PrototipeAI | Agente de IA para Avaliação de Capacidade de Atendimento

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e integrações com sistemas de gestão hospitalar para o "Agente de IA para Avaliação de Capacidade de Atendimento". Esta documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é analisar a capacidade atual de atendimento em tempo real e sugerir ajustes na escala de trabalho para melhorar o fluxo de pacientes, garantindo que todas as recomendações estejam em conformidade com as normas trabalhistas e políticas internas do hospital.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Hospitais frequentemente enfrentam desafios para gerenciar a capacidade de atendimento, especialmente em períodos de alta demanda ou eventos inesperados. Os principais problemas incluem:

Subutilização ou sobrecarga de profissionais de saúde, levando a um atendimento ineficiente.
Falta de integração entre dados de capacidade de atendimento e sistemas de gestão hospitalar.
Dificuldade em ajustar rapidamente as escalas de trabalho para responder a mudanças na demanda.

Problemas Identificados

Inflexibilidade: Ajustes na escala de trabalho são muitas vezes reativos e não proativos, resultando em atrasos e ineficiências.
Precisão de Dados: A falta de dados precisos e atualizados sobre a capacidade de atendimento dificulta a tomada de decisões informadas.
Conformidade: Recomendações de ajuste na escala de trabalho devem estar em conformidade com as normas trabalhistas e políticas internas, o que pode ser complexo e demorado.

3. Impactos Esperados

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

Otimização do fluxo de pacientes através de ajustes proativos na escala de trabalho.
Redução de ociosidade e sobrecarga dos profissionais de saúde.
Decisões baseadas em dados precisos e atualizados em tempo real.
Conformidade com normas trabalhistas e políticas internas em todas as recomendações.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para avaliação de capacidade de atendimento analisa dados em tempo real sobre a capacidade de atendimento de um hospital, sugere ajustes na escala de trabalho e integra-se com sistemas de gestão hospitalar para garantir precisão. 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 da capacidade de atendimento hospitalar.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 1 agente de IA. O processo inicia com a captura de dados em tempo real e termina com a geração de recomendações para ajustes na escala de trabalho.

Agentes	Função Principal
`Agente de Análise de Capacidade de Atendimento` (RF 1)	Analisar a capacidade atual de atendimento em tempo real e sugerir ajustes na escala de trabalho.

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 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 Análise de Capacidade de Atendimento

1.1 Tarefa do Agente

Analisar a capacidade atual de atendimento em tempo real e sugerir ajustes na escala de trabalho para melhorar o fluxo de pacientes.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados em tempo real sobre a capacidade de atendimento do hospital, incluindo número de pacientes, disponibilidade de profissionais e recursos.

# 2. Objetivo
Analisar esses dados para sugerir ajustes na escala de trabalho que melhorem o fluxo de pacientes e otimizem a capacidade de atendimento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analise continuamente os dados em tempo real sobre a capacidade de atendimento, incluindo número atual de pacientes, disponibilidade de profissionais e recursos, identificando de forma precisa gargalos ou ociosidade.
- Sugira ajustes específicos na escala de trabalho, como redistribuição de profissionais entre turnos, contratação temporária ou remanejamento de recursos, visando a otimização do fluxo de pacientes.
- Garanta que todas as sugestões estejam em conformidade com as normas trabalhistas vigentes e as políticas internas do hospital.
- Utilize integrações robustas com sistemas de gestão hospitalar para assegurar que os dados analisados sejam precisos e estejam sempre atualizados, preferencialmente através de APIs ou outros meios de integração confiáveis.
- Incorpore variáveis sazonais e eventos especiais que possam impactar o fluxo de pacientes, ajustando as recomendações de maneira proativa conforme necessário.

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 em tempo real de capacidade de atendimento 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 csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados estruturados em tempo real sobre a capacidade de atendimento, incluindo número de pacientes, disponibilidade de profissionais e recursos.
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 dados com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo recomendações para ajustes na escala de trabalho, incluindo ações como redistribuição de profissionais, contratação temporária ou remanejamento de recursos.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "recomendações": [
    {
      "ação": "redistribuição",
      "profissional": "Enfermeiro",
      "turno": "Noturno",
      "quantidade": 2
    },
    {
      "ação": "contratação temporária",
      "profissional": "Médico",
      "turno": "Diurno",
      "quantidade": 1
    }
  ]
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 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: Utiliza lógica interna para calcular estimativas de redistribuição e contratação.
Busca Online: Não utiliza.
Sistemas Externos: Integra-se com sistemas de gestão hospitalar para garantir precisão nos dados analisados.

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 os sistemas de gestão hospitalar integrados.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo, e as recomendações são enviadas para os sistemas de gestão hospitalar para implementação.

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