PrototipeAI | Agente de IA para Análise de Feedback de Pacientes Pós-Alta

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Análise de Feedback de Pacientes Pós-Alta", uma solução projetada para coletar e analisar feedbacks de pacientes após a alta hospitalar. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é identificar áreas de melhoria nos processos e na experiência do paciente, garantindo que os feedbacks sejam coletados de forma sistemática e analisados para proporcionar insights acionáveis.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, muitos hospitais enfrentam dificuldades na coleta e análise sistemática de feedbacks de pacientes após a alta. Isso resulta em uma falta de dados acionáveis que poderiam ser utilizados para melhorar os processos internos e a experiência geral do paciente.

Problemas Identificados

Falta de coleta sistemática: Os feedbacks dos pacientes muitas vezes não são coletados de forma consistente, o que impede uma análise abrangente.
Dificuldades na identificação de melhorias: Sem uma análise adequada, é difícil identificar áreas específicas que necessitam de melhorias.

3. Impactos Esperados

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

Aumentar a taxa de coleta de feedbacks de pacientes em pelo menos 70%.
Identificar áreas críticas de melhoria nos processos e na experiência do paciente.
Fornecer insights acionáveis para gestores e equipes operacionais.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de feedback de pacientes pós-alta coleta feedbacks de pacientes após a alta hospitalar, analisa esses dados para identificar áreas de melhoria e fornece relatórios detalhados para gestores. 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 melhoria contínua dos processos hospitalares.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por dois agentes de IA. O processo inicia com a coleta dos feedbacks e termina com a geração de um relatório de análise.

Agentes	Função Principal
`Agente de Coleta de Feedbacks Pós-Alta` (RF 1)	Coletar feedbacks de pacientes após a alta hospitalar.
`Agente de Análise de Feedbacks Pós-Alta` (RF 2)	Analisar feedbacks de pacientes para identificar áreas de melhoria nos processos e na experiência do paciente.

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 de Feedbacks Pós-Alta

1.1 Tarefa do Agente

Coletar feedbacks de pacientes após a alta hospitalar, garantindo a privacidade e incentivando a honestidade.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados de contato de pacientes que receberam alta recentemente. Utilize esses dados para iniciar a coleta de feedback.

# 2. Objetivo
Coletar feedbacks de todos os pacientes que receberam alta há menos de 30 dias para garantir dados recentes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Assegurar que os feedbacks sejam anônimos para incentivar a honestidade e proteger a privacidade do paciente.
- Utilizar múltiplos canais de comunicação (e-mail, SMS, telefonema) para aumentar a taxa de resposta dos pacientes.
- Confirmar o recebimento do feedback com o paciente, se possível, para validar a coleta.
- Armazenar os feedbacks em um banco de dados seguro, garantindo acesso restrito apenas a pessoal autorizado.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "feedbacks": [
    {
      "patient_id": "12345",
      "feedback": "Ótima experiência, mas o tempo de espera foi longo."
    }
  ]
}

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 dados de contato dos pacientes via API após a alta hospitalar. 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: Dados estruturados contendo informações de contato dos pacientes.
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 até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo a lista de feedbacks coletados.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "feedbacks": [
    {
      "patient_id": "12345",
      "feedback": "Ótima experiência, mas o tempo de espera foi longo."
    }
  ]
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em 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 Análise de Feedbacks Pós-Alta (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Feedbacks Pós-Alta (RF 2).

RF 2. Agente de Análise de Feedbacks Pós-Alta

2.1 Tarefa do Agente

Analisar feedbacks de pacientes para identificar áreas de melhoria nos processos e na experiência do paciente.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de feedbacks coletados de pacientes em formato JSON.

# 2. Objetivo
Analisar os feedbacks para identificar áreas de melhoria nos processos e na experiência do paciente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Classificar feedbacks em categorias como atendimento, tempo de espera, comunicação, e instalações para facilitar a análise.
- Identificar padrões e tendências em feedbacks negativos para priorizar áreas críticas de melhoria.
- Destacar feedbacks positivos para reconhecimento de boas práticas e reforço positivo à equipe.
- Gerar insights acionáveis que possam ser diretamente implementados para melhoria de processos.
- Criar um resumo executivo que destaque as principais descobertas e recomendações para apresentação a gestores.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Relatório de Análise de Feedbacks**

**Áreas de Melhoria Identificadas:**
1. Reduzir o tempo de espera para atendimentos de emergência.
2. Melhorar a comunicação entre equipe médica e pacientes.
3. Atualizar instalações de salas de espera.

**Feedbacks Positivos Destacados:**
- "A equipe médica foi extremamente atenciosa e prestativa."
- "As instalações estavam sempre limpas e organizadas."

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 lista de feedbacks coletados.
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 áreas de melhoria identificadas nos processos e na experiência do paciente.