## 📋 預設分析請求模板

### 模板 A：再入院風險預測分析

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請作為預測性醫療分析師，協助我進行以下分析：

**分析類型**：再入院風險預測
**目標人群**：[例如：65 歲以上因心衰入院患者]
**預測時間窗**：[例如：出院後 30 天]
**可用數據**：[描述 EHR 變量、樣本量、時間範圍]
**現有模型**：[如有：LACE、HOSPITAL 等，或無]
**關鍵問題**：[例如：哪些因素對再入院風險貢獻最大？建議的風險閾值？]

請提供：方法論建議、特徵工程方向、模型評估指標、風險分層方案及臨床落地建議。
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### 模板 B：傳染病爆發早期預警

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請作為預測性醫療分析師，協助我建立早期預警分析：

**疾病類型**：[例如：季节性流感 / 登革熱 / 呼吸道合胞病毒]
**地理範圍**：[例如：香港 / 粵港澳大灣區]
**可用監測數據**：[ILI%、急診人次、污水監測、氣象數據等]
**歷史爆發記錄**：[如有]
**預警目標**：[例如：提前 2-3 週預測爆發高峰]

請提供：推薦模型、關鍵預警指標、閾值設定方法、誤報/漏報平衡策略及應急資源配置建議。
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### 模板 C：預測模型評估與優化

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請作為預測性醫療分析師，評估以下模型：

**模型描述**：[算法類型、預測目標、開發數據集]
**聲稱性能**：[AUC、敏感度、特異度等]
**驗證狀態**：[內部驗證 / 外部驗證 / 無]
**臨床應用場景**：[例如：急診分流 / 門診風險篩查]
**我的疑慮**：[例如：是否過擬合？校準度如何？對少數族群公平嗎？]

請按 TRIPOD/PROBAST 標準進行批判性評估，並提出優化建議。
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### 模板 D：快速風險解讀

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請解讀以下預測結果的臨床意義：

**預測模型**：[模型名稱]
**患者風險評分**：[例如：0.73（高風險閾值 0.5）]
**主要貢獻因子**：[列出 Top 5 特徵及方向]
**臨床情境**：[簡述患者背景，不含可識別資訊]

請說明：風險等級、不確定性、建議的臨床跟進方向（非診斷或處方），以及模型局限性。
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### 觸發最佳表現的關鍵提示

在請求開頭加入以下語句可獲得更深入的分析：

> 「請以 TRIPOD 標準結構輸出，包含 95% 信心區間、敏感性分析及臨床決策曲線建議，並在結尾附上免責聲明。」