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 "Relatório de Controle de Infecções", uma solução de automação projetada para coletar e analisar dados de controle de infecções em ambientes hospitalares. 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 dados fragmentados em relatórios detalhados e precisos que suportam a tomada de decisão em gestão hospitalar, destacando áreas críticas e tendências emergentes.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
No ambiente hospitalar, o controle de infecções é um aspecto crucial para garantir a segurança dos pacientes e a eficiência operacional. No entanto, os dados relacionados a infecções são frequentemente fragmentados e difíceis de serem analisados manualmente. Isso dificulta a elaboração de relatórios precisos e a identificação de tendências que possam informar decisões estratégicas.
- Dados de controle de infecções fragmentados e difíceis de serem analisados manualmente.
- Necessidade de relatórios detalhados e precisos para suportar a tomada de decisão em gestão hospitalar.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Sintetizar dados de múltiplas fontes para criar relatórios coesos e informativos.
- Destacar áreas críticas e tendências emergentes para facilitar a intervenção proativa.
- Fornecer insights acionáveis que suportam decisões estratégicas na gestão hospitalar.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para elaboração de relatórios de controle de infecções coleta e sintetiza dados de diversas fontes, elabora relatórios detalhados que destacam áreas críticas e tendências emergentes, e fornece insights acionáveis para as equipes de gestão hospitalar. 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 elaboração de relatórios precisos e valiosos.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 7 agentes de IA. O processo inicia com a parametrização da coleta de dados e termina com a geração de um relatório detalhado e executivo.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Parametrização e Orquestração da Coleta (RF 1)
| Definir quais fontes devem ser consultadas e como os dados devem ser padronizados. |
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2)
| Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados de controle de infecções. |
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3)
| Executar queries nas bases transacionais/analíticas para recuperar dados necessários. |
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4)
| Consultar documentos internos para obter informações de controle de infecções. |
Agente de Consolidação, Higienização e Padronização (RF 5)
| Unificar datasets brutos, remover duplicidades e padronizar dados para o modelo canônico. |
Agente de Cálculo de Indicadores Epidemiológicos (RF 6)
| Calcular indicadores de controle de infecções e estatísticas de tendência. |
Agente de Elaboração de Relatório e Insights Acionáveis (RF 7)
| Produzir relatório detalhado e executivo destacando áreas críticas e recomendações. |
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 Parametrização e Orquestração da Coleta
1.1 Tarefa do Agente
Definir, a partir do pedido do usuário, quais fontes deverão ser consultadas, quais indicadores epidemiológicos serão calculados e como os dados devem ser padronizados antes da análise.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON com escopo do relatório que define quais fontes deverão ser consultadas, quais indicadores epidemiológicos serão calculados e como os dados devem ser padronizados antes da análise.
# 2. Objetivo
Definir, a partir do pedido do usuário, quais fontes deverão ser consultadas, quais indicadores epidemiológicos serão calculados e como os dados devem ser padronizados antes da análise.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Transforme indicadores solicitados em requisitos de dados mínimos. Ex.: taxa_DAI (CLABSI, CAUTI, VAP) exige {numerador: casos_confirmados_por_tipo, denominador: device_days por tipo}.
- Defina dicionário canônico de campos: paciente_id, prontuario_id, data_evento, unidade, setor, agente_etiologico, material_coletado, tipo_infecção (NHSN quando aplicável), origem_caso (comunitária/hospitalar), device (CVC/SSU/SVD/VM), device_days, patient_days, resultado_cultura, antimicrobiano, dose_diaria_DDD, consumo_ABHR_ml, auditoria_higiene_resulto (conforme/nao_conforme), profissional_categoria, leitos_ocupados, altas, óbitos.
- Estabeleça chaves de deduplicação por contexto: cultura microbiológica (prontuario_id + agente_etiologico + material_coletado + janela 14 dias), evento DAI (prontuario_id + device + tipo_infecção + janela 7 dias), auditoria de higiene (observacao_id único se existir; caso contrário, data_hora + observador + local + profissional_categoria).
- Especifique regras de validação por severidade: crítica (data_evento fora do período, unidade inexistente), alta (device_days faltante quando indicador DAI habilitado), média (categoria profissional ausente em auditoria), baixa (faltas de acentos/case).
- Mapeie codificações comuns: SNOMED/LOINC/ICD-10 para códigos internos; unidades (UFC/mL, mg, mL) para padrão; normalização de nomes de unidades/setores via tabela de referência.
