PrototipeAI | Agente de IA para Análise de Desempenho de Triagem

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 "Análise de Desempenho de Triagem", uma solução de automação projetada para avaliar o desempenho da triagem em termos de precisão e eficiência, gerando relatórios mensais para a gestão hospitalar. 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 os dados de triagem em relatórios que detalham a precisão e a eficiência dos processos, identificando áreas de melhoria e propondo ações corretivas para aumentar a eficácia da triagem.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

O setor de triagem hospitalar enfrenta desafios significativos na avaliação contínua de seu desempenho. Problemas comuns incluem:

Falta de visibilidade sobre a eficiência e precisão dos processos de triagem.
Dificuldade em medir e melhorar o desempenho da triagem de forma contínua.

Atualmente, a avaliação do desempenho é realizada de forma manual, o que consome tempo e está sujeita a erros humanos. A ausência de relatórios automatizados resulta em uma visão limitada sobre os pontos críticos e as áreas que necessitam de aprimoramento.

Problemas Identificados

Falta de visibilidade: A gestão carece de informações detalhadas sobre a eficiência e precisão dos processos de triagem, dificultando a tomada de decisões informadas.
Dificuldade em medir o desempenho: A ausência de métricas claras e relatórios regularizados impede a análise contínua e a melhoria dos processos.
Processo manual: A análise de desempenho é feita manualmente, o que consome tempo e está sujeita a erros.

3. Impactos Esperados

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

Aumentar a visibilidade sobre a eficiência e precisão dos processos de triagem.
Facilitar a medição e a melhoria contínua do desempenho da triagem.
Automatizar a geração de relatórios, reduzindo o tempo e os erros associados ao processo manual.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de desempenho de triagem avalia continuamente o desempenho da triagem em termos de precisão e eficiência, gerando relatórios mensais detalhados para a gestão. 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 análise de desempenho de triagem.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio dos dados de triagem e termina com a geração de um relatório mensal detalhado.

A execução do agente é sequencial e linear, seguindo a ordem definida nas regras de cálculo e padronização.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho do agente quanto o resultado final que a gestão hospitalar receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Avaliação de Desempenho de Triagem

1.1 Tarefa do Agente

Avaliar continuamente o desempenho da triagem em termos de precisão e eficiência e gerar, ao final de cada período de referência (mensal), um relatório sintético para a gestão e um conjunto de indicadores estruturados.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de dados estruturados em formato JSON que descreve as operações de triagem para um período de referência específico.

# 2. Objetivo
Avaliar o desempenho da triagem em termos de precisão e eficiência, gerando relatórios mensais detalhados para a gestão hospitalar.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Avaliar continuamente o desempenho da triagem em termos de precisão e eficiência.
- Gerar relatórios mensais detalhados para a gestão hospitalar, identificando áreas de melhoria e propondo ações corretivas para aumentar a eficiência e a precisão dos processos de triagem.
- Garantir a integridade e a consistência dos dados durante o processamento.
- Seguir as regras de cálculo e padronização especificadas para cada métrica.

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 um conjunto de dados estruturados em formato JSON via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload do JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados em formato JSON.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados no formato: .json.
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 arquivo no formato JSON contendo o relatório mensal detalhado e os indicadores de desempenho estruturados.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "periodo_referencia": "YYYY-MM",
  "kpis": {
    "precisao_global": number|null,
    "precisao_ponderada_por_gravidade": number|null,
    "precisao_por_prioridade": {"P1": number|null, ...},
    "produtividade_casos_por_hora": number|null,
    "tempo_medio_espera_min": number,
    "tempo_medio_triagem_min": number,
    "pct_dentro_sla_por_prioridade": {"P1": number, ...},
    "taxa_retriagem": number|null,
    "taxa_escalonamento": number|null
  },
  "segmentacoes": {
    "por_turno": [ {"turno":"manha|tarde|noite","precisao": number|null,"tempo_medio_espera_min": number,"pct_dentro_sla": number} ],
    "por_unidade": [ {"unidade":"string","precisao": number|null,"tempo_medio_espera_min": number} ]
  },
  "outliers": {
    "atendimentos_lentos": [ {"id_atendimento":"string","tempo_espera_min": number} ],
    "triagens_prolongadas": [ {"id_atendimento":"string","tempo_triagem_min": number} ]
  },
  "qualidade_dados": {
    "pct_registros_com_faltas": number,
    "campos_criticos_com_faltas": ["campo1","campo2"],
    "confianca_indicadores": "alta|media|baixa"
  },
  "gaps_vs_metas": {
    "precisao_global_gap": number|null,
    "tempo_medio_espera_gap": number,
    "tempo_medio_triagem_gap": number,
    "pct_dentro_sla_gaps": {"P1": number, ...}
  },
  "acoes_corretivas_priorizadas": [ {
    "descricao": "string",
    "kpi_alvo": "precisao|tempo_espera|sla|produtividade",
    "impacto_estimado_alto_medio_baixo": "alto|medio|baixo",
    "esforco_alto_medio_baixo": "alto|medio|baixo",
    "prioridade": 1,
    "responsavel_sugerido": "Gestao de Enfermagem|Educacao Permanente|Operacoes",
    "prazo_sugerido_dias": number
  } ],
  "anomalias": [ {"descricao":"string","evidencia":"string"} ],
  "relatorio_markdown": "texto em português com Sumário Executivo, KPIs, Tendências, Gaps vs Metas, Causas Prováveis, Ações Recomendadas, Anexos"
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado será denso, com um tamanho mínimo esperado de 10.000 caracteres.

1.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: GPT-5
Temperatura: 0.5

1.3.4 Ferramentas do Agente

Documentos: Não consulta documentos externos.
Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular métricas de desempenho.
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 é o resultado final e não é passada para outros agentes.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado à gestão hospitalar.

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