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 Classificação de Risco em Pronto Atendimento. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é analisar dados de pacientes na triagem, cruzando informações de saúde preexistentes e sintomas atuais para classificar o risco de forma rápida e precisa, otimizando o atendimento no pronto atendimento.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
Atualmente, a integração de informações de saúde preexistentes com sintomas atuais para avaliação de risco é um desafio significativo nos pronto atendimentos. Isso resulta em uma classificação de risco que muitas vezes é demorada e imprecisa, impactando negativamente a eficiência do atendimento.
Problemas Identificados
- Dificuldade em integrar informações: A falta de integração entre dados preexistentes e sintomas atuais dificulta uma avaliação precisa do risco.
- Necessidade de rapidez: A classificação de risco deve ser rápida para otimizar o atendimento e priorizar pacientes de alto risco.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumentar a precisão na classificação de risco dos pacientes.
- Reduzir o tempo necessário para a avaliação de risco.
- Otimizar o fluxo de atendimento, priorizando pacientes de alto risco.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para classificação de risco em pronto atendimento analisa dados de saúde preexistentes e sintomas atuais, utilizando algoritmos de IA para classificar o risco de forma rápida e precisa. 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 triagem de pacientes.
A solução consiste em um agente de IA que processa dados de saúde e sintomas de pacientes em tempo real, gerando uma classificação de risco e recomendações de atendimento.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Dados de Saúde (RF 1)
| Analisar dados de saúde preexistentes juntamente com os sintomas atuais dos pacientes. |
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 esperado. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Dados de Saúde
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados de saúde preexistentes juntamente com os sintomas atuais dos pacientes para classificar o risco de forma rápida e precisa.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de saúde preexistentes e sintomas atuais de pacientes em formato JSON. Este input contém informações críticas para a avaliação de risco no pronto atendimento. # 2. Objetivo Analisar os dados recebidos para classificar o risco de forma rápida e precisa e fornecer recomendações de atendimento. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Identifique e agrupe informações de saúde preexistentes dos pacientes, como histórico médico, medicações em uso e condições crônicas. - Analise sintomas atuais apresentados no momento da triagem e correlacione-os com dados históricos para detectar possíveis agravamentos ou emergências. - Aplique critérios definidos de classificação de risco utilizando modelos preditivos baseados em IA, garantindo rapidez e precisão. - Gere uma classificação de risco clara (e.g., baixo, moderado, alto) e forneça recomendações de atendimento específicas para cada nível de risco. - Priorize pacientes com risco alto para atendimento imediato, gerando alertas automáticos para a equipe médica. - Documente a análise e os critérios utilizados para auditoria e melhoria contínua do processo.
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 do prontuário médico digital via API após o atendimento ser iniciado. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo 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 estruturados de saúde em formato JSON.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 30.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo a classificação de risco e as recomendações de atendimento.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "risco_classificado": "alto", "recomendacoes": "Encaminhar para atendimento imediato" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 500 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.7
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 o próximo processo de atendimento.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente gera alertas automáticos para a equipe médica em caso de risco alto.