Agente de IA para Identificação de Riscos de Quedas

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

Como criar um agente de IA que analisa dados comportamentais e de saúde dos pacientes para identificar aqueles com alto risco de quedas.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos, busca online, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Identificação de Riscos de Quedas, uma solução projetada para analisar dados comportamentais e de saúde dos 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 identificar pacientes com alto risco de quedas e sugerir intervenções preventivas personalizadas, monitorando a eficácia das mesmas para ajustes necessários.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A alta incidência de quedas em pacientes resulta em lesões e complicações significativas. Atualmente, não há um sistema proativo eficaz para identificar e mitigar riscos de quedas.


Problemas Identificados

  • Alta incidência de quedas: As quedas frequentes causam lesões que complicam o estado de saúde dos pacientes.
  • Falta de proatividade: A ausência de um sistema que antecipe e mitigue riscos de quedas antes que ocorram.

3. Impactos Esperados

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

  • Reduzir a incidência de quedas em pacientes de alto risco.
  • Personalizar intervenções preventivas com base em dados específicos de cada paciente.
  • Monitorar e ajustar intervenções para garantir a eficácia e segurança contínua.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para identificação de riscos de quedas analisa dados comportamentais e de saúde dos pacientes, identifica aqueles em alto risco de quedas, e sugere intervenções 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 identificação e mitigação de riscos de quedas.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 1 agente de IA. O processo inicia com a análise de dados comportamentais e de saúde do paciente e termina com a sugestão de intervenções preventivas personalizadas.

Agentes Função Principal
Agente de Análise de Risco de Quedas (RF 1) Analisar dados comportamentais e de saúde para identificar pacientes em risco de quedas e sugerir intervenções preventivas.

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 cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Análise de Risco de Quedas

1.1 Tarefa do Agente

Analisar dados comportamentais e de saúde para identificar pacientes em risco de quedas e sugerir intervenções preventivas personalizadas.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados comportamentais e de saúde de pacientes em formato JSON. Estes dados incluem informações sobre mobilidade, histórico de quedas, uso de dispositivos de auxílio e condições de saúde.

# 2. Objetivo
Identificar pacientes em risco de quedas e sugerir intervenções preventivas personalizadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Avalie o histórico de quedas do paciente, registrando a frequência e a gravidade de cada incidente.
- Analise o uso de dispositivos de auxílio à marcha e registre a adequação do uso em relação às necessidades do paciente.
- Examine o nível de atividade física do paciente e correlacione com os fatores de risco identificados.
- Identifique condições de saúde relevantes e registre a possível interação entre essas condições e o risco de quedas.
- Sugira intervenções preventivas personalizadas, como fisioterapia e modificações no ambiente domiciliar.
- Monitore a eficácia das intervenções e ajuste conforme necessário.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"paciente_id": "12345", "risco_de_queda": "alto", "motivo": "mobilidade reduzida e histórico de quedas", "intervencoes_sugeridas": ["fisioterapia", "revisão de medicamentos", "modificações no ambiente domiciliar"]} 
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 comportamentais e de saúde dos pacientes via API após a coleta dos dados. Na fase de testes, os dados serão enviados 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 arquivo JSON contendo dados comportamentais e de saúde dos pacientes.
  • 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 15.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON que contenha a identificação do paciente, o risco de queda identificado, os motivos e as intervenções sugeridas.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {"paciente_id": "12345", "risco_de_queda": "alto", "motivo": "mobilidade reduzida e histórico de quedas", "intervencoes_sugeridas": ["fisioterapia", "revisão de medicamentos", "modificações no ambiente domiciliar"]} 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 1.200 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: 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 é o entregável final e não precisa ser passada para outros agentes.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O JSON gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

© 2025 prototipe.ai. Todos os direitos reservados.