu nguồn là không thể đơn giản “đưa sách y khoa vào RAG rồi cho AI trả lời”. Kiến thức y khoa thay đổi theo thời gian, theo quốc gia và theo guideline. Ví dụ, hướng dẫn cơ xương khớp của Bộ Y tế Việt Nam được ban hành theo Quyết định 361/QĐ-BYT năm 2014 và tài liệu có đề cập PRP, cấy ghép tế bào gốc trong điều trị thoái hóa khớp gối. Trong khi đó, bản tóm tắt guideline thoái hóa khớp mới của American College of Rheumatology, đăng ngày 14/09/2026, lại đưa ra khuyến cáo mạnh chống PRP và tiêm tế bào gốc đối với thoái hóa khớp gối/háng. Đây không phải cơ sở để máy tự chọn guideline nào “đúng hơn”; nó cho thấy mỗi knowledge item phải có phiên bản, ngày, đối tượng, phạm vi áp dụng, nguồn và trạng thái bác sĩ duyệt.

Do đó, kiến trúc công việc tuần đầu được xây theo chuỗi:

Nguồn → claim y khoa → kiểm tra nguồn/phiên bản → phát hiện xung đột → bác sĩ duyệt → knowledge item → FAQ → kiểm thử an toàn → sau đó mới cho chatbot sử dụng.

WHO cũng yêu cầu các ứng dụng AI y tế phải đặt đạo đức, quyền con người và trách nhiệm giải trình ở trung tâm; hướng dẫn mới về mô hình đa phương thức năm 2025 mở rộng vấn đề này cho generative AI/LMM. ### Giả định lập kế hoạch

Kế hoạch sử dụng các giả định người dùng yêu cầu:

Thời lượng AI bên dưới là thời gian chạy + kiểm tra đầu ra, không phải “person-hour” tương đương con người. Nhiều tác vụ AI có thể chạy song song.

Kết quả bắt buộc khi hết tuần:

1. Project Charter và phạm vi y khoa v0.1.
2. Registry tối thiểu 12 nguồn ưu tiên, có metadata và đánh giá chất lượng.
3. Bộ evidence cards/clinical claims đầu tiên có truy xuất nguồn.
4. Taxonomy cơ xương khớp v0.1.
5. Knowledge-item schema có versioning và clinical-review gate.
6. Bộ câu hỏi phỏng vấn chuyên gia.
7. Bộ khảo sát người trung niên/cao tuổi.
8. FAQ draft đầu tiên.
9. Safety policy và safety test cases.
10. Pipeline thử nghiệm voice-to-text bằng dữ liệu tổng hợp.
11. Nhật ký nghiên cứu đủ 7 ngày.
12. Week-1 Evidence Pack để đưa bác sĩ review.

Khung nguồn, phân vai và nguyên tắc kiểm soát

Hệ thống phân cấp nguồn

Trong tuần đầu, nguồn được phân thành các tầng sau:

Bộ nguồn khởi tạo nên bao gồm hướng dẫn chính thức của Bộ Y tế Việt Nam, WHO Musculoskeletal Health, WHO ICOPE, WHO Physical Activity, ACR OA 2026 và các guideline chuyên khoa phù hợp. WHO khuyến nghị các can thiệp cho người cao tuổi phải lấy nhu cầu và sở thích của từng người làm trung tâm; WHO Physical Activity guideline có khuyến nghị riêng cho người cao tuổi và người có bệnh mạn tính/khuyết tật. ACR 2026 cũng minh họa lý do trợ lý không nên biến guideline thành câu trả lời máy móc: quản lý OA phải cá nhân hóa, tính tới triệu chứng, bệnh đồng mắc, chống chỉ định, nguy cơ tác dụng phụ và khả năng tiếp cận điều trị; giáo dục/tự quản lý và vận động là thành phần quan trọng nhưng quyết định điều trị cụ thể vẫn cần chuyên môn phù hợp. ### Phân vai AI và con người

Quy ước vai trò AI:

“AI tự thực hiện” ở đây nghĩa là không cần con người hướng dẫn từng bước, nhưng đầu ra vẫn ở trạng thái DRAFT. Nội dung y khoa chỉ được chuyển sang APPROVED khi qua human gate.

