Agente de IA para Acompanhamento de Pacientes em Observação

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

Como criar um agente de IA que monitora e registra a evolução dos pacientes em observação no pronto atendimento.

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, comunicação com sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Acompanhamento de Pacientes em Observação", uma solução projetada para monitorar e registrar a evolução dos pacientes em observação no pronto atendimento. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é permitir que a equipe médica tenha acesso a informações atualizadas e precisas sobre o estado dos pacientes, facilitando a tomada de decisão clínica e melhorando a qualidade do cuidado prestado.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Nos prontos atendimentos, a carga de trabalho elevada dificulta o monitoramento contínuo dos pacientes em observação, resultando em:

  • Monitoramento inadequado dos sinais vitais e indicadores de saúde.
  • Falta de registro apropriado das alterações no estado dos pacientes.

Esta situação pode levar a atrasos na intervenção médica, comprometendo a segurança e o bem-estar dos pacientes.


Problemas Identificados

  • Alta carga de trabalho: A equipe médica enfrenta dificuldades para monitorar todos os pacientes continuamente.
  • Falta de registros: As alterações no estado dos pacientes nem sempre são registradas de forma sistemática.
  • Risco de atrasos: A ausência de alertas automáticos pode atrasar intervenções críticas.

3. Impactos Esperados

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

  • Melhorar o monitoramento contínuo dos pacientes em observação.
  • Assegurar o registro preciso e sistemático das alterações no estado dos pacientes.
  • Reduzir o tempo de resposta para intervenções médicas críticas.
  • Aumentar a segurança e o bem-estar dos pacientes.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para acompanhamento de pacientes em observação monitora continuamente os sinais vitais e indicadores de saúde, registra alterações significativas e alerta a equipe médica sobre intervenções necessárias. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo no monitoramento de pacientes em observação.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por 3 agentes de IA. O processo inicia com o monitoramento dos sinais vitais dos pacientes e termina com o envio de alertas para a equipe médica.

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

Agentes Função Principal
Monitor de Sinais Vitais (RF 1) Monitorar continuamente os sinais vitais dos pacientes em observação.
Registrador de Alterações (RF 2) Registrar automaticamente quaisquer alterações significativas no estado do paciente.
Agente de Alerta Médico (RF 3) Alertar a equipe médica sobre alterações que possam requerer intervenção imediata.

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 médica receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Monitor de Sinais Vitais

1.1 Tarefa do Agente

Monitorar continuamente os sinais vitais dos pacientes em observação, garantindo que qualquer alteração significativa seja identificada imediatamente.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados em tempo real dos sinais vitais de pacientes em observação no pronto atendimento.

# 2. Objetivo
Monitorar continuamente esses dados para identificar quaisquer alterações significativas que possam requerer intervenção médica.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Monitore os sinais vitais em tempo real, incluindo pressão arterial, frequência cardíaca, temperatura corporal e saturação de oxigênio.
- Identifique alterações que excedam os limites pré-definidos para cada parâmetro.
- Registre imediatamente qualquer alteração significativa detectada.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Alteração Detectada:** Frequência cardíaca elevada
**Horário do Evento:** 14:35
**Paciente:** João da Silva
**Ação Recomendada:** Avaliação médica imediata 
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 contínuo de dados de sinais vitais 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: Dados em tempo real dos sinais vitais dos pacientes.
  • 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 10.000 caracteres por paciente.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um registro estruturado em **JSON**. A estrutura deve incluir os campos `Alteração Detectada`, `Horário do Evento`, `Paciente` e `Ação Recomendada`.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "alteracao_detectada": "Frequência cardíaca elevada",
      "horario_do_evento": "14:35",
      "paciente": "João da Silva",
      "acao_recomendada": "Avaliação médica imediata"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho aproximado de 300 caracteres por evento registrado.

1.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.4

1.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Se conecta ao Sistema de Gestão do Pronto Atendimento para registro das alterações.

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 Registrador de Alterações (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Registrador de Alterações (RF 2).

RF 2. Registrador de Alterações

2.1 Tarefa do Agente

Registrar automaticamente quaisquer alterações significativas no estado do paciente, garantindo que o registro seja armazenado no sistema de gestão.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um registro de alteração significativa nos sinais vitais de um paciente, gerado pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Registrar automaticamente essa alteração no sistema de gestão do pronto atendimento.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Receba o registro de alteração do agente anterior.
- Armazene o registro no sistema de gestão do pronto atendimento.
- Confirme o armazenamento com um log de sucesso ou falha.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Registro de Alteração:** Frequência cardíaca elevada
**Horário do Evento:** 14:35
**Paciente:** João da Silva
**Status de Registro:** Sucesso 
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: Registro estruturado em JSON de alterações significativas nos sinais vitais.
  • 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 500 caracteres por registro.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um log de confirmação de registro em **JSON**. A estrutura deve incluir os campos `Registro de Alteração`, `Horário do Evento`, `Paciente` e `Status de Registro`.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "registro_de_alteracao": "Frequência cardíaca elevada",
      "horario_do_evento": "14:35",
      "paciente": "João da Silva",
      "status_de_registro": "Sucesso"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho aproximado de 200 caracteres por log de confirmação.

2.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.4

2.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Se conecta ao Sistema de Gestão do Pronto Atendimento para registro das alterações.

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 Alerta Médico (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Alerta Médico (RF 3).

RF 3. Agente de Alerta Médico

3.1 Tarefa do Agente

Alertar a equipe médica sobre alterações que possam requerer intervenção imediata, garantindo que a comunicação seja clara e eficaz.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um log de confirmação de registro de alteração significativa nos sinais vitais, gerado pelo agente anterior.

# 2. Objetivo
Alertar a equipe médica sobre a alteração detectada para que possam realizar uma intervenção imediata, se necessário.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Receba o log de confirmação do agente anterior.
- Envie um alerta imediato para a equipe médica responsável.
- Garanta que o alerta inclua detalhes claros sobre a alteração, horário e paciente.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
**Alerta Médico:** Frequência cardíaca elevada detectada
**Horário do Evento:** 14:35
**Paciente:** João da Silva
**Status do Alerta:** Enviado com sucesso 
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: Log de confirmação de registro em JSON de alterações significativas nos sinais vitais.
  • 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 500 caracteres por log.

3.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um log de alerta em **JSON**. A estrutura deve incluir os campos `Alerta Médico`, `Horário do Evento`, `Paciente` e `Status do Alerta`.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "alerta_medico": "Frequência cardíaca elevada detectada",
      "horario_do_evento": "14:35",
      "paciente": "João da Silva",
      "status_do_alerta": "Enviado com sucesso"
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON final deve ter um tamanho aproximado de 200 caracteres por log de alerta.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.4

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta documentos externos.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Se conecta ao Sistema de Gestão do Pronto Atendimento para envio de alertas.

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 não é passada para outros agentes internos.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O alerta enviado é o resultado que deve ser disponibilizado à equipe médica.

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