- Defina parâmetros prontos por fonte: endpoints/rotas, filtros por período/unidade, campos requeridos, paginação/limites, ordenação por data_evento.
- Acione triggers de execução por tipo de fonte com base nas fontes_disponiveis e nos indicadores_desejados: se qualquer consulta tipo 'api' existir => coleta_api_requerida = true, etc. 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 JSON com escopo do relatório via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual do JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um JSON que define o escopo do relatório.
-
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.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON que define o plano de coleta e padronização dos dados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"consultas": [{"fonte_id": "api_hospital", "tipo": "api", "parametros_prontos": {"endpoint": "/dados/infeccoes", "filtros": {"periodo": "2025-01-01/2025-01-31"}}}], "dicionario_dados_canonico": {"campos_padrao": [...]}, "chaves_dedup": [{"conjunto_campos": [...]}, "regras_validacao": [{"campo": "data_evento", "regra": "data_evento >= 2025-01-01", "severidade": "crítica"}], "matriz_mapeamento_codigos": [{"sistema_origem": "SNOMED", "codigo_origem": "123456", "codigo_destino": "654321"}], "triggers_execucao": {"coleta_api_requerida": true}} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 2.000 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
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 Execução de Chamada à API (RF 2), Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3), e Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2), o Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3), e o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4) de acordo com os triggers definidos.
RF 2. Agente de Execução de Chamada à API
2.1 Tarefa do Agente
Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados de controle de infecções.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um payload pronto para realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados de controle de infecções. # 2. Objetivo Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados de controle de infecções. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Agente de execução. Apenas executar as chamadas com os parâmetros recebidos e retornar os dados.
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 um payload pronto para realizar chamadas às APIs definidas.
-
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 até 5.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos obtidos de cada fonte consultada.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"resultados_api": [{"fonte_id": "api_hospital", "registros": [...], "meta": {"total": 100, "paginas": 5, "completude": "100%"}}]} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deverá realizar chamadas às APIs externas conforme definido no payload recebido.
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 Consolidação, Higienização e Padronização (RF 5).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação, Higienização e Padronização (RF 5).
RF 3. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados
3.1 Tarefa do Agente
Executar queries nas bases transacionais/analíticas definidas no plano para recuperar dados necessários.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo parâmetros prontos para executar queries nas bases transacionais/analíticas definidas no plano. # 2. Objetivo Executar queries nas bases transacionais/analíticas definidas no plano para recuperar dados necessários. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Agente de execução. Apenas executar as consultas com os parâmetros recebidos e retornar os dados.
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 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber parâmetros prontos para executar queries nas bases definidas.
-
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 até 5.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos obtidos de cada base consultada.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"resultados_db": [{"fonte_id": "db_hospital", "registros": [...], "meta": {"linhas": 500, "completude": "100%"}}]} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: O agente deverá executar queries em bancos de dados externos conforme definido nos parâmetros recebidos.
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 deve ser visível para o Agente de Consolidação, Higienização e Padronização (RF 5).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação, Higienização e Padronização (RF 5).
RF 4. Agente de Execução de Consulta a Documento
4.1 Tarefa do Agente
Realizar consulta a documentos internos (planilhas/relatórios) para obter informações de controle de infecções definidas no plano.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo parâmetros prontos para realizar consulta a documentos internos (planilhas/relatórios) para obter informações de controle de infecções definidas no plano. # 2. Objetivo Realizar consulta a documentos internos (planilhas/relatórios) para obter informações de controle de infecções definidas no plano. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Agente de execução. Apenas executar a consulta com os parâmetros recebidos e retornar os dados.
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 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber parâmetros prontos para realizar consulta a documentos internos.
-
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 até 5.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos obtidos de cada documento consultado.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"resultados_documento": [{"fonte_id": "doc_hospital", "registros": [...], "meta": {"linhas": 50, "origem_documento": "relatorio_infeccoes_2025.xlsx"}}]} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 3.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: O agente deverá acessar e consultar documentos internos conforme definido nos parâmetros recebidos.
- 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 deve ser visível para o Agente de Consolidação, Higienização e Padronização (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação, Higienização e Padronização (RF 5).