WHO yêu cầu AI y tế phải có governance và accountability; tài liệu regulatory considerations của WHO cũng nhấn mạnh đánh giá risk–benefit, đánh giá hiệu năng và giám sát hệ thống. ### Các việc AI có thể làm gần như tự động

Literature search & summarization: tìm tài liệu chính thống, trích metadata, tóm tắt cấu trúc và phát hiện tài liệu trùng.

Clinical extraction: trích dấu hiệu, triệu chứng, yếu tố nguy cơ, recommendation, population, strength/certainty nếu tài liệu có nêu.

Taxonomy generation: tạo cấu trúc như:

Vùng cơ thể → triệu chứng → vấn đề/bệnh → yếu tố nguy cơ → tự chăm sóc → cần khám → khẩn cấp → nguồn.

FAQ draft: chuyển kiến thức đã duyệt thành các cách hỏi tự nhiên như “Tôi 65 tuổi, sáng ngủ dậy đầu gối cứng thì có phải thoái hóa không?”.

Voice-to-text preprocessing: tách câu, chuẩn hóa dấu câu, đánh dấu từ không chắc chắn, giữ nguyên tên thuốc/khớp/vị trí đau thay vì tự đoán.

Data de-identification assistance: nhận diện họ tên, số điện thoại, địa chỉ, bệnh viện, mã hồ sơ… và đề xuất masking. Tuy nhiên phải audit bằng người; không được coi đầu ra LLM mặc nhiên là dữ liệu đã ẩn danh.

Qualitative coding: phân loại transcript phỏng vấn thành pain points, motivation, trust, digital barriers, desired outcomes.

Các việc bắt buộc do con người review hoặc phê duyệt

Nghiên cứu viên chịu trách nhiệm duyệt phạm vi, quyền sử dụng tài liệu, dữ liệu được đưa vào hệ thống, phương pháp nghiên cứu, questionnaire cuối cùng, nhật ký và quyết định publish.

Bác sĩ cơ xương khớp/phục hồi chức năng phải duyệt clinical claims, dấu hiệu cảnh báo, tiêu chí khuyến nghị đi khám, nội dung về thuốc/thủ thuật, câu trả lời nguy cơ cao và mọi xung đột guideline. Nghiên cứu viên không phải bác sĩ không được tự thay vai trò này.

Developer chịu trách nhiệm triển khai schema, provenance, access control, logging, retrieval pipeline và kiểm soát việc dữ liệu nhạy cảm có bị gửi sai nơi hay không.

Ethics/privacy reviewer hoặc cơ quan có thẩm quyền của đơn vị, khi áp dụng, phải xác định yêu cầu đối với consent, lưu trữ dữ liệu, nghiên cứu trên người và phê duyệt đạo đức. Tuyên bố Helsinki 2024 yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư và bí mật dữ liệu, informed consent bằng ngôn ngữ dễ hiểu, đồng thời yêu cầu protocol/ethics review đối với nghiên cứu y khoa có người tham gia. Việc một cuộc khảo sát cụ thể của dự án có thuộc phạm vi phải trình hội đồng đạo đức hay không cần được xác định theo loại nghiên cứu và quy định của đơn vị tại Việt Nam trước khi tuyển người. ## Lịch thực thi theo ngày

Quy tắc artifact

Tất cả task phải để lại file. Không chấp nhận công việc kiểu “đã đọc”, “đã trao đổi” nhưng không có minh chứng.

Quy ước:

W1_Dxx_<Artifact>_vMajor.Minor.ext

Ví dụ:

W1_D01_SourceRegistry_v0.1.xlsx

W1_D05_FAQ_Draft_v0.1.csv

W1_D07_SprintReview_v1.0.md

Ngày 1 – Khóa phạm vi, source strategy và governance

Điểm kiểm tra cuối Ngày 1: chưa cần một câu trả lời chatbot nào. Phải trả lời được: “AI sau này được phép nói về cái gì, dựa vào nguồn nào, và cái gì tuyệt đối chưa được nói?”

