Agente de IA para Síntese de Relatórios de Exames Laboratoriais

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

Como criar um agente de IA que recebe resultados de exames laboratoriais e gera relatórios interpretativos.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Síntese de Relatórios de Exames Laboratoriais", uma solução projetada para transformar dados de exames laboratoriais em relatórios interpretativos que destacam valores críticos e sugerem possíveis diagnósticos. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é processar grandes volumes de dados laboratoriais de forma eficiente, permitindo a identificação imediata de valores críticos que requerem atenção urgente, e gerar relatórios claros e úteis para profissionais de saúde.

2. Contexto e Problema

Problemas Específicos

O agente de IA para síntese de relatórios de exames laboratoriais foi concebido para resolver problemas conhecidos no setor de saúde, incluindo:

  • Volume elevado de dados laboratoriais que dificulta a análise manual rápida.
  • Necessidade de identificação imediata de valores críticos que requerem atenção urgente.

Regras de Solução

  • Desenvolver algoritmos que possam classificar e interpretar dados laboratoriais de forma eficiente.
  • Criar uma interface que permita aos profissionais de saúde visualizar rapidamente os valores críticos e sugestões de diagnóstico.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Reduzir o tempo de análise de dados laboratoriais em pelo menos 70%.
  • Melhorar a precisão na identificação de valores críticos.
  • Aumentar a eficiência dos profissionais de saúde ao fornecer relatórios interpretativos claros e acionáveis.
  • Facilitar a tomada de decisão rápida e informada em situações críticas.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para síntese de relatórios de exames laboratoriais processa dados de exames, aplica algoritmos de classificação e interpretação, e gera relatórios detalhados que destacam valores críticos e sugerem diagnósticos potenciais. 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 interpretação de exames laboratoriais.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por dois agentes de IA. O processo inicia com a padronização e validação dos dados de exames e termina com a geração de um relatório interpretativo para os profissionais de saúde.

A execução dos agentes é sequencial, seguindo a ordem definida na tabela abaixo:

Agentes Função Principal
Agente de Padronização e Validação de Exames Laboratoriais (RF 1) Normalizar, validar e enriquecer os resultados de exames laboratoriais recebidos para posterior interpretação.
Agente de Interpretação Clínica e Síntese de Relatório (RF 2) Interpretar o JSON padronizado de exames, identificar e priorizar valores críticos e gerar um relatório interpretativo.

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram o fluxo de trabalho dos agentes e o resultado final que os profissionais de saúde receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Padronização e Validação de Exames Laboratoriais

1.1 Tarefa do Agente

Normalizar, validar e enriquecer os resultados de exames laboratoriais recebidos, unificando unidades, resolvendo intervalos de referência por faixa etária e sexo, tratando qualificadores e calculando derivados clínicos para posterior interpretação.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo resultados de exames laboratoriais em formato CSV ou JSON. Estes dados incluem identificador do paciente, sexo, idade, data/hora da coleta, nome do exame, valor bruto, unidade, possíveis qualificadores e metadados do laboratório.

# 2. Objetivo
Normalizar, validar e enriquecer os resultados dos exames para criar um JSON padronizado que servirá de base para interpretação clínica.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Padronize nomes de exames para um vocabulário controlado e converta unidades para padrões usuais.
- Parseie valores com qualificadores, remova separadores de milhar e normalize separadores decimais.
- Priorize intervalos fornecidos pelo laboratório e calcule derivados clínicos obrigatórios quando os insumos estiverem presentes.
- Marque valores críticos potenciais e valide faixas plausíveis por analito para evitar outliers impossíveis.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
JSON padronizado por exame contendo informações normalizadas e enriquecidas, incluindo flags de qualidade e métricas derivadas. 
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 exames laboratoriais 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 arquivo na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo em formato CSV ou JSON contendo dados de exames laboratoriais.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber exames nos formatos: .csv, .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 50.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON, estruturado por exame, contendo dados normalizados e enriquecidos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "patient_id": "12345",
      "exams": [
        {
          "test_code": "glucose",
          "valor_num": 95,
          "unidade_padrao": "mg/dL",
          "ref_min": 70,
          "ref_max": 100,
          "flags": {
            "critico_potencial": false
          }
        }
      ]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 10.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos de derivados clínicos.
  • 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 Interpretação Clínica e Síntese de Relatório (RF 2).

RF 2. Agente de Interpretação Clínica e Síntese de Relatório

2.1 Tarefa do Agente

Interpretar o JSON padronizado de exames, identificar e priorizar valores críticos, classificar achados por gravidade, detectar padrões laboratoriais compatíveis com diagnósticos diferenciais e gerar um relatório interpretativo claro para profissionais de saúde.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um JSON padronizado e validado contendo exames com valores normalizados, referências resolvidas, flags de qualidade e derivados clínicos.

# 2. Objetivo
Gerar um relatório interpretativo em português que destaque achados críticos, forneça interpretações por sistemas e sugira diagnósticos diferenciais.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Priorize a identificação de resultados críticos e ambíguos, incluindo sempre um aviso de segurança.
- Classifique cada exame em: normal, limítrofe, alterado, crítico, usando referências do laboratório.
- Gere uma lista de alertas por prioridade e inclua recomendações de próximos passos.
- Relate limitações e trate incertezas de forma clara.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Relatório interpretativo em markdown com sumário executivo, interpretação por sistemas, recomendações e um bloco JSON de achados estruturados. 
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 arquivo JSON padronizado, que contém exames com valores normalizados e enriquecidos.
  • 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.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um relatório em formato markdown, acompanhado de um bloco JSON de achados estruturados.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     # Relatório de Exames Laboratoriais
    
    ## Sumário Executivo
    - **Glicose:** 95 mg/dL (Normal)
    - **Creatinina:** 1.2 mg/dL (Alterado - Moderado)
    
    ## Interpretação por Sistemas
    - **Metabólico:** Glicose normal.
    - **Renal:** Creatinina elevada, sugere monitoramento.
    
    ## Recomendações
    - Repetir creatinina em 1 semana.
    
    ## Limitações
    - Dados de referência não disponíveis para todos os exames.
    
    ---
    
    {
      "criticos":[],
      "alteracoes":[{"teste":"Creatinina","valor":1.2,"unidade":"mg/dL","ref":"0.6-1.1","classificacao":"alterado","justificativa":"Acima do limite superior","prioridade":2}],
      "limítrofes":[],
      "normais":[{"teste":"Glicose","valor":95,"unidade":"mg/dL","ref":"70-100","classificacao":"normal","justificativa":"Dentro dos limites normais","prioridade":3}]
    } 
  • Número de caracteres esperado: O relatório e o bloco JSON devem ter um tamanho combinado de aproximadamente 5.000 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: Utiliza lógica interna para cálculos de interpretação.
  • 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 é o entregável final e não precisa ser visível para outros agentes.

2.3.6 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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