Agente de IA para Análise de Resultados de Exames Laboratoriais

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

Como criar um agente de IA que analisa resultados de exames laboratoriais, identificando padrões e alertando sobre resultados críticos ou anômalos.

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 Resultados de Exames Laboratoriais. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é criar um agente de IA que analisa resultados de exames laboratoriais, identificando padrões e alertando sobre resultados críticos ou anômalos.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A interpretação dos resultados dos exames laboratoriais é uma tarefa crítica no processo de diagnóstico. No entanto, a crescente quantidade de dados laboratoriais e a necessidade de diagnósticos rápidos podem levar a erros de interpretação humana.

  • Necessidade de rápida interpretação dos resultados dos exames laboratoriais para diagnósticos precoces.
  • Erros de interpretação humana que podem levar a diagnósticos tardios ou incorretos.
  • Volume crescente de dados laboratoriais que requerem análise detalhada e precisa.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de interpretação dos resultados de exames laboratoriais.
  • Aumentar a precisão na identificação de padrões e anomalias.
  • Emitir alertas automáticos para resultados críticos que necessitam de atenção imediata.
  • Fornecer relatórios detalhados e visualizações para facilitar a interpretação por médicos e especialistas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de resultados de exames laboratoriais processa dados em tempo real, aplica algoritmos de detecção de padrões e anomalias, e emite alertas automáticos para resultados críticos. 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 interpretação de exames laboratoriais.

A solução é composta por um único agente de IA que realiza a análise dos dados laboratoriais, identifica padrões e anomalias, emite alertas e gera relatórios detalhados.

5. Protótipos

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

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Resultados de Exames Laboratoriais

1.1 Tarefa do Agente

Analisar resultados de exames laboratoriais, identificando padrões e alertando sobre resultados críticos ou anômalos.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados laboratoriais em formato JSON. Este texto contém informações sobre o nome do exame, valor obtido, e limites de referência.

# 2. Objetivo
Analisar os dados para identificar padrões, alertar sobre resultados críticos e gerar relatórios detalhados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise cada resultado de exame comparando o valor com os limites de referência fornecidos ('referencia_min' e 'referencia_max').
- Identifique e classifique anomalias baseando-se na diferença entre o valor observado e os limites normais.
- Para cada resultado que exceder os limites de referência, atribua um nível de criticidade com base na magnitude da diferença, classificando em categorias como leve, moderado ou crítico.
- Utilize algoritmos de detecção de padrões para correlacionar múltiplos resultados de exames.
- Implemente um sistema de notificações para emitir alertas imediatos sobre resultados críticos.
- Elabore relatórios em markdown que incluam descrições detalhadas dos padrões detectados e anomalias identificadas.

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

- **Exame:** Hemograma Completo
  - **Valor:** 5.2
  - **Referência:** 4.0 - 5.0
  - **Criticidade:** Moderado

- **Exame:** Glicose
  - **Valor:** 180
  - **Referência:** 70 - 99
  - **Criticidade:** Crítico 
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 laboratoriais em formato JSON via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo JSON contendo dados laboratoriais.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 20.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório formatado em **Markdown**. A estrutura deve incluir descrições detalhadas dos padrões detectados, anomalias identificadas e gráficos ilustrativos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Relatório de Análise de Exames Laboratoriais**
    
    - **Exame:** Hemograma Completo
      - **Valor:** 5.2
      - **Referência:** 4.0 - 5.0
      - **Criticidade:** Moderado
    
    - **Exame:** Glicose
      - **Valor:** 180
      - **Referência:** 70 - 99
      - **Criticidade:** Crítico 
  • 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: Utiliza lógica interna para calcular níveis de criticidade.
  • 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 sistema de notificações interno para emissão de alertas.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o sistema de notificações internas para emissão de alertas sobre resultados críticos.

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