Ngày 2 – Thu thập bằng chứng và tạo Clinical Claim Registry

Starter reading queue:

Bộ Y tế Việt Nam 361/QĐ-BYT là nguồn chính thức quan trọng để chuẩn hóa thuật ngữ và bối cảnh Việt Nam, nhưng do ban hành năm 2014, các recommendation điều trị phải được kiểm tra lại với bằng chứng hiện hành. WHO Musculoskeletal Health dùng để xác lập phạm vi hệ vận động. WHO ICOPE dùng cho khung chăm sóc người cao tuổi, mobility, falls và person-centred care. WHO Physical Activity dùng cho phần vận động. ACR OA 2026 được xếp source priority cao cho OA vì đây là bản cập nhật vừa được công bố ngày 14/09/2026. WHO AI Ethics 2021, WHO LMM 2025 và WHO Regulatory Considerations dùng cho governance AI. Sách y khoa chuyên ngành có thể được thêm ở Tier B chỉ khi nhóm có quyền truy cập hợp pháp; cần ghi chính xác edition/year. Không nên sao chép toàn bộ sách có bản quyền vào một vector database mà không xem xét license.

Ngày 3 – Xây ontology, knowledge schema và hệ thống xử lý xung đột

Một conflict item mẫu phải được đưa vào matrix:

OA_KNEE / PRP / BYT-2014 vs ACR-2026

Bộ Y tế 2014 liệt kê PRP và cấy ghép tế bào gốc trong phần điều trị thoái hóa khớp gối, trong khi ACR 2026 có khuyến cáo mạnh chống PRP và tiêm tế bào gốc cho OA gối/háng. Hành động đúng của AI: báo conflict.

Hành động sai của AI: tự tuyên bố “nguồn A đúng, nguồn B sai”.

Hành động con người: chuyển cho bác sĩ đánh giá bối cảnh, cập nhật evidence và xác định nội dung nào được xuất bản cho người dùng Việt Nam.

Ngày 4 – Thiết kế nghiên cứu chuyên gia và người cao tuổi

W3C lưu ý người cao tuổi có thể gặp đồng thời suy giảm thị giác, vận động tinh, thính giác và khả năng tập trung/trí nhớ ngắn hạn; thiết kế cần chú ý text tùy chỉnh, nút lớn, nội dung dễ hiểu, speech recognition và phản hồi rõ ràng. Vì thế survey không chỉ hỏi “có thích chatbot không”, mà phải kiểm tra khả năng đọc, thao tác và preference text/voice.

Không tuyển người cao tuổi thật trong ngày này nếu consent/ethics applicability chưa được xác định.

Ngày 5 – FAQ, safety architecture và red-team dataset

Đề xuất action class cho MVP:

Danh sách triệu chứng cụ thể để phân loại URGENT/EMERGENCY chưa được coi là final cho đến khi bác sĩ phê duyệt.

Ngày 6 – Voice pipeline, preprocessing và khử định danh thử nghiệm

Ngoài Word Error Rate, cần một chỉ số riêng:

Clinical Entity Error Rate, theo dõi STT có biến đổi sai:

• vị trí đau;
• bên trái/phải;
• mức độ/thời gian;
• tên bệnh;
• tên thuốc;
• liều nếu người dùng tự nêu;
• phủ định như “không sưng” thành “sưng”.

Trong MVP tuần đầu, acceptance criterion nên là không được im lặng sửa clinical entity khi confidence thấp. Hệ thống phải hỏi lại.

Ví dụ:

“Tôi nghe được bác nói ‘đau đầu gối bên trái’, thông tin này có đúng không?”

thay vì tự suy đoán.

Ngày 7 – Audit toàn bộ, clinical gate và đóng Sprint

Nếu chưa có bác sĩ review, kết luận đúng của tuần là:

Knowledge infrastructure ready; clinical content not cleared for public use.

Không được đổi DRAFT thành APPROVED chỉ vì “AI trả lời nghe hợp lý”.

Luồng phụ thuộc và Gantt

Workflow phụ thuộc task

flowchart TD
    A[Project Charter & phạm vi] --> B[Search Protocol]
    B --> C[Source Registry]
    C --> D[Evidence Cards]
    D --> E[Clinical Claim Registry]

    E --> F[Taxonomy]
    E --> G[Guideline Conflict Matrix]

    F --> H[Knowledge Item Schema]
    G --> I[Clinical Review Queue]
    H --> J[Draft Knowledge Items]

    J --> K[FAQ Draft]
    J --> L[Safety Policy]
    K --> M[Safety / Red-team Tests]
    L --> M

    A --> N[Expert Interview Guide]
    A --> O[Older Adult Survey]
    N --> P[Human / Ethics Review]
    O --> P

    H --> Q[Voice + STT Pipeline]
    Q --> R[PII / De-identification Test]

    I --> S[Bác sĩ review]
    J --> S
    M --> S

    P --> T[Week-1 Gate]
    R --> T
    S --> T

    T -->|PASS| U[Week 2: Prototype RAG/Chat]
    T -->|BLOCKED| V[Resolve clinical / ethics / data issues]

Điểm quan trọng: FAQ không đi trực tiếp từ PDF đến người dùng. Nó phải đi qua Evidence → Knowledge Item → Safety → Human/Clinical Review.

