Agente de IA para Análise de Eficácia de Tratamentos

02 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que avalia a eficácia de tratamentos em pacientes internados.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como consultas a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Análise de Eficácia de Tratamentos", uma solução de automação projetada para avaliar a eficácia de tratamentos em pacientes internados e sugerir ajustes com base em resultados observados. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é implementar um sistema que permita a avaliação contínua da resposta ao tratamento e sugira ajustes nos tratamentos com base em dados e diretrizes atualizadas.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

  • Dificuldade em avaliar a eficácia de tratamentos de forma contínua e em tempo real.
  • Necessidade de personalizar tratamentos com base na resposta individual do paciente.

A avaliação da eficácia dos tratamentos em pacientes internados é um processo complexo que requer monitoramento contínuo e ajustes personalizados, mas enfrenta desafios significativos:

  • Coleta e análise de dados em tempo real.
  • Integração de dados clínicos e diretrizes de tratamento atualizadas.
  • Capacidade de resposta rápida às mudanças no estado do paciente.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhoria na precisão da avaliação de eficácia dos tratamentos.
  • Redução do tempo para ajustar tratamentos com base em dados em tempo real.
  • Personalização dos tratamentos de acordo com a resposta individual de cada paciente.
  • Integração automática de diretrizes clínicas atualizadas na avaliação de tratamentos.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de eficácia de tratamentos processa dados clínicos dos pacientes, aplica regras baseadas em diretrizes atualizadas e sugere ajustes nos tratamentos de forma contínua e personalizada. 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 avaliação e ajuste de tratamentos em pacientes internados.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a preparação dos parâmetros de avaliação clínica e termina com a geração de sugestões de ajustes terapêuticos.

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

Agentes Função Principal
Agente de Preparação de Parâmetros de Avaliação Clínica (RF 1) Transformar dados clínicos em um plano de avaliação padronizado.
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 2) Consultar diretrizes clínicas para obter metas terapêuticas e recomendações.
Agente Analítico de Avaliação de Eficácia (RF 3) Avaliar a resposta do paciente ao tratamento e identificar sinais de ineficácia.
Agente de Geração de Sugestões de Ajuste Terapêutico (RF 4) Propor ajustes no tratamento com base na avaliação de eficácia.

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 Preparação de Parâmetros de Avaliação Clínica

1.1 Tarefa do Agente

Transformar os dados clínicos do paciente internado em um plano de avaliação padronizado, definindo baseline, variáveis de desfecho, metas terapêuticas, janelas de observação, critérios mínimos de dados e mapeamento de unidades.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados clínicos estruturados de um paciente internado. Esses dados incluem sinais vitais, exames laboratoriais, escalas clínicas, sintomas e eventos adversos.

# 2. Objetivo
Transformar esses dados em um plano de avaliação padronizado, definindo baseline, variáveis de desfecho, metas terapêuticas e janelas de observação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Defina t0 como o timestamp de início do tratamento informado; se ausente, use o primeiro registro de administração válido e marque origem_t0.
- Selecione baseline por desfecho: use o último valor dentro da janela [-24h, 0h] em relação a t0; se inexistente, use o valor mais próximo anterior até -72h e marque baseline_estimada: true.
- Normalização de unidades: para cada desfecho com unidade divergente do mapa_de_unidades de referência recebido, converta usando fator conhecido; se fator ausente, mantenha a unidade original e marque conversao_pendente: true.
- Defina metas_terapeuticas com base na indicação do tratamento. Se metas explícitas não forem recebidas, defina metas provisórias neutras e sinalize metas_provisorias: true.
- Estabeleça janelas: janela_minima = 24–48h para fármacos de ação rápida; 72–120h para ação intermediária; 7–14 dias para ação lenta. Se houver meia-vida informada, ajuste janela_minima para >= 3 meias-vidas.
- Critérios mínimos de dados pós-t0: pelo menos 2 pontos válidos por desfecho dentro da janela_minima, com intervalo mínimo de 6h para parâmetros dinâmicos e de 24h para exames laboratoriais estáveis; registre dados_minimos_atendidos: true/false por desfecho.
- Liste variáveis de ajuste (ex.: TFG estimada, AST/ALT, idade, peso, interações medicamentosas potenciais) quando presentes no input.
- Gere termos-chave para diretrizes combinando indicação, fármaco/procedimento, desfechos e perfis especiais.
- Emita plano_de_avaliacao com todos os campos definidos; onde houver incerteza, inclua campo justificativa e flag pendencia_dado. 
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 clínicos do paciente via API após a internação ser iniciada. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo de dados estruturados do paciente.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .csv, .json.
  • 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 arquivo no formato JSON contendo o plano de avaliação com baseline, metas terapêuticas, janelas de observação e variáveis de ajuste.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "baseline": "valor",
      "metas_terapeuticas": "valor",
      "janelas_observacao": "valor",
      "variaveis_ajuste": "valor"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 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: 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 Execução de Consulta a Documento (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 2).

