1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como consultas a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Assistência na Administração de Medicamentos", uma solução de automação projetada para auxiliar a equipe de enfermagem na verificação de prescrições, horários e doses de medicamentos, garantindo a administração correta e segura. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é reduzir erros na administração de medicamentos, facilitar o gerenciamento de horários e doses de múltiplos medicamentos para vários pacientes, e monitorar a adesão ao plano de medicação.
2. Contexto e Problema
A administração de medicamentos é uma tarefa crítica no ambiente hospitalar, onde erros podem ter consequências graves para a saúde dos pacientes. Atualmente, a equipe de enfermagem enfrenta desafios significativos, incluindo:
- Erros na administração de medicamentos devido a falhas humanas ou falta de verificação adequada.
- Dificuldade em gerenciar horários e doses de múltiplos medicamentos para vários pacientes.
Esses problemas são agravados pela carga de trabalho intensa e pela necessidade de gerenciar informações de medicação de forma manual, o que aumenta o risco de erros e compromete a segurança do paciente.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir erros de administração de medicamentos através da verificação automática de prescrições.
- Melhorar a gestão de horários e doses com notificações automáticas à equipe de enfermagem.
- Aumentar a adesão ao plano de medicação com monitoramento contínuo e relatórios detalhados.
- Otimizar o tempo da equipe de enfermagem permitindo que se concentrem em cuidados diretos ao paciente.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para assistência na administração de medicamentos verifica automaticamente prescrições médicas, notifica a equipe de enfermagem sobre horários e doses corretas, e monitora a adesão ao plano de medicação. 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 administração de medicamentos de forma segura e eficiente.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a verificação de prescrições médicas e termina com a geração de relatórios de adesão ao plano de medicação.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Verificação de Prescrições Médicas (RF 1)
| Verificar automaticamente prescrições médicas e cruzar informações para garantir que não haja incompatibilidades ou erros. |
Agente de Gerenciamento de Horários e Doses (RF 2)
| Notificar a equipe de enfermagem sobre horários e doses corretas, garantindo que a administração aconteça de forma segura e no tempo certo. |
Agente de Monitoramento de Adesão (RF 3)
| Monitorar a adesão ao plano de medicação e gerar relatórios para médicos e enfermeiros. |
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 a equipe de enfermagem receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Verificação de Prescrições Médicas
1.1 Tarefa do Agente
Verificar automaticamente prescrições médicas e cruzar informações para garantir que não haja incompatibilidades ou erros.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo prescrições médicas em formato eletrônico. Este input é essencial para garantir a administração correta de medicamentos aos pacientes.
# 2. Objetivo
Verificar automaticamente prescrições médicas e cruzar informações para garantir que não haja incompatibilidades ou erros.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Verifique se a dosagem prescrita está dentro dos limites recomendados para cada medicamento específico.
- Cruze informações de medicamentos prescritos para identificar possíveis interações medicamentosas.
- Confirme que o paciente não tem alergias registradas aos medicamentos prescritos.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"prescricao_valida": true,
"incompatibilidades": []
} 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 prescrições médicas em formato eletrônico 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 arquivo na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Prescrições médicas em formato eletrônico.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber prescrições nos formatos:
.pdf,.docx. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo a validação da prescrição e possíveis incompatibilidades identificadas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "prescricao_valida": true, "incompatibilidades": [] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 500 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Consulta bases de dados farmacológicas e de interações medicamentosas.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Envia resposta para o sistema de gestão hospitalar para registro.
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 Gerenciamento de Horários e Doses (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Gerenciamento de Horários e Doses (RF 2).
RF 2. Agente de Gerenciamento de Horários e Doses
2.1 Tarefa do Agente
Notificar a equipe de enfermagem sobre horários e doses corretas, garantindo que a administração aconteça de forma segura e no tempo certo.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o plano de medicação e horários em formato eletrônico. Este input é essencial para garantir a administração correta e segura de medicamentos aos pacientes.
# 2. Objetivo
Notificar a equipe de enfermagem sobre horários e doses corretas, garantindo que a administração aconteça de forma segura e no tempo certo.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Notifique a equipe de enfermagem 30 minutos antes do horário programado para administração do medicamento.
- Reenvie a notificação se a administração não for registrada no sistema dentro de 15 minutos após o horário programado.
- Escale para supervisão se não houver registro após 30 minutos.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"notificacoes_enviadas": true,
"horarios": ["08:00", "12:00", "18:00"]
} 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: Plano de medicação e horários em formato eletrônico.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber planos de medicação nos formatos:
.csv,.xlsx. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 5.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo a confirmação de envio de notificações e os horários programados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "notificacoes_enviadas": true, "horarios": ["08:00", "12:00", "18:00"] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 300 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Envia resposta para o sistema de comunicação interna da enfermagem.
2.3.5 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 Monitoramento de Adesão (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Monitoramento de Adesão (RF 3).
RF 3. Agente de Monitoramento de Adesão
3.1 Tarefa do Agente
Monitorar a adesão ao plano de medicação e gerar relatórios para médicos e enfermeiros.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo registros de administração de medicamentos. Este input é essencial para monitorar a adesão ao plano de medicação e gerar relatórios precisos.
# 2. Objetivo
Monitorar a adesão ao plano de medicação e gerar relatórios para médicos e enfermeiros.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule o percentual de adesão com base nos registros de administração versus o plano de medicação proposto.
- Gere um relatório semanal detalhado com insights sobre adesão, incluindo tendências e áreas de melhoria.
- Envie automaticamente o relatório para médicos e enfermeiros responsáveis.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"relatorio_adesao": "Relatório gerado em formato PDF",
"percentual_adesao": 95
} 3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: Registros de administração de medicamentos.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber registros nos formatos:
.csv,.xlsx. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 8.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o relatório de adesão e o percentual de adesão calculado.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "relatorio_adesao": "Relatório gerado em formato PDF", "percentual_adesao": 95 } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 400 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular o percentual de adesão.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Envia relatório para o sistema de gestão hospitalar para registro.
3.3.5 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado aos médicos e enfermeiros responsáveis.