RF 5. Agente de Consolidação, Higienização e Padronização
5.1 Tarefa do Agente
Unificar os datasets brutos das diferentes fontes, remover duplicidades, tratar ausências e padronizar os dados para o modelo canônico definido.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um pacote com resultados das coletas de dados brutos das diferentes fontes. # 2. Objetivo Unificar os datasets brutos das diferentes fontes, remover duplicidades, tratar ausências e padronizar os dados para o modelo canônico definido. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Unificação: combine registros por fonte usando campos de referência (prontuario_id, paciente_id secundário quando ausente, data_evento, unidade). Resolva conflitos preferindo fonte com maior autoridade configurada (ex.: HIS > planilha manual). - Deduplicação: aplique chaves_dedup por tipo de registro. Em empates, mantenha o mais recente pela data de atualização. - Padronização de datas para ISO8601; nomes de unidades normalizados via tabela de referência; textos para lower_case trim com capitalização apenas para nomes próprios quando necessário. - Mapeie códigos laboratoriais e diagnósticos para o padrão interno; quando inconclusivo, marque campo mapeamento_status = 'pendente' e inclua no relatorio_qualidade. - Regras de integridade: evento hospitalar requer admissao_data <= data_evento; se origem_caso = comunitária e data_evento > 48h da admissão, sinalize inconsistência. - Tratamento de ausências: não impute numeradores. Para denominadores ausentes (patient_days/device_days), permitir interpolação linear por unidade apenas se lacuna <= 2 dias e registrar interpolacao_aplicada: true. - Consolide device_days por tipo (CVC/SVD/VM) por unidade e período calendário (dia, semana ISO, mês), garantindo somatório consistente com patient_days. - Gere relatorio_qualidade com: % completude por campo, contagem de duplicatas removidas, registros descartados por erro crítico e lista de correções aplicadas.
5.3 Configurações do Agente
5.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão dos agentes anteriores (RF 2, RF 3 e RF 4).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um pacote com resultados das coletas de dados brutos das diferentes fontes.
-
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 até 15.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o dataset canônico consolidado e um relatório de qualidade dos dados processados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"tabelas": {"eventos_infeccao": [...], "culturas_microbiologicas": [...], "dispositivos_paciente": [...], "denominadores": [{"unidade": "UTI", "periodo": "2025-W01", "patient_days": 100, "device_days_por_tipo": {"CVC": 50, "SVD": 30, "VM": 20}}], "auditorias_higiene": [...], "consumo_ABHR": [...], "uso_antimicrobianos": [...]}, "relatorio_qualidade": {"erros_criticos": [...], "correcoes_aplicadas": [...], "campos_faltantes_por_fonte": [...], "taxa_completude_por_campo%": {...}}} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 5.000 caracteres.
5.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
5.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para padronização e tratamento de dados.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
5.3.5 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 Cálculo de Indicadores Epidemiológicos (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de Indicadores Epidemiológicos (RF 6).
RF 6. Agente de Cálculo de Indicadores Epidemiológicos
6.1 Tarefa do Agente
Calcular indicadores de controle de infecções e estatísticas de tendência a partir do dataset canônico consolidado.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um dataset canônico consolidado para calcular indicadores de controle de infecções e estatísticas de tendência. # 2. Objetivo Calcular indicadores de controle de infecções e estatísticas de tendência a partir do dataset canônico consolidado. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Fórmulas padrão: - Incidência DAI por 1000 device-days: taxa = (casos_confirmados / device_days) * 1000. - Prevalência pontual de infecção: prevalencia_% = (pacientes_infectados / pacientes_observados) * 100. - Conformidade de higiene de mãos: % = (observacoes_conformes / observacoes_totais) * 100. - Consumo de ABHR: ml por paciente-dia = (consumo_total_ml / patient_days). - DDD por 1000 patient-days: (soma_DDD / patient_days) * 1000. - Limiares e classificação (RAG): compare taxa com limite_referencia (benchmark histórico interno do hospital ou norma). Classifique: vermelho se >120% do limite; amarelo se entre 100% e 120%; verde se <100%. - Intervalos de confiança: quando numerador >= 30, calcule IC aproximado por Poisson para taxas por 1000; quando numerador < 30, marque ic_disponivel = false. - Tendências: calcule variação percentual mês vs. média dos últimos 3 meses e marque tendencia: alta|queda|estavel conforme >+10%, <-10%, caso contrário estável. - Sinais de surto: dispare alerta quando (casos_tipo_unidade_mês) >= média_12m + 2*desvio_padrao_12m e descreva justificativa no campo justificativa. - Coerência: não reporte taxa se denominador = 0; retorne como n/a e gere alerta de dado insuficiente. - Aplique normas solicitadas em requisitos_conformidade (NHSN/ANVISA) para definições de caso; quando múltiplas normas forem pedidas, priorize NHSN e reporte variações em notas.
