Agente de IA para Análise de Respostas a Tratamentos

12 de November de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que analisa dados de resposta a tratamentos, identificando padrões de eficácia.

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 para Análise de Respostas a Tratamentos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é analisar dados de resposta a tratamentos, identificando padrões de eficácia e ineficácia, e sugerindo ajustes baseados em evidências clínicas para personalização do tratamento de cada paciente.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A avaliação da eficácia dos tratamentos em pacientes é frequentemente desafiadora devido à falta de dados contínuos e detalhados. Além disso, os ajustes nos tratamentos são muitas vezes baseados em tentativa e erro, sem uma base sólida de evidências clínicas.


Problemas Identificados

  • Dificuldade em avaliar a eficácia dos tratamentos: A falta de dados estruturados e contínuos torna a avaliação da eficácia dos tratamentos complexa e imprecisa.
  • Falta de personalização nos ajustes de tratamento: Ajustes são frequentemente baseados em tentativa e erro, podendo não refletir as necessidades específicas de cada paciente.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhorar a precisão na avaliação de tratamentos através da análise de dados estruturados.
  • Personalizar ajustes de tratamento com base em evidências clínicas e padrões identificados.
  • Aumentar a eficácia dos tratamentos ao identificar e ajustar rapidamente intervenções ineficazes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de respostas a tratamentos processa dados históricos de resposta ao tratamento, identifica padrões de eficácia e sugere ajustes personalizados com base em evidências clínicas. 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 análise e ajuste de tratamentos médicos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio dos dados históricos de resposta ao tratamento e termina com a geração de um relatório detalhado para médicos.

A execução do agente é linear, conforme detalhado abaixo.

Agente Função Principal
Agente de Análise de Resposta a Tratamentos (RF 1) Analisar dados de resposta a tratamentos para identificar padrões de eficácia e sugerir ajustes baseados em evidências clínicas.

5. Protótipos

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 médico receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Resposta a Tratamentos

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados de resposta a tratamentos para identificar padrões de eficácia e ineficácia, sugerindo ajustes baseados em evidências clínicas.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados históricos de resposta ao tratamento de pacientes em formato CSV. Este arquivo contém colunas 'id_paciente', 'tratamento', 'data', 'resultado'.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar padrões de eficácia e ineficácia nos tratamentos, sugerindo ajustes baseados em evidências clínicas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise cada registro de tratamento individualmente, correlacionando o 'resultado' com o 'tratamento' e a 'data' para detectar mudanças ao longo do tempo.
- Identifique padrões comuns entre grupos de pacientes, considerando variáveis como tipo de tratamento e tempo de resposta.
- Utilize evidências clínicas documentadas para validar a eficácia dos padrões identificados e sugerir ajustes específicos nos tratamentos.
- Registre no relatório final a taxa de sucesso de cada tratamento, destacando os casos de ineficácia e propondo alternativas baseadas nos padrões observados.
- Inclua recomendações personalizadas para cada paciente, baseadas em suas respostas históricas ao tratamento e nos padrões identificados.
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 históricos de resposta ao tratamento via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo são dados históricos de resposta ao tratamento de pacientes em formato CSV.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório detalhado em formato **Markdown**, contendo padrões de eficácia, ineficácia e sugestões de ajustes baseados em evidências clínicas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Relatório de Análise de Tratamento**
    - **Paciente:** ID 12345
    - **Tratamento:** Protocolo A
    - **Padrões Identificados:** Eficácia alta nos primeiros 30 dias, queda de eficácia após 60 dias.
    - **Sugestões de Ajuste:** Considerar mudança para Protocolo B após 60 dias, baseado em evidências clínicas.
    
    **Taxa de Sucesso Geral:** 75%
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados analisados.

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 médico responsável que analisa os relatórios gerados.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo de análise de tratamento, entregando o relatório aos médicos responsáveis.

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