RF 2. Agente de Execução de Consulta a Documento

2.1 Tarefa do Agente

Realizar consulta às Diretrizes Clínicas Institucionais e/ou compêndios de prática clínica para obter metas terapêuticas, limiares de resposta, contraindicações, faixas de ajuste de dose e recomendações de monitoramento pertinentes ao tratamento e indicação do paciente.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros prontos contendo: termos-chave, indicação clínica, lista de fármacos/procedimentos, perfis especiais, desfechos-alvo e contexto de internação.

# 2. Objetivo
Realizar consulta às Diretrizes Clínicas Institucionais para obter metas terapêuticas, limiares de resposta, contraindicações, faixas de ajuste de dose e recomendações de monitoramento pertinentes ao tratamento e indicação do paciente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Este agente não requer instruções de LLM. Sua função é executar a consulta ao documento com os parâmetros fornecidos e retornar os dados recuperados de forma estruturada. 
2.3 Configurações do Agente

2.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input parâmetros prontos contendo termos-chave e contexto clínico.
  • 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 arquivo no formato JSON contendo blocos de diretrizes recuperadas com título, fonte, data/versão, trechos relevantes, metas e limiares explicitados, faixas de ajuste de dose, contraindicações, interações e requisitos de monitoramento.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "titulo": "Diretriz de Tratamento",
      "fonte": "Fonte XYZ",
      "data_versao": "01/01/2025",
      "trechos_relevantes": "trecho",
      "metas_limiares": "valor"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 4.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Consulta diretrizes clínicas institucionais.
  • 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 deve ser visível para o Agente Analítico de Avaliação de Eficácia (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Analítico de Avaliação de Eficácia (RF 3).

RF 3. Agente Analítico de Avaliação de Eficácia

3.1 Tarefa do Agente

Avaliar a resposta do paciente ao tratamento comparando a evolução dos desfechos com o baseline, metas e limiares das diretrizes, classificando a resposta e identificando sinais de ineficácia ou eventos adversos clinicamente relevantes.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados clínicos normalizados do paciente pós-t0, plano_de_avaliacao, e diretrizes_estruturadas provenientes da consulta a documentos.

