1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts e detalhes de requisitos para o Agente de IA "Avaliação de Risco de Pacientes", uma solução projetada para analisar dados clínicos em tempo real e avaliar o risco de complicações em pacientes. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é transformar dados clínicos em informações acionáveis, sugerindo estratégias de intervenção baseadas em diretrizes clínicas estabelecidas e priorizando pacientes de alto risco para intervenções imediatas.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
A subestimação do risco de complicações devido à análise manual de dados clínicos é um problema crítico. Além disso, há uma falta de recomendações padronizadas para intervenções preventivas baseadas em risco.
- Subestimação do risco: A análise manual pode ser subjetiva e não capturar todas as variáveis relevantes, levando a uma avaliação imprecisa do risco.
- Ausência de padronização: As intervenções preventivas muitas vezes não seguem diretrizes clínicas estabelecidas, resultando em cuidados inconsistentes.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a precisão na avaliação de risco utilizando algoritmos de pontuação baseados em diretrizes clínicas.
- Padronizar recomendações de intervenção para assegurar que todas as ações sigam as melhores práticas clínicas.
- Priorizar pacientes de alto risco para garantir que recebam atenção e intervenção imediata.
- Fornecer relatórios detalhados que auxiliem na tomada de decisão clínica.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para avaliação de risco de pacientes processa dados clínicos em tempo real, aplica algoritmos de pontuação de risco e sugere intervenções 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 avaliação de risco e sugestão de estratégias de intervenção.
A solução consiste em um agente de IA que opera de forma contínua, analisando dados clínicos e gerando relatórios de risco que incluem recomendações de intervenção.
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram como o agente processa dados clínicos e gera relatórios de risco. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Risco Clínico
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados clínicos em tempo real para avaliar o risco de complicações em pacientes e sugerir estratégias de intervenção.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados clínicos em tempo real. Estes dados são críticos para avaliar o risco de complicações em pacientes. # 2. Objetivo Analisar os dados para avaliar o risco de complicações, sugerir intervenções baseadas em diretrizes clínicas e priorizar pacientes de alto risco. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Avalie continuamente os dados clínicos recebidos para detectar sinais de risco de complicações, utilizando critérios predefinidos baseados em diretrizes clínicas. - Utilize algoritmos de pontuação de risco para classificar a gravidade das complicações potenciais e identificar pacientes de alto risco. - Proponha intervenções específicas com base nas diretrizes clínicas atuais, garantindo que as recomendações sejam personalizadas para o estado de saúde do paciente. - Gere relatórios de risco que incluam a análise de dados, a pontuação de risco e as recomendações de intervenção de forma clara e compreensível para os profissionais de saúde. - Priorize alertas para pacientes que necessitam de intervenções imediatas, garantindo que as equipes médicas possam responder prontamente. - Atualize continuamente o modelo de risco com novos dados clínicos, ajustando as recomendações conforme necessário para refletir mudanças no estado do paciente ou nas diretrizes clínicas.
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 clínicos em tempo real 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 são dados clínicos estruturados.
-
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 texto com até 50.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório de risco detalhado em **Markdown**. A estrutura deve incluir a avaliação de risco, recomendações de intervenção e priorização de pacientes de alto risco.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Risco Clínico** - **Paciente:** John Doe - **Avaliação de Risco:** Alto - **Recomendações de Intervenção:** 1. Monitoramento intensivo nas próximas 24 horas. 2. Ajuste de medicação conforme diretrizes clínicas. - **Prioridade:** Imediata
- Número de caracteres esperado: O texto final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade do caso.
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 os profissionais de saúde que irão utilizar as informações para tomada de decisão clínica.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente opera de forma contínua, atualizando suas análises e recomendações conforme novos dados são recebidos.