Agente de IA para Triagem de Admissão em Leitos de Observação

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Triagem de Admissão em Leitos de Observação. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é auxiliar na triagem de pacientes, determinando a necessidade e a prioridade de admissão em leitos de observação, com base em análises de dados clínicos e históricos.

Problemas Específicos

O processo de triagem de pacientes para admissão em leitos de observação enfrenta desafios significativos, incluindo:

• Ineficiência na triagem de pacientes, levando a alocações inadequadas de leitos.
• Falta de critérios claros e consistentes para priorizar admissões em leitos de observação.

Estes problemas resultam em utilização subótima dos recursos hospitalares e potencialmente comprometem a qualidade do atendimento ao paciente.

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

• Otimizar a eficiência do processo de triagem de pacientes.
• Aplicar critérios baseados em evidências para triagem consistente e precisa.
• Fornecer suporte à decisão para profissionais de saúde com recomendações baseadas em dados.

O agente de IA para triagem de admissão em leitos de observação processa dados clínicos e históricos dos pacientes, aplica critérios baseados em evidências para determinar a prioridade de admissão e fornece recomendações de suporte à decisão. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue de forma eficiente e autônoma na triagem de admissões em leitos de observação.

A solução consiste em um fluxo de automação iniciado pela análise de dados clínicos e históricos do paciente.

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos 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.

RF 1. Agente de Análise de Dados Clínicos para Triagem

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados clínicos e históricos de pacientes em formato JSON. Estes dados são essenciais para determinar a prioridade de admissão em leitos de observação.

# 2. Objetivo
Analisar os dados recebidos para determinar a prioridade de admissão, aplicando critérios baseados em evidências e fornecendo justificativas claras para as recomendações.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- **Regra 1:** Identifique sinais vitais anormais, como frequência cardíaca e pressão arterial, que possam indicar necessidade urgente de observação, e registre-os.

- **Regra 2:** Analise o histórico médico do paciente para detectar ocorrências anteriores de condições que exigem monitoramento, registrando doenças respiratórias crônicas ou eventos cardiovasculares.

- **Regra 3:** Aplique diretrizes médicas padronizadas para classificar a gravidade das condições apresentadas e determinar a necessidade de admissão imediata, registrando a justificativa.

- **Regra 4:** Priorize a admissão de pacientes com base em fatores de risco, como idade avançada, presença de comorbidades e histórico de internações frequentes, documentando a justificativa.

- **Regra 5:** Documente a justificativa para a prioridade de admissão no sistema, assegurando que as recomendações possam ser revisadas por um profissional de saúde se necessário.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{"prioridade": "alta", "justificativa": "Paciente com histórico de complicações cardíacas recentes."}