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 Gestão de Recursos de Enfermagem. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é otimizar a alocação de pessoal e recursos de enfermagem com base na demanda de pacientes e disponibilidade de profissionais, garantindo eficiência e qualidade no atendimento.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
O setor de enfermagem enfrenta desafios significativos na gestão de recursos, especialmente em ambientes de alta demanda. Problemas comuns incluem:
- Ineficiência na alocação de pessoal de enfermagem, levando a sobrecarga ou subutilização dos recursos.
- Dificuldade em ajustar rapidamente a escala de trabalho com base na demanda variável de pacientes.
Esses problemas resultam em estresse para a equipe, custos operacionais elevados e risco aumentado de erro no atendimento ao paciente.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a eficiência na alocação de recursos de enfermagem.
- Reduzir a sobrecarga e subutilização de pessoal.
- Aumentar a flexibilidade na gestão de escalas de trabalho.
- Garantir a conformidade com normas de segurança e qualidade no atendimento.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para gestão de recursos de enfermagem analisa dados de demanda de pacientes e disponibilidade de pessoal, ajustando automaticamente as escalas de trabalho para otimizar a alocação de recursos de acordo com as necessidades em tempo real. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficiente e autônomo na gestão de recursos de enfermagem.
A solução é composta por um agente principal que realiza a análise e ajuste das escalas de trabalho.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Demanda e Disponibilidade | Analisar dados de demanda de pacientes e disponibilidade de pessoal para otimizar a alocação de recursos. |
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 impacto no gerenciamento de recursos de enfermagem. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise de Demanda e Disponibilidade
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados de demanda de pacientes e disponibilidade de pessoal para otimizar a alocação de recursos de enfermagem.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de demanda de pacientes e disponibilidade de pessoal em formato JSON com chaves 'demanda_pacientes' e 'disponibilidade_pessoal'. # 2. Objetivo Analisar esses dados para otimizar a alocação de recursos de enfermagem. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Calcular a quantidade de pessoal necessária com base na demanda de pacientes, ajustando para flutuações previstas e picos de demanda. - Avaliar a disponibilidade de pessoal considerando horários de trabalho, folgas programadas e licenças. - Propor ajustes na escala de trabalho em tempo real para equilibrar a carga de trabalho, evitando sobrecarga e subutilização. - Verificar se as alocações propostas estão em conformidade com as normas de segurança e qualidade do atendimento, incluindo proporções mínimas de enfermeiros por paciente. - Priorizar alocações em áreas críticas ou de alta demanda para garantir a continuidade do atendimento.
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 de demanda de pacientes e disponibilidade de pessoal via API. Na fase de testes, os dados 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: Dados de demanda de pacientes e disponibilidade de pessoal em formato JSON.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs no formato:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON com recomendações de alocação de pessoal e prioridades.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "recomendacao_alocacao": [ {"area": "UTI", "pessoal_necessario": 5}, {"area": "Emergência", "pessoal_necessario": 8} ], "prioridades": ["UTI", "Emergência"] } - 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 necessidades de pessoal.
- 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 sistemas de gestão hospitalar para execução das recomendações.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente pode acionar sistemas de gestão hospitalar para implementação das recomendações de alocação.