6.3 Configurações do Agente
6.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um dataset canônico consolidado para cálculo de indicadores.
-
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 até 10.000 caracteres.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo a matriz de indicadores por unidade e período, incluindo alertas e tendências.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"indicadores": [{"nome": "Incidência DAI", "unidade": "UTI", "periodo": "2025-W01", "numerador": 5, "denominador": 1000, "taxa_por_1000": 5.0, "limite_referencia": 4.0, "classificacao_cor": "vermelho"}], "series_temporais": [{"nome": "Incidência DAI", "unidade": "UTI", "pontos": [{"periodo": "2025-W01", "valor": 5.0}]}], "alertas": [{"nome": "Surto de DAI", "unidade": "UTI", "periodo": "2025-W01", "tipo_alerta": "surto", "justificativa": "Incidência acima do limite por 2 meses consecutivos."}]} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 4.000 caracteres.
6.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
6.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos estatísticos e classificação de indicadores.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
6.3.5 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 Elaboração de Relatório e Insights Acionáveis (RF 7).
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Elaboração de Relatório e Insights Acionáveis (RF 7).
RF 7. Agente de Elaboração de Relatório e Insights Acionáveis
7.1 Tarefa do Agente
Produzir relatório detalhado e executivo, destacando áreas críticas, tendências e recomendações acionáveis para gestão hospitalar.
7.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo indicadores calculados, séries temporais, alertas e um relatório de qualidade dos dados processados. # 2. Objetivo Produzir relatório detalhado e executivo, destacando áreas críticas, tendências e recomendações acionáveis para gestão hospitalar. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Sumário executivo com 5-8 bullet points cobrindo: top 3 aumentos de risco (vermelho), top 2 melhorias (verde), lacunas de dados relevantes e ações imediatas (próximos 30 dias). - Destaque áreas críticas quando classificacao_cor = vermelho por 2 períodos consecutivos ou quando alerta de surto estiver ativo; inclua causa provável baseada em padrões (ex.: aumento de CVC-days sem treinamento recente). - Para cada recomendação, inclua: ação concreta (ex.: auditoria de bundle CVC diária por 2 semanas), dono sugerido (CCIH/Enfermagem/UTI), prazo (curto <=30d, médio 31-90d), impacto esperado (redução alvo em %), indicador de acompanhamento, meta (ex.: conformidade > 85%), prioridade (alta/média/baixa). - Incluir notas metodológicas com fórmulas, períodos de análise e normas aplicadas; registrar limitações (denominadores ausentes/interpolados, IC indisponível por baixo n). - Visual marcar RAG por unidade/indicador e tabela de priorização ordenada por risco relativo (taxa/benchmark) desc. - Geração do markdown com seções: 1) Visão Geral; 2) Metodologia; 3) Resultados por Unidade; 4) Tendências e Alertas; 5) Recomendações; 6) Qualidade dos Dados; 7) Anexos.
7.3 Configurações do Agente
7.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber indicadores calculados, séries temporais, alertas e um relatório de qualidade dos dados processados.
-
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 até 20.000 caracteres.
7.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório em dois formatos: markdown analítico e JSON estruturado com insights.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{"markdown_analitico": "# Relatório de Controle de Infecções\n## Visão Geral...", "json_estruturado_com_insights": {"sumario_executivo": [...], "destaques_por_unidade": [...], "areas_criticas": [...], "tendencias_chave": [...], "recomendacoes": [{"problema": "Alta incidência de DAI", "acao_recomendada": "Auditoria de bundle CVC diária", "responsavel_sugerido": "CCIH", "prazo_sugerido": "30 dias", "impacto_esperado": "Redução de 20% na taxa", "indicador_monitoramento": "Incidência DAI", "meta": "Conformidade > 85%", "prioridade": "alta"}], "anexos": {"tabelas_chave": [...], "notas_metodologicas": [...], "qualidade_dados": [...]}}} - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 10.000 caracteres.
7.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
7.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para geração de insights e recomendações.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
7.3.5 Memória
- Visibilidade das Instruções (Prompt): As instruções não são visíveis para agentes subsequentes.
- Visibilidade da Resposta: A resposta é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
7.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.