PrototipeAI | Agente de IA para Suporte na Análise de Casos de Emergência

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 Fluxo de Agentes "Suporte na Análise de Casos de Emergência", uma solução de automação projetada para fornecer informações rápidas sobre diagnósticos e tratamentos em situações emergenciais. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é transformar o input de dados de emergência em recomendações rápidas e precisas, auxiliando na tomada de decisões críticas para salvar vidas.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

As equipes médicas enfrentam desafios significativos em situações de emergência, onde a necessidade de respostas rápidas e precisas é crucial para salvar vidas. No entanto, há dificuldades em acessar rapidamente informações críticas sobre diagnósticos e tratamentos devido a:

Necessidade de respostas rápidas: A falta de acesso imediato a informações de diagnósticos e tratamentos pode atrasar decisões críticas.
Dificuldade em acessar dados históricos: Muitas vezes, informações cruciais sobre o histórico do paciente não estão prontamente disponíveis.

Problemas Identificados

Tempo de resposta: O tempo gasto na busca manual de informações pode ser a diferença entre a vida e a morte.
Precisão dos dados: A falta de dados atualizados pode levar a diagnósticos e tratamentos inadequados.
Integração de sistemas: A ausência de integração eficiente entre sistemas de emergência pode dificultar a comunicação entre as equipes médicas.

3. Impactos Esperados

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

Reduzir o tempo de resposta em situações de emergência para menos de 5 segundos.
Aumentar a precisão das recomendações de diagnóstico e tratamento com base em dados atualizados.
Integrar eficientemente sistemas de emergência para melhorar a comunicação entre equipes médicas.
Manter as equipes médicas informadas com as últimas diretrizes de tratamento emergencial.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para suporte na análise de casos de emergência processa dados críticos em tempo real, acessa informações históricas do paciente e fornece recomendações rápidas e precisas de diagnósticos e tratamentos. 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 suporte a emergências médicas.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 2 agentes de IA. O processo inicia com a consulta a dados históricos do paciente e termina com a atualização e integração de protocolos de tratamento.

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

Agentes	Função Principal
`Agente de Consulta a Dados Históricos do Paciente` (RF 1)	Acessar e recuperar dados históricos do paciente para suporte na tomada de decisões emergenciais.
`Agente de Atualização e Integração de Protocolos de Tratamento` (RF 2)	Manter-se atualizado com as últimas diretrizes de tratamento emergencial e integrar-se com sistemas de emergência.

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.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Consulta a Dados Históricos do Paciente

1.1 Tarefa do Agente

Acessar e recuperar dados históricos do paciente para suporte na tomada de decisões emergenciais.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma solicitação para acessar dados históricos de um paciente. Estes dados são críticos para informar decisões de tratamento em situações de emergência.

# 2. Objetivo
Acessar rapidamente os dados históricos do paciente, priorizando informações críticas como alergias e medicações em uso, em até 5 segundos após a solicitação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Acesse rapidamente os dados históricos do paciente.
- Priorize informações críticas como alergias e medicações em uso.
- Atualize e forneça dados conforme as últimas consultas médicas registradas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"historico_medico": {"doencas": ["hipertensão", "diabetes"], "medicacoes": ["atenolol", "metformina"]}}

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 uma solicitação de dados históricos do paciente via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: O input inicial para o fluxo é uma solicitação de dados históricos do paciente, que após ser processada, resulta em um JSON com as informações necessárias.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber solicitações nos formatos: .json.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as informações históricas do paciente, priorizando dados críticos como alergias e medicações em uso.

Exemplo de Estrutura de Output:

{"historico_medico": {"doencas": ["hipertensão", "diabetes"], "medicacoes": ["atenolol", "metformina"]}}

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: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

Documentos: Não consulta.
Calculadora: Não utiliza.
Busca Online: Não utiliza.
Sistemas Externos: O agente deverá consultar o Sistema de Emergência Hospitalar para acessar os dados históricos do paciente.

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 Atualização e Integração de Protocolos de Tratamento (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Atualização e Integração de Protocolos de Tratamento (RF 2).

RF 2. Agente de Atualização e Integração de Protocolos de Tratamento

2.1 Tarefa do Agente

Manter-se atualizado com as últimas diretrizes de tratamento emergencial e integrar-se com sistemas de emergência.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo novas diretrizes ou atualizações de protocolos de tratamento. Estas informações são essenciais para garantir que as equipes médicas estejam alinhadas com as práticas mais atuais.

# 2. Objetivo
Verificar e incorporar atualizações de protocolos de tratamento emergencial a cada 24 horas e notificar imediatamente as equipes médicas sobre novas diretrizes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Verifique e incorpore atualizações de protocolos de tratamento emergencial a cada 24 horas.
- Notifique imediatamente as equipes médicas sobre novas diretrizes.
- Garanta que as diretrizes estejam integradas em tempo real com os sistemas de emergência.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"protocolo_atualizado": true, "detalhes": "Novas diretrizes de tratamento de infarto incorporadas."}

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 novas diretrizes ou atualizações de protocolos de tratamento, formatadas em 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 5.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON confirmando a atualização dos protocolos de tratamento e detalhando as novas diretrizes incorporadas.