PrototipeAI | Agente de IA para Análise de Dados de Infecções Hospitalares

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para um agente de IA que interpreta dados de infecções hospitalares. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar dados de infecções hospitalares em informações acionáveis, detectando tendências e correlacionando essas informações com práticas assistenciais para prevenir surtos.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

Aumento de infecções hospitalares devido à falta de análise sistemática de dados, dificuldade em detectar tendências emergentes de infecções antes de se tornarem surtos e necessidade de correlacionar dados de infecções com práticas assistenciais para identificar áreas de melhoria.

Aumento de infecções hospitalares devido à falta de análise sistemática de dados.
Dificuldade em detectar tendências emergentes de infecções antes de se tornarem surtos.
Necessidade de correlacionar dados de infecções com práticas assistenciais para identificar áreas de melhoria.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

Reduzir o número de infecções hospitalares através de análise preditiva e correlação com práticas assistenciais.
Melhorar a capacidade de resposta a surtos potenciais, permitindo intervenções mais rápidas e eficazes.
Fornecer insights acionáveis para a melhoria contínua de protocolos e procedimentos hospitalares.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de dados de infecções hospitalares coleta e interpreta dados de infecções, detecta tendências e correlaciona essas informações com práticas assistenciais para prevenir surtos. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na prevenção de infecções hospitalares.

A solução é composta por dois agentes principais, cada um com funções específicas no processo de análise de dados e correlação com práticas assistenciais.

Agentes	Função Principal
`Agente de Coleta e Análise de Dados de Infecções` (RF 1)	Coletar e analisar dados de infecções hospitalares de diversas fontes para detectar tendências e riscos.
`Agente de Correlação de Práticas Assistenciais` (RF 2)	Correlacionar dados de infecções com práticas assistenciais para identificar áreas de melhoria.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o hospital receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Coleta e Análise de Dados de Infecções

1.1 Tarefa do Agente

Coletar e analisar dados de infecções hospitalares de diversas fontes para detectar tendências e riscos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo registros clínicos e relatórios de incidentes em formatos estruturados como CSV ou JSON. Estes dados são extraídos de diversas fontes hospitalares e representam uma visão abrangente dos casos de infecção.

# 2. Objetivo
Coletar e analisar dados de infecções hospitalares para detectar tendências emergentes e riscos potenciais.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia dados relevantes de infecções de registros clínicos e relatórios de incidentes padronizados, garantindo a integridade e precisão dos dados.
- Utilize modelos preditivos para identificar padrões e tendências emergentes nas infecções, priorizando a detecção de riscos potenciais.
- Elimine informações duplicadas ou inconsistentes para assegurar a qualidade dos dados analisados.
- Atualize continuamente o conjunto de dados para refletir as mudanças mais recentes nos padrões de infecção e garantir a atualidade das análises.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "tendencias": [
    {"tipo": "Infecção Urinária", "aumento_percentual": 12, "periodo": "Último mês"},
    {"tipo": "Infecção Respiratória", "aumento_percentual": 8, "periodo": "Última semana"}
  ],
  "riscos": [
    {"tipo": "Infecção Cirúrgica", "probabilidade": "Alta", "recomendacoes": "Reforçar protocolos de assepsia."}
  ]
}

1.3 Configurações do Agente

1.3.1 Especificação do Input

Mecanismo de Acionamento: Este agente é o ponto de partida do fluxo e deve ser acionado pelo envio de registros clínicos e relatórios de incidentes via API após a coleta de dados ser concluída. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados estruturados em formatos CSV ou JSON.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo a análise de tendências e riscos potenciais de infecções.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "tendencias": [
    {"tipo": "Infecção Urinária", "aumento_percentual": 12, "periodo": "Último mês"},
    {"tipo": "Infecção Respiratória", "aumento_percentual": 8, "periodo": "Última semana"}
  ],
  "riscos": [
    {"tipo": "Infecção Cirúrgica", "probabilidade": "Alta", "recomendacoes": "Reforçar protocolos de assepsia."}
  ]
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: GPT-5
Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

Documentos: Não consulta documentos externos.
Calculadora: Não utiliza.
Busca Online: Não utiliza.
Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções deste agente não devem ser visíveis para nenhum agente subsequente.
Visibilidade da Resposta: A resposta gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Correlação de Práticas Assistenciais (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Correlação de Práticas Assistenciais (RF 2).

RF 2. Agente de Correlação de Práticas Assistenciais

2.1 Tarefa do Agente

Correlacionar dados de infecções com práticas assistenciais para identificar áreas de melhoria.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON contendo análise de tendências de infecções e práticas assistenciais. Estes dados são fundamentais para identificar correlações significativas e propor melhorias.

# 2. Objetivo
Correlacionar dados de infecções com práticas assistenciais para sugerir melhorias em protocolos e procedimentos.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise e identifique correlações significativas entre práticas assistenciais e dados de infecções, destacando relações diretas e indiretas.
- Identifique práticas assistenciais específicas que possam estar contribuindo para o aumento das infecções, fundamentando as descobertas em dados concretos.
- Desenvolva e sugira melhorias práticas e baseadas em evidências para reduzir o risco de infecções, considerando as correlações identificadas.
- Elabore relatórios detalhados e claros para as equipes de controle de infecções e comitês de segurança hospitalar, enfatizando áreas críticas e propostas de ação eficazes.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Relatório de Correlação de Práticas Assistenciais**

- **Infecção Urinária**:
- Correlação com uso inadequado de cateteres.
- Recomendação: Revisar protocolos de inserção e manutenção de cateteres.

- **Infecção Respiratória**:
- Correlação com ventilação mecânica prolongada.
- Recomendação: Implementar protocolos de desmame mais agressivos.

2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um arquivo JSON contendo a análise de tendências de infecções e práticas assistenciais.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json (JSON).
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um relatório em markdown com sugestões de melhorias em protocolos e procedimentos.