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 Turnos de Equipe Médica. 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 o planejamento de turnos e a alocação de pessoal médico com base na análise de dados de fluxo de pacientes e disponibilidade de equipe, garantindo eficiência e evitando sobrecargas ou subutilização.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
- Ineficiência no planejamento de turnos devido à falta de dados precisos.
- Sobrecarga ou subutilização de equipe médica em determinados turnos.
A falta de dados precisos e uma análise inadequada do fluxo de pacientes resultam em um planejamento de turnos ineficiente, levando a situações de sobrecarga ou subutilização da equipe médica.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a eficiência no planejamento de turnos em pelo menos 50%.
- Reduzir a sobrecarga e subutilização da equipe médica em horários de pico.
- Aumentar a precisão das previsões de demanda de atendimento.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para planejamento de turnos de equipe médica analisa dados de fluxo de pacientes e disponibilidade de equipe para otimizar o planejamento de turnos e alocação de pessoal. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no planejamento de turnos de equipe médica.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a análise de dados de fluxo de pacientes e termina com a geração de um planejamento otimizado de turnos.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise de Fluxo de Pacientes (RF 1)
| Analisar dados de fluxo de pacientes para prever demandas de atendimento. |
Agente de Otimização de Planejamento de Turnos (RF 2)
| Otimizar o planejamento de turnos com base na previsão de demanda. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes 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 Fluxo de Pacientes
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados de fluxo de pacientes para prever demandas de atendimento.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados históricos de atendimento de pacientes, incluindo data, hora e tipo de atendimento. # 2. Objetivo Analisar dados de fluxo de pacientes para prever demandas de atendimento. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Identifique e analise padrões sazonais e horários de pico nos dados de fluxo de pacientes. Utilize técnicas de mineração de dados para detectar anomalias e tendências ocultas. - Empregue modelos de previsão estatística, como ARIMA ou suavização exponencial, para estimar a demanda futura de atendimento com base nos dados históricos. - Avalie a precisão das previsões utilizando métricas como RMSE (Root Mean Square Error) e ajuste os modelos conforme necessário para melhorar a acurácia.
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 atendimento 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 arquivo csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo contendo dados históricos de atendimento de pacientes.
-
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 dados com até 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo previsões de demanda de atendimento por data.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"previsao_demanda": [{"data": "2024-06-01", "demanda_prevista": 30}]} - 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 cálculos estatísticos.
- 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 Agente de Otimização de Planejamento de Turnos (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Otimização de Planejamento de Turnos (RF 2).
RF 2. Agente de Otimização de Planejamento de Turnos
2.1 Tarefa do Agente
Otimizar o planejamento de turnos com base na previsão de demanda.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de previsão de demanda gerados pelo Agente de Análise de Fluxo de Pacientes. # 2. Objetivo Otimizar o planejamento de turnos com base na previsão de demanda. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Ajuste o número de profissionais alocados em cada turno com base na previsão de demanda para evitar sobrecarga ou subutilização. Calcule a relação entre a demanda prevista e a capacidade de atendimento disponível. - Considere a disponibilidade da equipe médica ao otimizar o planejamento de turnos, levando em conta restrições de horário, preferências de turno e limites legais de horas trabalhadas. - Implemente um sistema de feedback contínuo para reavaliar e ajustar o planejamento de turnos em resposta a mudanças imprevistas na demanda ou disponibilidade da equipe.
2.3 Configurações do Agente
2.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON estruturado contendo previsões de demanda de atendimento por data.
-
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 1.500 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o planejamento detalhado de turnos e alocação de equipe.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"planejamento_turnos": [{"data": "2024-06-01", "turno": "manhã", "equipe_necessaria": 5}]} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 1.500 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de otimização.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
2.3.5 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 internos.
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O planejamento de turnos gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.