1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados e demais requisitos funcionais para o Fluxo de Agentes "Análise de Dados de Desempenho da Equipe de Enfermagem", uma solução de automação projetada para coletar, analisar e relatar dados de desempenho da equipe de enfermagem. 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 de desempenho em insights acionáveis para melhorias no atendimento e na eficiência operacional, gerando relatórios que apoiem a gestão de equipes.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As equipes de enfermagem enfrentam desafios contínuos para manter a qualidade e a eficiência dos cuidados prestados. Dados de desempenho são frequentemente coletados, mas a análise manual é demorada e sujeita a erros. Os principais problemas incluem:
- Falta de análises sistemáticas e contínuas para identificar áreas de melhoria.
- Dificuldade em consolidar dados de diversas fontes e formatos.
- Falta de relatórios claros e acionáveis para a gestão.
Sem um sistema eficaz para análise de dados, as oportunidades de melhoria podem ser perdidas, impactando a qualidade do atendimento e a satisfação dos pacientes.
Problemas Identificados
- Falta de padronização: Dados de desempenho são registrados de forma inconsistente, dificultando a análise comparativa.
- Incapacidade de identificar padrões: A análise manual não consegue detectar padrões complexos de desempenho ao longo do tempo.
- Relatórios ineficazes: Relatórios atuais não fornecem insights acionáveis para a gestão, limitando a capacidade de tomada de decisão informada.
3. Impactos Esperados
A implementação deste fluxo de automação visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhoria na precisão e consistência dos dados através da padronização e validação automática.
- Identificação rápida de áreas críticas através da análise automatizada de KPIs e tendências.
- Relatórios acionáveis e informativos que apoiam a gestão na tomada de decisões e na implementação de melhorias.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de dados de desempenho da equipe de enfermagem processa dados brutos de desempenho, aplica regras de padronização e validação, calcula KPIs e gera relatórios que oferecem insights acionáveis. 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 análise de desempenho da equipe de enfermagem.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 4 agentes de IA. O processo inicia com a coleta de dados brutos e termina com a geração de relatórios executivos e painéis resumidos para a gestão.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Validação e Padronização de Dados de Enfermagem (RF 1)
| Validar e padronizar dados de desempenho da equipe de enfermagem. |
Agente de Cálculo de KPIs Operacionais e de Qualidade (RF 2)
| Calcular KPIs por profissional, turno, setor e unidade. |
Agente de Diagnóstico e Priorização de Melhorias (RF 3)
| Identificar áreas críticas de desempenho e sugerir ações corretivas. |
Agente de Geração de Relatório Executivo e Painel Resumo (RF 4)
| Gerar relatórios executivos e painéis resumidos para a gestão. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto os relatórios gerados. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Validação e Padronização de Dados de Enfermagem
1.1 Tarefa do Agente
Receber dados brutos de desempenho da equipe de enfermagem, validar campos essenciais, padronizar nomenclaturas e unidades, e produzir um dataset pronto para análise.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados brutos de desempenho da equipe de enfermagem. Este dataset contém informações essenciais para a análise de desempenho. # 2. Objetivo Validar e padronizar os dados recebidos, garantindo a consistência e a precisão necessárias para análises subsequentes. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Verifique a presença de campos obrigatórios e descarte linhas incompletas. - Converta datas para o formato ISO-8601 e padronize unidades de medida. - Registre todas as normalizações aplicadas e justifique as ações tomadas. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir JSON com: dados_padronizados, dicionario_campos, relatorio_qualidade_dados, normalizacoes_aplicadas.
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 desempenho em formato CSV ou JSON 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: Dados estruturados contendo métricas de desempenho da equipe de enfermagem.
-
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 até 200.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo dados padronizados e relatórios de qualidade.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dados_padronizados": [...], "dicionario_campos": {...}, "relatorio_qualidade_dados": {...}, "normalizacoes_aplicadas": [...] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 50.000 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
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 Cálculo de KPIs Operacionais e de Qualidade (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de KPIs Operacionais e de Qualidade (RF 2).
