Agente de IA para Relatório de Controle de Infecções

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

Como criar um agente de IA que sintetiza dados de controles de infecção e elabora relatórios detalhados para equipes de gestão.

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

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

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

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

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

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

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.

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