# 2. Objetivo
Avaliar a resposta do paciente ao tratamento comparando a evolução dos desfechos com o baseline, metas e limiares das diretrizes, classificando a resposta e identificando sinais de ineficácia ou eventos adversos clinicamente relevantes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Para cada desfecho, calcule delta_absoluto = último_valor - baseline e delta_percentual = (último_valor - baseline)/baseline quando aplicável.
- Determine tendência com base na regressão simples ou diferença seriada: melhora se delta_percentual ≤ -limiar_melhoria; piora se delta_percentual ≥ limiar_piora; caso contrário, estável. Se desfecho for inverso (quanto maior melhor), inverta os sinais.
- Use limiares e metas das diretrizes; se ausentes, utilize os limiares do plano_de_avaliacao e marque fonte_limiar: 'plano'.
- Respeite critérios mínimos de dados; se não atendidos, defina status do desfecho como dados_insuficientes e não conclua eficácia global sem ressalva.
- Classificação global: adequada se ≥70% dos desfechos críticos atingirem metas e nenhum evento adverso grave; parcial se tendência de melhora relevante sem atingir metas; ineficaz se piora ou estabilidade após janela_minima sem progresso; dados_insuficientes se critérios mínimos não atendidos.
- Eventos adversos: considere qualquer parâmetro que ultrapasse limites de segurança das diretrizes como evento_adverso_relevante e vincule ao possível agente causal (tratamento/associação).
- Ajuste interpretação por variáveis de ajuste (ex.: função renal/hepática) quando as diretrizes especificarem correções ou limites distintos.
- Atribua nivel_confianca alto/médio/baixo conforme integridade dos dados (completude, consistência de unidades, presença de outliers) e alinhamento com diretrizes.
- Inclua referencias_usadas listando fontes e versões das diretrizes aplicadas a cada decisão. 
3.3 Configurações do Agente

3.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 2).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados clínicos normalizados, plano de avaliação e diretrizes estruturadas.
  • 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 10.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo a avaliação de eficácia com delta_absoluto, delta_percentual, tendência, classificação de resposta global, eventos adversos relevantes, fatores de confusão e nível de confiança.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "delta_absoluto": "valor",
      "delta_percentual": "valor",
      "tendencia": "valor",
      "classificacao_global": "valor",
      "eventos_adversos": "valor",
      "nivel_confianca": "valor"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular deltas e tendências.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Sugestões de Ajuste Terapêutico (RF 4).

RF 4. Agente de Geração de Sugestões de Ajuste Terapêutico

4.1 Tarefa do Agente

Propor ajustes no tratamento com base na avaliação de eficácia e nas diretrizes aplicáveis, incluindo justificativa clínica, pré-condições, monitoramento requerido e alertas de segurança.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo json de avaliacao_eficacia, diretrizes_estruturadas e contexto terapêutico atual.

# 2. Objetivo
Propor ajustes no tratamento com base na avaliação de eficácia e nas diretrizes aplicáveis, incluindo justificativa clínica, pré-condições, monitoramento requerido e alertas de segurança.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Somente proponha ações que estejam explícitas ou deriváveis das diretrizes; se a proposta extrapolar a diretriz, marque requer_validacao_humana: true e descreva a incerteza.
- Se resposta adequada e sem eventos adversos, proponha manter tratamento e definir janela de reavaliação alinhada à meia-vida/estabilidade do desfecho.
- Se resposta parcial, proponha ajuste incremental e detalhe critérios objetivos para nova avaliação.
- Se ineficaz, proponha troca de tratamento ou adição conforme diretrizes, incluindo critérios de elegibilidade e passos de transição.
- Se houver evento adverso relevante, priorize medidas de segurança.
- Inclua sempre: justificativa vinculada a métricas da avaliacao_eficacia, plano de monitoramento, e referencias_usadas.
- Valide compatibilidade com função renal/hepática, idade e interações com co-medicações; se incompatível, substitua ou marque contraindicado.
- Sinalize nao_substitui_decisao_clinica: true e inclua campos para aceite/ajuste pelo humano. 
4.3 Configurações do Agente

4.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber json de avaliação de eficácia, diretrizes estruturadas e contexto terapêutico atual.
  • 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 8.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo uma lista de propostas com tipo_de_acao, parametros_propostos, pré-condições, riscos/contraindicações, plano de monitoramento, janela de reavaliação, justificativa e referências.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "tipo_de_acao": "valor",
      "parametros_propostos": "valor",
      "pre_condicoes": "valor",
      "riscos_contraindicacoes": "valor",
      "plano_monitoramento": "valor",
      "justificativa": "valor"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 6.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

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

4.3.5 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.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. As sugestões de ajuste terapêutico geradas são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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