Agente de IA para Relatórios de Evolução do Paciente

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

Como criar um agente de IA que coleta e sintetiza informações sobre a evolução clínica dos pacientes a partir de registros eletrônicos.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Relatórios de Evolução do Paciente", uma solução de automação projetada para coletar e sintetizar informações sobre a evolução clínica dos pacientes a partir de registros eletrônicos de saúde. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é automatizar a coleta de dados clínicos e gerar relatórios padronizados que ofereçam insights relevantes para a tomada de decisão clínica, garantindo precisão e atualidade das informações.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O processo atual de coleta e análise de dados clínicos para avaliação da evolução do paciente é manual e demorado, resultando em relatórios inconsistentes e pouco padronizados. Isso dificulta o suporte à decisão clínica e pode comprometer a qualidade do atendimento.


Problemas Identificados

  • Coleta manual e demorada de dados clínicos: A obtenção de informações sobre a evolução do paciente é feita de forma manual, consumindo tempo valioso dos profissionais de saúde.
  • Falta de padronização nos relatórios: A ausência de um formato padrão para os relatórios de evolução torna difícil a interpretação e o uso das informações no suporte à decisão clínica.

3. Impactos Esperados

A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de coleta de dados clínicos em pelo menos 70%.
  • Padronizar a qualidade e o formato dos relatórios de evolução clínica.
  • Aumentar a precisão das informações apresentadas nos relatórios.
  • Auxiliar na tomada de decisão clínica com insights baseados em dados atualizados.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para relatórios de evolução do paciente coleta dados de registros eletrônicos de saúde, sintetiza informações e gera relatórios padronizados para suporte à decisão clínica. 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 geração de relatórios de evolução clínica padronizados.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a coleta automatizada de dados clínicos e termina com a geração de relatórios padronizados que oferecem insights relevantes para a equipe médica.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.

Agentes Função Principal
Agente de Coleta Automatizada de Dados Clínicos (RF 1) Automatizar a coleta de dados de registros eletrônicos de saúde, garantindo precisão e atualidade.
Agente de Síntese e Padronização de Relatórios (RF 2) Gerar relatórios padronizados que sintetizem as informações mais relevantes para a equipe médica.

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 Coleta Automatizada de Dados Clínicos

1.1 Tarefa do Agente

Automatizar a coleta de dados de registros eletrônicos de saúde, garantindo precisão e atualidade.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo acesso aos registros eletrônicos de saúde dos pacientes. Este acesso permite extrair dados clínicos relevantes para avaliação da evolução do paciente.

# 2. Objetivo
Automatizar a coleta de dados de registros eletrônicos de saúde, garantindo precisão e atualidade.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Realizar acesso seguro aos registros respeitando as normas de proteção de dados.
- Coletar exclusivamente dados necessários para a avaliação clínica, evitando redundâncias.
- Atualizar dados em tempo real para assegurar precisão.
- Validar a integridade dos dados coletados, garantindo que estejam completos e corretos antes do processamento.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
  "dados_clinicos": [
    {
      "paciente_id": "12345",
      "nome": "João Silva",
      "idade": 45,
      "diagnostico": "Hipertensão",
      "medicamentos": ["Losartana", "Hidroclorotiazida"],
      "ultima_consulta": "2025-11-15"
    }
  ]
} 
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 acesso aos registros eletrônicos de saúde 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 JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é o acesso aos registros eletrônicos de saúde, que resulta em dados clínicos 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 texto com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato **JSON**, contendo dados clínicos atualizados e precisos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "dados_clinicos": [
        {
          "paciente_id": "12345",
          "nome": "João Silva",
          "idade": 45,
          "diagnostico": "Hipertensão",
          "medicamentos": ["Losartana", "Hidroclorotiazida"],
          "ultima_consulta": "2025-11-15"
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres, podendo variar conforme o número de pacientes e complexidade dos dados.

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

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Síntese e Padronização de Relatórios (RF 2).

RF 2. Agente de Síntese e Padronização de Relatórios

2.1 Tarefa do Agente

Gerar relatórios padronizados que sintetizem as informações mais relevantes para a equipe médica.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados clínicos atualizados e precisos em formato JSON. Estes dados foram coletados e validados por um agente anterior.

# 2. Objetivo
Gerar relatórios padronizados que sintetizem as informações mais relevantes para a equipe médica.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estruturar o relatório de modo a facilitar a leitura e compreensão pela equipe médica, destacando informações essenciais.
- Incluir insights analíticos que suportem a tomada de decisão clínica.
- Garantir clareza e concisão nos relatórios, evitando jargões técnicos desnecessários.
- Padronizar a terminologia e o formato dos relatórios para assegurar uniformidade e consistência.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Relatório de Evolução do Paciente**

**Nome do Paciente:** João Silva

**Idade:** 45

**Diagnóstico:** Hipertensão

**Medicamentos:** Losartana, Hidroclorotiazida

**Última Consulta:** 2025-11-15

### Insights
- O paciente apresenta boa resposta ao tratamento atual, com controle efetivo da pressão arterial.
- Recomenda-se manter o acompanhamento trimestral para avaliação contínua.
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 arquivo JSON contendo dados clínicos atualizados e precisos.
  • 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 texto com até 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório formatado em **Markdown**, sintetizando as informações clínicas mais relevantes.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     **Relatório de Evolução do Paciente**
    
    **Nome do Paciente:** João Silva
    
    **Idade:** 45
    
    **Diagnóstico:** Hipertensão
    
    **Medicamentos:** Losartana, Hidroclorotiazida
    
    **Última Consulta:** 2025-11-15
    
    ### Insights
    - O paciente apresenta boa resposta ao tratamento atual, com controle efetivo da pressão arterial.
    - Recomenda-se manter o acompanhamento trimestral para avaliação contínua.
  • Número de caracteres esperado: O relatório gerado será conciso, com um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres, dependendo da complexidade dos dados clínicos.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 é passada para outros agentes internos.

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo de geração de relatórios de evolução do paciente.

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