RF 2. Agente de Cálculo de KPIs Operacionais e de Qualidade
2.1 Tarefa do Agente
Calcular KPIs por profissional, turno, setor e unidade; consolidar métricas e estabelecer linhas de base internas e metas comparativas quando fornecidas.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados padronizados de desempenho da equipe de enfermagem. Este dataset é a base para o cálculo de KPIs operacionais e de qualidade. # 2. Objetivo Calcular KPIs por profissional, turno, setor e unidade, consolidando métricas e estabelecendo linhas de base internas e metas comparativas quando fornecidas. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Calcule produtividade, tempos médios, taxas de eventos adversos e outras métricas conforme especificado. - Utilize as metas fornecidas ou estabeleça linhas de base internas. - Agregue dados por diferentes níveis de análise e reporte suspeitas de outliers. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir JSON com: kpis_por_profissional, kpis_por_turno, kpis_por_setor, kpis_por_unidade, linhas_de_base_internas, metas_aplicadas, notas_metodologicas.
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: Dados padronizados contendo métricas de desempenho da equipe de enfermagem.
-
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 100.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo os KPIs calculados e informações de linhas de base.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "kpis_por_profissional": [...], "kpis_por_turno": [...], "kpis_por_setor": [...], "kpis_por_unidade": [...], "linhas_de_base_internas": {...}, "metas_aplicadas": {...}, "notas_metodologicas": [...] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 50.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de KPIs.
- 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 deve ser visível para o Agente de Diagnóstico e Priorização de Melhorias (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Diagnóstico e Priorização de Melhorias (RF 3).
RF 3. Agente de Diagnóstico e Priorização de Melhorias
3.1 Tarefa do Agente
Identificar áreas críticas de desempenho, priorizar problemas e sugerir ações corretivas específicas e mensuráveis.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo KPIs calculados e linhas de base internas. Este dataset é a base para o diagnóstico de áreas críticas e a priorização de melhorias. # 2. Objetivo Identificar áreas críticas de desempenho, priorizar problemas e sugerir ações corretivas específicas e mensuráveis. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Classifique a severidade de desvios e priorize problemas com base em critérios predefinidos. - Proponha ações corretivas, responsáveis sugeridos e prazos. - Registre hipóteses causais e indicadores de sucesso para cada recomendação. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir JSON com: desvios_relevantes, ranking_prioridades, hipoteses_causais, recomendacoes_acao.
3.3 Configurações do Agente
3.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 2).
- Tipo do input: JSON contendo KPIs calculados e linhas de base internas.
-
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 50.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo diagnósticos de áreas críticas e recomendações de ações corretivas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "desvios_relevantes": [...], "ranking_prioridades": [...], "hipoteses_causais": [...], "recomendacoes_acao": [...] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho aproximado de 30.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para avaliação de desvios e priorização.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 Geração de Relatório Executivo e Painel Resumo (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatório Executivo e Painel Resumo (RF 4).
RF 4. Agente de Geração de Relatório Executivo e Painel Resumo
4.1 Tarefa do Agente
Produzir relatório executivo em markdown e um pacote JSON resumido para consumo por gestão, com destaques, KPIs-chave, tendências e plano de ação.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo diagnósticos e recomendações de melhorias. Este dataset servirá para a geração de relatórios executivos e painéis resumidos para a gestão.
# 2. Objetivo
Produzir relatório executivo em markdown e um pacote JSON resumido para consumo por gestão, com destaques, KPIs-chave, tendências e plano de ação.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Estruture o relatório com sumário executivo, KPIs-chave, top 5 desvios e recomendações de ações.
- Inclua notas metodológicas e sinalize quaisquer limitações de dados.
- Formate todos os valores numéricos com duas casas decimais e inclua símbolos de porcentagem onde aplicável.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Relatório em markdown e JSON painel_resumo com widgets: {kpi_cards, lista_prioridades, tabela_plano_acao, notas_metodologicas}. 4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 3).
- Tipo do input: JSON contendo diagnósticos e recomendações de melhorias.
-
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 40.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório em markdown e um JSON estruturado para painéis de gestão.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
"Relatório em markdown e JSON painel_resumo com widgets: {kpi_cards, lista_prioridades, tabela_plano_acao, notas_metodologicas}." - Número de caracteres esperado: O relatório em markdown e o JSON gerado devem ter um tamanho combinado aproximado de 60.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.5
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para formatação e cálculos de relatórios.
- 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 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. O relatório e o painel gerados são os resultados que devem ser disponibilizados à gestão.