Gantt sprint tuần đầu

Quy ước ngày bắt đầu để biểu diễn Gantt là 21/09/2026.

gantt
    title Sprint nền tảng tri thức và an toàn - Tuần đầu
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    axisFormat  %d/%m

    section Governance
    Scope & Project Charter        :a1, 2026-09-21, 1d
    Source strategy & risk         :a2, 2026-09-21, 1d

    section Evidence
    Literature intake             :b1, 2026-09-21, 2d
    Evidence extraction           :b2, 2026-09-22, 2d
    Conflict mapping              :b3, 2026-09-22, 2d

    section Knowledge Base
    Taxonomy & schema             :c1, 2026-09-23, 1d
    Draft knowledge items         :c2, 2026-09-23, 3d
    FAQ generation                :c3, 2026-09-25, 1d

    section User Research
    Expert interview guide        :d1, 2026-09-24, 1d
    Older adult survey            :d2, 2026-09-24, 1d
    Consent & ethics check        :d3, 2026-09-24, 2d

    section Safety
    Safety policy                 :e1, 2026-09-25, 1d
    Red-team test set             :e2, 2026-09-25, 2d

    section Voice
    Synthetic voice corpus        :f1, 2026-09-26, 1d
    STT + de-identification       :f2, 2026-09-26, 1d

    section Quality Gate
    Evidence audit                :g1, 2026-09-27, 1d
    Clinical review queue         :g2, 2026-09-27, 1d
    Sprint review & Week-2 plan   :g3, 2026-09-27, 1d

Bộ mẫu artifact bắt buộc

Mẫu Literature Intake Metadata

File đề xuất:

W1_LiteratureIntake_Template.xlsx

Rule: knowledge item không được publish nếu thiếu source_id, source_version, locator và review_status.

Mẫu hướng dẫn phỏng vấn chuyên gia

File:

W1_ExpertInterviewGuide_Template.docx

Mở đầu

“Chúng tôi đang nghiên cứu trợ lý AI giáo dục và hỗ trợ người trung niên/cao tuổi chăm sóc hệ vận động. Hệ thống không nhằm thay thế bác sĩ. Buổi trao đổi nhằm xác định nhu cầu, giới hạn an toàn, nguồn kiến thức và các tình huống thực tế. Với sự đồng ý của anh/chị, nội dung sẽ được ghi chép/ghi âm phục vụ nghiên cứu theo chính sách của dự án.”

Khung câu hỏi:

Module dành cho chuyên gia AI: RAG architecture, citation fidelity, hallucination, privacy, evaluation, observability.

Module dành cho marketing/UX: insight, language, trust, adoption, nhưng không để marketing xác định clinical claim.

Mẫu khảo sát người trung niên và cao tuổi

File:

W1_OlderAdultSurvey_Template.docx

Mục tiêu thời gian: 10–15 phút.

Không thu tên, số điện thoại, địa chỉ hoặc mã bệnh án trong bản khảo sát nghiên cứu cốt lõi nếu chúng không cần cho câu hỏi nghiên cứu.

Người tham gia cần có quyền bỏ qua câu hỏi hoặc dừng khảo sát. Nếu khảo sát được triển khai dưới dạng nghiên cứu y khoa có người tham gia, quy trình consent và ethics approval phải được xác định trước khi recruitment; Helsinki nhấn mạnh consent tự nguyện, ngôn ngữ dễ hiểu, quyền rút lui và bảo mật. ### Mẫu Knowledge Item Schema

File:

W1_KnowledgeItemSchema.json

Ví dụ cấu trúc:

