1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Agendamento de Exames 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 coordenar a disponibilidade de salas e equipamentos para agendar exames diagnósticos de maneira eficiente, automatizando agendamentos, gerenciando cancelamentos e reagendamentos, e notificando pacientes e equipe automaticamente.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
O agendamento de exames diagnósticos em hospitais frequentemente enfrenta problemas como:
- Conflitos de agendamento e subutilização de recursos diagnósticos disponíveis.
- Dificuldade em gerenciar cancelamentos e reagendamentos de forma eficiente.
Atualmente, esses processos são manuais e fragmentados, levando a ineficiências e frustrações para pacientes e equipe médica.
Problemas Identificados
- Conflitos de agendamento: Salas e equipamentos são frequentemente sobrepostos em horários, gerando atrasos e cancelamentos.
- Subutilização de recursos: A falta de uma visão integrada dos recursos disponíveis leva à subutilização.
- Gerenciamento de cancelamentos: A ausência de um sistema automatizado dificulta o reagendamento rápido e eficiente de exames.
- Comunicação ineficaz: Pacientes e equipe muitas vezes não são notificados a tempo sobre mudanças nos agendamentos.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir conflitos de agendamento em pelo menos 70%.
- Aumentar a utilização de recursos diagnósticos para acima de 90%.
- Melhorar a eficiência do reagendamento, reduzindo o tempo de espera médio para novos agendamentos em 50%.
- Aprimorar a comunicação com pacientes e equipe, garantindo notificações em tempo real sobre quaisquer alterações nos agendamentos.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para agendamento de exames diagnósticos coordena a disponibilidade de salas e equipamentos, automatiza agendamentos e notifica automaticamente pacientes e equipe sobre quaisquer mudanças. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue de forma eficiente.
A solução consiste em um fluxo de automação que integra-se com sistemas hospitalares para acessar calendários de disponibilidade e gerenciar agendamentos em tempo real.
A execução dos agentes é sequencial e linear, conforme detalhado após a tabela.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Consulta de Disponibilidade (RF 1)
| Integrar-se com sistemas hospitalares para verificar a disponibilidade de salas e equipamentos. |
Agente de Agendamento (RF 2)
| Automatizar o processo de agendamento, considerando prioridades clínicas e disponibilidade. |
Agente de Notificação (RF 3)
| Notificar automaticamente pacientes e equipe sobre agendamentos, cancelamentos e reagendamentos. |
Agente de Coleta de Feedback (RF 4)
| Coletar feedback dos usuários para melhorar continuamente a eficiência do sistema. |
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 hospital e os pacientes receberão. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Consulta de Disponibilidade
1.1 Tarefa do Agente
Integrar-se com sistemas hospitalares para verificar a disponibilidade de salas e equipamentos para exames diagnósticos.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo solicitações de verificação de disponibilidade de salas e equipamentos para exames diagnósticos.
# 2. Objetivo
Integrar-se com sistemas hospitalares para verificar a disponibilidade de recursos e retornar essa informação para o fluxo de agendamento.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Conecte-se ao sistema de gestão hospitalar para obter informações atualizadas sobre a disponibilidade de salas e equipamentos.
- Priorize recursos com base nas necessidades clínicas dos pacientes.
- Retorne a disponibilidade em um formato estruturado que possa ser utilizado pelo agente de agendamento.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"sala": "Sala 101",
"equipamento": "Tomografia Computadorizada",
"disponibilidade": "2025-12-16T10:00:00Z"
} 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 uma solicitação de verificação de disponibilidade via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é uma solicitação estruturada de verificação de disponibilidade.
- 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 1.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado que detalha a disponibilidade de salas e equipamentos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "sala": "Sala 101", "equipamento": "Tomografia Computadorizada", "disponibilidade": "2025-12-16T10:00:00Z" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 200 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: Conecta-se ao sistema de gestão hospitalar para verificar a disponibilidade de recursos.
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 Agendamento (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Agendamento (RF 2).
RF 2. Agente de Agendamento
2.1 Tarefa do Agente
Automatizar o processo de agendamento de exames, considerando prioridades clínicas e disponibilidade de recursos.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo informações sobre a disponibilidade de salas e equipamentos para exames diagnósticos.
# 2. Objetivo
Automatizar o processo de agendamento de exames com base na disponibilidade de recursos e nas prioridades clínicas dos pacientes.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Utilize as informações de disponibilidade fornecidas pelo agente anterior para propor horários de agendamento.
- Priorize pacientes com base em critérios clínicos, como urgência do exame.
- Retorne uma confirmação de agendamento estruturada para notificação posterior.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"paciente_id": "123456",
"sala": "Sala 101",
"equipamento": "Tomografia Computadorizada",
"data_agendamento": "2025-12-16T10:00:00Z"
} 2.3 Configurações do Agente
2.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON estruturado que detalha a disponibilidade de salas e equipamentos.
- 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 1.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado que confirma o agendamento de exames.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "paciente_id": "123456", "sala": "Sala 101", "equipamento": "Tomografia Computadorizada", "data_agendamento": "2025-12-16T10:00:00Z" } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 200 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 (JSON de agendamento) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Notificação (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Notificação (RF 3).
RF 3. Agente de Notificação
3.1 Tarefa do Agente
Notificar automaticamente pacientes e equipe sobre agendamentos, cancelamentos e reagendamentos de exames.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo confirmações de agendamento de exames para notificação.
# 2. Objetivo
Notificar automaticamente pacientes e equipe sobre os detalhes dos agendamentos, cancelamentos e reagendamentos de exames.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Envie notificações detalhadas para os pacientes e a equipe médica através dos canais designados (e-mail, SMS, etc.).
- Inclua todas as informações relevantes do agendamento, como data, hora e local.
- Garanta que as notificações sejam enviadas em tempo real para evitar atrasos.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"paciente_id": "123456",
"notificacao": "Exame agendado para 16 de Dezembro de 2025, às 10:00, na Sala 101."
} 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 JSON estruturado que confirma o agendamento de exames.
- 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 1.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado que confirma o envio das notificações.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "paciente_id": "123456", "notificacao": "Exame agendado para 16 de Dezembro de 2025, às 10:00, na Sala 101." } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 200 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 (JSON de notificação) gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Coleta de Feedback (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Coleta de Feedback (RF 4).
RF 4. Agente de Coleta de Feedback
4.1 Tarefa do Agente
Coletar feedback dos usuários sobre o processo de agendamento e a experiência geral, para melhorar continuamente a eficiência do sistema.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está responsável por coletar feedback dos usuários após a conclusão dos exames diagnósticos.
# 2. Objetivo
Coletar feedback sobre a experiência de agendamento e utilização do sistema para identificar melhorias potenciais.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Envie convites para feedback aos usuários após a conclusão dos exames.
- Garanta que o feedback seja coletado de forma anônima e confidencial.
- Compile os dados de feedback em um formato estruturado para análise posterior.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"paciente_id": "123456",
"feedback": "O processo de agendamento foi eficiente e a comunicação foi clara."
} 4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a confirmação de que o exame foi concluído.
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON estruturado que contém a confirmação de conclusão de exame.
- 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 1.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado que compila o feedback dos usuários.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "paciente_id": "123456", "feedback": "O processo de agendamento foi eficiente e a comunicação foi clara." } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 200 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não utiliza.
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 (JSON de feedback) gerada por este agente é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo de agendamento e coleta de feedback.