PrototipeAI | Agente de IA para Análise de Registros de Evolução de Pacientes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Análise de Registros de Evolução de Pacientes", uma solução projetada para identificar padrões de recuperação ou sinais de agravamento nos registros de evolução de pacientes. 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 a equipe de enfermagem na tomada de decisão com base em dados consistentes e atualizados, fornecendo relatórios e alertas em tempo real.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

A equipe de enfermagem enfrenta desafios significativos ao monitorar a evolução dos pacientes de forma contínua e precisa. Os registros de evolução são frequentemente analisados manualmente, o que pode resultar em atrasos na identificação de padrões críticos e sinais de agravamento.

Problemas Identificados

Análise manual: A análise manual dos registros de evolução pode levar a inconsistências e atrasos na detecção de sinais críticos.
Falta de padronização: Os dados são frequentemente registrados em formatos variados, dificultando a análise consistente.
Tempo de resposta: Atrasos na identificação de padrões de recuperação ou sinais de agravamento podem impactar negativamente o cuidado ao paciente.

3. Impactos Esperados

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

Melhorar a precisão e a consistência na análise dos registros de evolução.
Reduzir o tempo de resposta na identificação de padrões críticos e sinais de agravamento.
Fornecer suporte proativo à equipe de enfermagem na tomada de decisão baseada em dados.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para análise de registros de evolução de pacientes processa dados textuais dos registros de evolução, aplica algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e anomalias, e gera relatórios e alertas em tempo real para a equipe de enfermagem. 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 registros de evolução de pacientes.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com a padronização e enriquecimento dos registros de evolução e termina com a geração de relatórios e alertas estruturados para a equipe de enfermagem.

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

Agentes	Função Principal
`Agente de Padronização e Enriquecimento de Registros de Evolução` (RF 1)	Converter textos de evolução em dados estruturados padronizados para análises consistentes.
`Agente de Análise de Tendências e Detecção de Recuperação/Agravamento` (RF 2)	Identificar padrões de melhora clínica e sinais de agravamento com base em séries temporais estruturadas.
`Agente de Geração de Relatórios e Alertas para Enfermagem` (RF 3)	Transformar a análise em relatórios clínicos e alertas estruturados para a equipe de enfermagem.

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 a equipe de enfermagem receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Padronização e Enriquecimento de Registros de Evolução

1.1 Tarefa do Agente

Converter textos de evolução de enfermagem/multiprofissionais em dados estruturados padronizados por paciente e por timestamp para viabilizar análises temporais consistentes.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente

# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um lote de registros de evolução em texto livre e/ou semiestruturado contendo: paciente_id, timestamps, unidade/leito, idade/sexo, peso (se disponível), contexto clínico, e faixas de referência institucionais quando fornecidas.

# 2. Objetivo
Converter esses textos em dados estruturados padronizados por paciente e por timestamp para viabilizar análises temporais consistentes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extração e normalização:
1) Converter unidades para padrão: pressão em mmHg; temperatura em °C; glicemia mg/dL; volume em mL; peso em kg; FiO2 em %; fluxo O2 em L/min.
2) Separar valor e unidade; quando faltar unidade mas houver padrão inequívoco, assumir padrão e marcar flag_qualidade_dado 'UNIDADE_ASSUMIDA'.
3) Detectar e tratar negações em achados registrando achado com valor booleano false e texto_normalizado.
4) Normalizar abreviações comuns.
5) Calcular PAM quando possível e preencher quando ausente; marcar origem_calculo.
- Organização temporal e deduplicação:
6) Priorizar timestamp_evento sobre timestamp_registro; se ausente, usar registro e marcar flag 'TIMESTAMP_INFERIDO'.
7) Remover duplicatas e ordenar registros por timestamp_evento ascendente.
- Qualidade e consistência:
8) Validar faixas fisiológicas plausíveis e marcar 'VALOR_IMPROVAVEL' ou 'VALOR_EXTREMO' conforme necessário.
9) Quando período de balanço/diurese não informado, inferir do contexto e marcar flag 'PERIODO_INFERIDO'.
10) Consolidar intervenções e registrar nome canônico, dose numérica, unidade, via e horário.
- Preparação para análise:
11) Incluir campo resumo_medidas_disponiveis por registro e por janela (6h, 24h, 72h) para cada sinal vital.
12) Sinalizar vital_signs_trend_ready=true quando existir ≥2 medidas do mesmo parâmetro em janela ≤24h.
13) Retornar sempre um array de registros por paciente, mesmo que haja apenas um, para compatibilidade com o próximo agente.