{
  "knowledge_id": "OA_KNEE_EDU_001",
  "topic": "thoái hóa khớp",
  "condition": "knee_osteoarthritis",
  "body_region": "knee",
  "intent": "education",
  "population": {
    "description": "Theo đúng phạm vi nguồn"
  },
  "question_patterns": [
    "Thoái hóa khớp gối là gì?",
    "Đau gối có phải thoái hóa không?"
  ],
  "canonical_answer": "DRAFT - chưa duyệt lâm sàng",
  "follow_up_questions": [],
  "action_class": "EDU",
  "red_flags": [],
  "do_not_say": [
    "Không khẳng định chẩn đoán chỉ từ triệu chứng người dùng kể."
  ],
  "source_refs": [
    {
      "source_id": "SOURCE_ID",
      "locator": "page/section",
      "source_date": "YYYY-MM-DD"
    }
  ],
  "jurisdiction": "VN/International",
  "conflict_ids": [],
  "content_version": "0.1",
  "review_status": "DRAFT",
  "medical_reviewer": null,
  "reviewed_at": null,
  "review_due": null,
  "copyright_status": "PENDING",
  "language": "vi"
}

Mẫu nhật ký nghiên cứu hàng ngày

File từng ngày:

W1_Dxx_Log.md

NGÀY:
NGƯỜI THỰC HIỆN:
THỜI GIAN BẮT ĐẦU / KẾT THÚC:

MỤC TIÊU TRONG NGÀY
-

TASK DỰ KIẾN
-

TASK THỰC TẾ HOÀN THÀNH
-

AI ĐÃ SỬ DỤNG
Vai trò AI:
Model:
Prompt ID:
Input:
Output artifact:
Thời gian chạy:
Human review:

NGUỒN MỚI
Source ID:
Tên:
Version/ngày:
Authority:
Lý do chọn/loại:

QUYẾT ĐỊNH
Decision ID:
Vấn đề:
Các lựa chọn:
Quyết định:
Lý do:
Người xác nhận:

PHÁT HIỆN/XUNG ĐỘT Y KHOA
Conflict ID:
Nguồn A:
Nguồn B:
Tình trạng:
Người cần review:

RỦI RO PHÁT HIỆN
Risk:
Severity:
Mitigation:
Owner:

ARTIFACT TẠO RA
1.
2.
3.

VIỆC CHƯA HOÀN THÀNH
-

ĐIỂM KIỂM TRA CUỐI NGÀY
PASS / FAIL / BLOCKED

KẾ HOẠCH NGÀY TIẾP
-

Ví dụ một entry:

Prompt chuẩn cho các tác vụ AI

Các prompt sau được thiết kế để LLM không được dùng trí nhớ nền làm nguồn y khoa, mà chỉ làm việc từ tài liệu cung cấp.

Prompt tóm tắt tài liệu y khoa

VAI TRÒ
Bạn là AI Evidence Synthesizer hỗ trợ xây dựng kho tri thức y khoa cơ-xương-khớp
cho trợ lý dành cho người trung niên và cao tuổi.

MỤC TIÊU
Phân tích tài liệu được cung cấp và tạo một Evidence Card có thể kiểm chứng.

NGUYÊN TẮC BẮT BUỘC
1. CHỈ sử dụng thông tin xuất hiện trong tài liệu được cung cấp.
2. Không bổ sung kiến thức từ trí nhớ của bạn.
3. Không suy diễn khi nguồn không nói rõ.
4. Mọi clinical claim phải có page/section/table/paragraph locator.
5. Phân biệt:
   - mô tả bệnh;
   - dấu hiệu/triệu chứng;
   - yếu tố nguy cơ;
   - tiêu chuẩn chẩn đoán;
   - biện pháp tự chăm sóc;
   - điều trị;
   - dấu hiệu cần được nhân viên y tế đánh giá.
6. Nếu tài liệu là guideline, ghi:
   - tổ chức;
   - năm/version;
   - population;
   - recommendation;
   - strength;
   - certainty of evidence nếu có.
7. Không chuyển recommendation dành cho bác sĩ thành lời khuyên trực tiếp
   cho bệnh nhân.
8. Nếu tài liệu có khả năng lỗi thời hoặc không ghi ngày, đánh dấu
   NEEDS_CURRENCY_CHECK.
9. Không đánh giá nguồn khác nếu chúng chưa được cung cấp.

