Agente de IA para Análise de Dados de Internação e Alta

Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para o Agente de IA para Análise de Dados de Internação e Alta, uma solução projetada para analisar dados hospitalares e prever demandas futuras de acomodação. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é utilizar dados históricos de internação e alta para identificar padrões, tendências e prever demandas, fornecendo insights acionáveis para a gestão hospitalar.

Cenário Atual

Os hospitais enfrentam desafios significativos na análise eficiente dos dados de internação e alta, o que dificulta a identificação de tendências e a previsão de demandas de acomodação. Problemas específicos incluem:

• Análise ineficiente de dados de internação e alta, dificultando a identificação de tendências.
• Previsão inadequada de demandas futuras de acomodação.

Problemas Identificados

• Falta de Eficiência: A análise manual dos dados é demorada e propensa a erros.
• Previsões Imprecisas: Métodos tradicionais não conseguem prever adequadamente a demanda futura de acomodação.
• Falta de Insights Acionáveis: A gestão hospitalar carece de recomendações baseadas em dados para otimização de recursos.

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

• Melhorar a eficiência na análise de dados de internação e alta.
• Aumentar a precisão das previsões de demanda de acomodação.
• Fornecer insights acionáveis para a gestão hospitalar, otimizando o uso de recursos.

O agente de IA para análise de dados de internação e alta processa dados hospitalares, aplica modelos preditivos para identificar tendências e prever demandas futuras. 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 gestão hospitalar.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com a análise de dados históricos e termina com a geração de relatórios e previsões acionáveis.

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

RF 1. Agente de Análise de Dados de Internação e Alta

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos de internação e alta em formato CSV. Estes dados incluem colunas de identificação, datas de entrada e saída, tipo de acomodação e outros detalhes relevantes.

# 2. Objetivo
Analisar os dados de internação e alta para identificar padrões e tendências, prever demandas futuras e fornecer insights acionáveis para a gestão hospitalar.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia e analise os dados de internação e alta para identificar padrões de tempo médio de internação por tipo de acomodação e por condição médica.
- Detecte sazonalidades ou picos de internação ao longo do tempo, correlacionando com eventos externos relevantes como surtos de doenças.
- Aplique algoritmos de machine learning para prever tendências futuras de internação e necessidade de acomodação, considerando variáveis como taxa de ocupação histórica e condições sazonais.
- Forneça insights acionáveis, como recomendações de otimização de recursos de acomodação, baseando-se nas tendências identificadas.
- Valide a acurácia dos modelos preditivos comparando previsões anteriores com dados reais subsequentes e ajuste os modelos conforme necessário para melhorar a precisão.
- Documente qualquer anomalia ou padrão inesperado detectado nos dados, destacando possíveis causas e efeitos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Relatório de Análise de Dados de Internação e Alta**
- **Padrões Identificados:** Tempo médio de internação de 5 dias para pacientes com pneumonia.
- **Tendências Sazonais:** Aumento de internações por gripe nos meses de inverno.
- **Previsões Futuras:** Necessidade de 20% mais leitos em abril devido à previsão de surtos de gripe.
- **Recomendações:** Ajustar o número de leitos disponíveis em função das previsões sazonais.