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 de registros de evolução 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 csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de registros de evolução em texto livre e/ou semiestruturado.
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber registros nos formatos: .csv, .txt.
Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 200.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado por registro, ordenado por timestamp_evento.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "registros": [
    {
      "paciente_id": "1234",
      "timestamp_evento": "2025-12-02T06:23:00Z",
      "sinais_vitais": {"FC": 72, "FR": 18, "PAS": 120, "PAD": 80, "SpO2": 98},
      "medicamentos_e_intervencoes": [{"nome": "Paracetamol", "dose": "500mg", "via": "oral", "horario_aplicacao": "2025-12-02T06:00:00Z"}]
    }
  ]
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres por registro, dependendo da complexidade dos dados.

1.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: GPT-5
Temperatura: 0.5

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

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 Análise de Tendências e Detecção de Recuperação/Agravamento (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Tendências e Detecção de Recuperação/Agravamento (RF 2).

RF 2. Agente de Análise de Tendências e Detecção de Recuperação/Agravamento

2.1 Tarefa do Agente

Identificar padrões temporais de melhora clínica sustentada e sinais precoces de agravamento com base em séries temporais estruturadas, produzindo classificação de risco e justificativas clínicas.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON padronizado por paciente emitido pelo Agente de Padronização contendo séries temporais de sinais vitais, suporte de O2, diurese/balanço, dor, Glasgow e intervenções, além de metadados de contexto.

# 2. Objetivo
Identificar padrões de melhora clínica sustentada e sinais precoces de agravamento com base nessas séries temporais estruturadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Janelas e métodos de comparação:
  1) Calcular tendências em janelas móveis de 6h, 24h e 72h.
  2) Definir 'melhora sustentada' quando houver trajetória consistente de 3 medidas consecutivas na direção favorável.
- Critérios de agravamento (qualquer um ativa achado):
  3) Hemodinâmico: PAS <90 mmHg ou PAM <65 mmHg.
  4) Respiratório: SpO2 <92% em ar ambiente.
  5) Temperatura: febre >38,5°C.
  6) Neurológico: redução de Glasgow ≥2 pontos em até 24h.
  7) Renal: diurese <0,5 mL/kg/h.
  8) Metabólico: glicemia >300 mg/dL.
  9) Dor: aumento da escala de dor ≥2 pontos.
- Critérios de recuperação (qualquer um, sem agravantes simultâneos):
  10) Redução de febre ≥0,5°C nas últimas 24h.
  11) Redução de dor ≥2 pontos mantida por ≥12h.
  12) Redução de FC para 60–100 bpm.
- Classificação de risco:
  13) Alto: ≥2 achados críticos simultâneos.
  14) Moderado: 1 achado crítico isolado.
  15) Baixo: sem achados críticos.
  16) Nenhum: parâmetros estáveis.
- Saída explicável:
  17) Para cada risco, incluir justificativa_texto_curto citando parâmetros, valores, variações e janelas.

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 JSON padronizado por paciente emitido pelo agente anterior.
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 100.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

Formato de output: O output deve ser um objeto JSON por paciente com classificação de risco e justificativas clínicas.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "paciente_id": "1234",
  "risk_level": "moderado",
  "sinais_agravamento_detectados": [{"codigo": "hemodinamico", "descricao": "PAS <90 mmHg", "timestamp_referencia": "2025-12-02T06:23:00Z"}],
  "padroes_recuperacao_detectados": [],
  "justificativa_texto_curto": "PAS <90 mmHg, febre >38,5°C persistente",
  "recomendacoes_operacionais_padronizadas": [{"acao": "Rechecar sinais vitais em 30 min", "prioridade": "alta"}]
}

Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres por paciente.