OUTPUT

A. SOURCE METADATA
- Title:
- Organization/authors:
- Publication/update date:
- Version:
- Jurisdiction:
- Population:
- Document type:

B. EXECUTIVE SUMMARY
Tối đa 200 từ.

C. CLINICAL CLAIM TABLE
| Claim ID | Claim | Type | Population | Locator | Strength | Certainty |

D. SAFETY-RELEVANT CONTENT
- Warning signs explicitly stated:
- Contraindications explicitly stated:
- Situations requiring clinician involvement:

E. KNOWLEDGE GAPS
Liệt kê điều người đọc có thể muốn biết nhưng tài liệu KHÔNG trả lời.

F. CONFLICT CANDIDATES
Chỉ ghi những nội dung có khả năng cần đối chiếu guideline khác.
Không tự giải quyết xung đột.

G. CONFIDENCE
High / Medium / Low kèm lý do.

TÀI LIỆU:
<<<DOCUMENT>>>

Prompt trích xuất dấu hiệu và triệu chứng

VAI TRÒ
Bạn là Clinical Information Extraction Agent.
Nhiệm vụ của bạn là TRÍCH XUẤT, không phải chẩn đoán.

INPUT
Một hoặc nhiều đoạn của tài liệu y khoa đã xác định nguồn.

YÊU CẦU
Trích tất cả nội dung được nguồn nói rõ liên quan tới:

1. Symptom - triệu chứng do người bệnh cảm nhận/kể.
2. Sign - dấu hiệu khách quan.
3. Functional limitation - hạn chế chức năng/vận động.
4. Risk factor - yếu tố nguy cơ.
5. Diagnostic criterion - tiêu chí dùng trong chẩn đoán.
6. Red/warning flag - chỉ khi nguồn trực tiếp xác định cần đánh giá khẩn,
   cấp cứu hoặc cần chuyên gia xử lý.
7. Negative finding / exclusion.
8. Duration/frequency/onset.
9. Age/population/context.

QUY TẮC
- Không biến risk factor thành symptom.
- Không biến symptom thành diagnosis.
- Không tự tạo red flag.
- Không gắn severity nếu nguồn không gắn.
- Giữ nguyên điều kiện và population.
- Với mỗi item, bắt buộc ghi source_id và locator.
- Nếu câu chữ không rõ, đánh dấu AMBIGUOUS.
- Nếu hai đoạn mâu thuẫn, đánh dấu CONFLICT; không tự hợp nhất.

OUTPUT JSONL
{
  "item_id": "",
  "term_vi": "",
  "term_source": "",
  "class": "SYMPTOM|SIGN|FUNCTION|RISK|DIAGNOSTIC|WARNING|NEGATIVE",
  "condition": "",
  "body_region": "",
  "population": "",
  "duration": "",
  "severity": "",
  "source_id": "",
  "locator": "",
  "explicit_or_inferred": "EXPLICIT",
  "review_status": "DRAFT"
}

SOURCE:
<<<SOURCE TEXT>>>

Prompt tạo FAQ dự thảo

VAI TRÒ
Bạn là AI FAQ Writer cho trợ lý giáo dục sức khỏe hệ vận động
dành cho người trung niên và cao tuổi Việt Nam.

BẠN CHỈ ĐƯỢC SỬ DỤNG
Các Knowledge Items có review_status = APPROVED_FOR_DRAFTING
được cung cấp bên dưới.

KHÔNG ĐƯỢC
- Chẩn đoán bệnh.
- Kê thuốc.
- Đưa liều thuốc nếu knowledge item không cho phép.
- Khuyên dừng/thay đổi thuốc đang dùng.
- Thêm kiến thức từ trí nhớ của bạn.
- Khẳng định rằng triệu chứng đơn lẻ chứng minh một bệnh.
- Che giấu sự không chắc chắn.
- Tạo emergency/red-flag rule mới.

MỤC TIÊU
Sinh các câu hỏi theo ngôn ngữ đời thường mà người Việt trung niên/cao tuổi
có thể sử dụng.

Với mỗi FAQ tạo:

1. faq_id
2. Câu hỏi tự nhiên
3. Intent
4. Đối tượng
5. Câu trả lời trực tiếp - tối đa 3 câu
6. “Bác có thể làm gì tiếp theo?”
7. “Khi nào nên trao đổi với nhân viên y tế?”
   - chỉ sử dụng information đã approved
8. Câu hỏi AI cần hỏi thêm nếu thiếu dữ kiện
9. knowledge_id đã dùng
10. source_id + locator
11. Nội dung tuyệt đối không nên nói
12. review_status = DRAFT

NGÔN NGỮ
- Tiếng Việt đơn giản.
- Một ý chính mỗi câu.
- Tránh thuật ngữ chuyên môn khi không cần thiết.
- Nếu dùng thuật ngữ, giải thích ngay.
- Không hù dọa.
- Không dùng lời quảng cáo.
- Không gọi AI là bác sĩ.

