Agente de IA para Avaliação de Risco de Infecção Hospitalar

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

Como criar um agente de IA que analisa registros de pacientes e dados de procedimentos para avaliar o risco de infecção hospitalar.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Avaliação de Risco de Infecção Hospitalar", uma solução projetada para analisar registros de pacientes e dados de procedimentos a fim de avaliar o risco de infecção hospitalar e sugerir medidas preventivas. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é fornecer uma análise precisa do risco de infecção para pacientes internados, integrando diversos dados clínicos para uma avaliação abrangente e em tempo real.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Em ambientes hospitalares, a infecção hospitalar representa um risco significativo para pacientes internados, especialmente aqueles com condições pré-existentes ou submetidos a procedimentos invasivos. A avaliação precisa do risco de infecção é crucial para a implementação de medidas preventivas eficazes.

Atualmente, a avaliação de risco de infecção hospitalar é feita de forma manual e muitas vezes depende de protocolos padrão que não consideram as especificidades de cada paciente. Isso pode levar a avaliações imprecisas e à implementação de medidas preventivas inadequadas.


Problemas Identificados

  • Avaliação inadequada do risco: Protocolos padrão não conseguem capturar todas as variáveis específicas de cada paciente, resultando em avaliações de risco imprecisas.
  • Falta de integração de dados: Os dados clínicos estão frequentemente dispersos em diferentes sistemas, dificultando uma análise abrangente e integrada do risco.
  • Atualização manual: A avaliação de risco não é atualizada em tempo real, o que pode atrasar a implementação de medidas preventivas necessárias.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhoria na precisão das avaliações de risco ao considerar fatores individuais de cada paciente.
  • Integração de dados clínicos de diferentes fontes para uma análise mais completa e precisa.
  • Atualização em tempo real das avaliações de risco, permitindo respostas rápidas a mudanças na condição do paciente.
  • Redução nas taxas de infecção hospitalar através da implementação de medidas preventivas personalizadas e eficazes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para Avaliação de Risco de Infecção Hospitalar processa dados clínicos e de procedimentos para avaliar o risco de infecção e sugerir medidas preventivas personalizadas. 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 de riscos de infecção hospitalar.

A solução consiste em um único agente de IA que analisa registros médicos e históricos de procedimentos para identificar fatores de risco e sugerir medidas preventivas.

O agente opera de forma contínua, atualizando as avaliações de risco em tempo real conforme novos dados são disponibilizados.

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 hospital pode esperar. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Avaliação de Risco de Infecção Hospitalar

1.1 Tarefa do Agente

Analisar registros médicos e dados de procedimentos para avaliar o risco de infecção hospitalar e sugerir medidas preventivas personalizadas.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo registros médicos e históricos de procedimentos em formato JSON. Esses dados contêm informações sobre o estado de saúde dos pacientes e os procedimentos aos quais foram submetidos.

# 2. Objetivo
Analisar os dados recebidos para identificar fatores de risco de infecção hospitalar e sugerir medidas preventivas personalizadas para cada paciente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extraia informações sobre fatores de risco, como idade avançada, doenças crônicas, e histórico de infecções anteriores, a partir dos registros médicos.
- Analise dados de procedimentos, incluindo tipo de cirurgia e duração, para identificar riscos adicionais de infecção.
- Calcule uma pontuação de risco de infecção hospitalar com base nos fatores de risco identificados.
- Sugira medidas preventivas personalizadas com base na pontuação de risco, como protocolos de isolamento ou tratamentos profiláticos.
- Atualize as avaliações de risco em tempo real conforme novos dados de pacientes são inseridos no sistema.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "risco_infeccao": "alto",
  "medidas_preventivas": ["isolamento do paciente", "uso de antibióticos profiláticos"]
} 
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 registros médicos e dados de procedimentos 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 conjunto de registros médicos e históricos de procedimentos em formato JSON.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados no formato: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo JSON contendo a avaliação de risco de infecção e as medidas preventivas sugeridas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "risco_infeccao": "alto",
      "medidas_preventivas": ["isolamento do paciente", "uso de antibióticos profiláticos"]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 500 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.5

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular a pontuação de risco.
  • 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 não precisa ser visível para outros agentes, pois não há agentes subsequentes neste fluxo.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Como não há agentes subsequentes, a execução deste agente finaliza o fluxo. O resultado deve ser disponibilizado diretamente para a equipe médica responsável.

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