2.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: GPT-5
Temperatura: 0.5

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 deve ser visível para o Agente de Geração de Relatórios e Alertas para Enfermagem (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios e Alertas para Enfermagem (RF 3).

RF 3. Agente de Geração de Relatórios e Alertas para Enfermagem

3.1 Tarefa do Agente

Transformar a análise em comunicação operacional: relatório clínico sucinto e payload de alerta estruturado para rotinas assistenciais.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente

 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um objeto analítico por paciente emitido pelo Agente de Análise contendo risk_level, achados, padrões de recuperação, justificativas e recomendações.

# 2. Objetivo
Transformar a análise em comunicação operacional: relatório clínico sucinto e payload de alerta estruturado para rotinas assistenciais.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Composição do relatório:
  1) Linguagem objetiva, técnica e não diagnóstica; focar em sinais, tendências e condutas sugeridas.
  2) Estruturar em: Contexto breve; Tendências relevantes; Sinais de agravamento; Padrões de recuperação; Recomendações; Próximo horário sugerido de reavaliação.
- Mapeamento de prioridade e canais:
  3) risk_level alto → prioridade alta; moderado → média; baixo/nenhum → baixa.
  4) Definir destinatarios_sugeridos: alta→ time de resposta rápida/enfermagem líder; média→ enfermagem responsável + preceptor; baixa→ enfermagem responsável.
- De-duplicação e janelas de silêncio:
  5) Não emitir novo alerta para o mesmo achado dentro de janela de cool-down: alta 30 min, média 60 min, baixa 120 min.
  6) Se múltiplos achados coexistirem, agrupar em um único alerta com lista priorizada por criticidade.
- Recomendações padronizadas:
  7) Rechecar sinais vitais em 30 min (alto), 1h (médio) ou 4h (baixo).
- Formatação e completude:
  8) Incluir sempre carimbo de tempo de geração, unidade/leito, paciente_id mascarado conforme política local, e validade_minutos.

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 como input um objeto analítico por paciente emitido pelo agente anterior.
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 100.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

Formato de output: Duas saídas por paciente: relatório clínico em texto e alerta estruturado em JSON.

Exemplo de Estrutura de Output:

 {
  "relatorio_clinico_texto": "Paciente apresenta PAS <90 mmHg e febre >38,5°C. Recomenda-se rechecar sinais vitais em 30 min.",
  "alerta_estruturado": {
    "prioridade": "alta",
    "titulo_curto": "Alerta de Agravamento",
    "mensagem_curta": "PAS <90 mmHg e febre >38,5°C",
    "destinatarios_sugeridos": "time de resposta rápida/enfermagem líder",
    "validade_minutos": 60
  }
}

Número de caracteres esperado: O output combinado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres por paciente.

3.3.3 Parâmetros de Geração

Modelo: GPT-5
Temperatura: 0.5

3.3.4 Ferramentas do Agente

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

3.3.5 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.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. Os relatórios e alertas gerados são os resultados que devem ser disponibilizados à equipe de enfermagem.

Agente de IA para Análise de Registros de Evolução de Pacientes

1. Propósito e Escopo

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Problemas Identificados

3. Impactos Esperados

4. Visão Geral da Solução

5. Protótipos

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Padronização e Enriquecimento de Registros de Evolução

1.3.1 Especificação do Input

1.3.2 Especificação do Output

1.3.3 Parâmetros de Geração

1.3.4 Ferramentas do Agente

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

RF 2. Agente de Análise de Tendências e Detecção de Recuperação/Agravamento

2.3.1 Especificação do Input

2.3.2 Especificação do Output

2.3.3 Parâmetros de Geração

2.3.4 Ferramentas do Agente

2.3.5 Memória

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

RF 3. Agente de Geração de Relatórios e Alertas para Enfermagem

3.3.1 Especificação do Input

3.3.2 Especificação do Output

3.3.3 Parâmetros de Geração

3.3.4 Ferramentas do Agente

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

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