Nếu dữ liệu không đủ để tạo câu trả lời:
OUTPUT = "INSUFFICIENT_APPROVED_KNOWLEDGE"
thay vì tự bổ sung.

KNOWLEDGE ITEMS:
<<<APPROVED KNOWLEDGE>>>

Prompt tạo safety disclaimer

VAI TRÒ
Bạn là Health AI Safety Communication Writer.

MỤC TIÊU
Soạn disclaimer cho trợ lý AI giáo dục sức khỏe cơ-xương-khớp
dành cho người trung niên và cao tuổi Việt Nam.

BỐI CẢNH
Sản phẩm:
- cung cấp kiến thức;
- giải thích thông tin;
- hỗ trợ người dùng chuẩn bị câu hỏi cho nhân viên y tế;
- hỗ trợ nhận biết khi nào nên tìm hỗ trợ theo safety policy đã được duyệt.

Sản phẩm KHÔNG:
- chẩn đoán;
- thay bác sĩ;
- kê đơn;
- quyết định người dùng có nên dừng thuốc hay không;
- đảm bảo một bệnh đã được loại trừ.

YÊU CẦU
Tạo 4 phiên bản:

A. Micro disclaimer: 15–25 từ.
B. Chat-start disclaimer: 40–70 từ.
C. High-risk disclaimer: 60–100 từ.
D. Voice version: câu ngắn, dễ nghe.

Mỗi phiên bản phải:
- nói rõ giới hạn của AI;
- không gây hoảng sợ;
- không khiến người dùng nghĩ AI là bác sĩ;
- không làm người dùng trì hoãn chăm sóc cần thiết;
- không sử dụng red flag cụ thể ngoài danh sách APPROVED;
- nếu safety policy yêu cầu đánh giá khẩn, sử dụng đúng wording đã được duyệt.

Sau khi tạo, gắn:
review_status = "REQUIRES_HUMAN_AND_CLINICAL_REVIEW"

Không tự tuyên bố disclaimer đã an toàn về mặt y khoa hoặc pháp lý.

APPROVED SAFETY POLICY:
<<<POLICY>>>

WHO nhấn mạnh AI y tế phải được triển khai có trách nhiệm và bảo vệ người sử dụng; vì vậy disclaimer chỉ là một lớp an toàn, không thể thay cho grounding, clinical review, monitoring và evaluation. ## Cổng nghiệm thu cuối tuần

Tuần đầu PASS khi những điều kiện dưới đây đạt. Các con số là mục tiêu kỹ thuật của dự án, không phải tiêu chuẩn lâm sàng quốc tế.

Tiêu chí No-Go tuyệt đối: không đưa website/chatbot cho người cao tuổi sử dụng thử với nội dung y khoa thực tế nếu hệ thống chưa phân biệt được DRAFT và APPROVED; nếu high-risk claims chưa qua clinical review; nếu nguồn không truy xuất được; hoặc nếu chưa xác định cách xử lý dữ liệu người tham gia.

Tuyên bố Helsinki yêu cầu nghiên cứu có người tham gia phải dựa trên hiểu biết khoa học đầy đủ, protocol rõ ràng, bảo vệ privacy/confidentiality và informed consent phù hợp; các nguyên tắc này đặc biệt quan trọng khi nghiên cứu liên quan đến nhóm có thể cần hỗ trợ thêm trong giao tiếp hoặc sử dụng công nghệ. W3C cũng chỉ ra rằng thiết kế cho người cao tuổi phải tính tới những thay đổi về thị giác, vận động, thính giác và nhận thức, thay vì giả định một giao diện smartphone thông thường sẽ phù hợp với tất cả. Định nghĩa Done của Tuần đầu vì thế không phải “AI đã biết nhiều bệnh cơ xương khớp”, mà là:

Dự án đã xây được một dây chuyền kiểm soát tri thức trong đó mọi câu trả lời y khoa có thể truy ngược từ câu trả lời → knowledge item → clinical claim → guideline/sách → phiên bản → vị trí nguồn → người đã review; đồng thời AI không có quyền tự vượt qua clinical gate.

Đây là nền tảng cần hoàn thành trước khi bước sang tuần tiếp theo để xây dựng RAG, chatbot website, Telegram và voice assistant một cách an toàn.