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 Planejamento de Recursos em Internações. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é prever a demanda de recursos hospitalares com base em dados de internação, ajudando na alocação eficiente de pessoal e equipamentos.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
O agente precisa resolver as seguintes ineficiências:
- Ineficiências na alocação de recursos hospitalares devido a previsões inadequadas.
- Falta de integração de dados para suportar o planejamento de recursos.
A falta de previsões precisas leva a uma alocação ineficiente de enfermeiros, médicos, camas e equipamentos, resultando em sobrecarga ou subutilização dos recursos disponíveis.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a precisão das previsões de demanda de recursos hospitalares.
- Otimizar a alocação de pessoal e equipamentos, reduzindo sobrecarga e subutilização.
- Integrar previsões com sistemas de gestão hospitalar para um planejamento de recursos mais eficiente.
- Reduzir custos operacionais ao evitar alocações desnecessárias de recursos.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para planejamento de recursos em internações analisa dados históricos de internação, aplica modelos preditivos para calcular a demanda futura de recursos hospitalares e fornece insights detalhados para otimização. 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 previsão e planejamento de recursos hospitalares.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Previsão de Demanda de Recursos (RF 1)
| Analisar dados de internação para prever a demanda de recursos hospitalares. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que o hospital receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Previsão de Demanda de Recursos
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados de internação para prever a demanda de recursos hospitalares.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados históricos de internação em formato CSV. Este arquivo contém colunas para data de admissão, tipo de internação, duração e recursos utilizados. # 2. Objetivo Analisar os dados de internação para prever a demanda de recursos hospitalares e fornecer insights para a alocação eficiente de pessoal e equipamentos. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Extraia padrões de uso de recursos hospitalares a partir dos dados históricos de internação. - Aplique modelos preditivos para calcular a demanda futura de recursos hospitalares baseando-se em tendências históricas. - Gere insights detalhados para otimizar a alocação de pessoal e equipamentos, destacando áreas de possível sobrecarga ou subutilização. - Integre as previsões com sistemas de gestão hospitalar via API para fornecer recomendações de planejamento de recursos em tempo real. - Considere variações sazonais e eventos atípicos ao ajustar as previsões de demanda de recursos. - Configure alertas automáticos para situações onde a demanda prevista exceda a capacidade atual dos recursos disponíveis.
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 históricos de internação em formato CSV via API. Na fase de testes, os dados serão enviados para o agente diretamente por upload do CSV na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Dados históricos de internação em formato CSV.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.csv. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a previsão de demanda de recursos hospitalares.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"previsao_recursos": {"enfermeiros": 5, "medicos": 3, "camas": 10, "ventiladores": 2}} - 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: 0.7
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos preditivos.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deve integrar-se com sistemas de gestão hospitalar via API.
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 resultado final e não é passada para outros agentes internos.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente finaliza o fluxo.