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 Agente de IA para Análise de Dados de Terapia Intensiva. Esta documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específico para construção de Agentes de IA.
O agente tem como objetivo principal monitorar continuamente os dados de pacientes em terapia intensiva para detectar precocemente sinais de deterioração, permitindo intervenções rápidas e eficazes.
2. Contexto e Problema
Em ambientes de terapia intensiva, o monitoramento contínuo e análise de dados complexos são essenciais para a detecção precoce de sinais de deterioração dos pacientes. No entanto, a quantidade de dados gerados e a necessidade de respostas rápidas tornam o processo desafiador para a equipe médica.
- Monitoramento contínuo e análise de dados complexos de pacientes em terapia intensiva.
- Detecção precoce de sinais de deterioração para permitir intervenções rápidas.
- Redução do tempo de resposta da equipe médica em situações críticas.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Aumentar a eficiência no monitoramento contínuo dos pacientes em terapia intensiva.
- Reduzir o tempo de resposta da equipe médica em situações de risco.
- Melhorar a precisão na detecção de sinais de deterioração.
- Proporcionar uma base de dados robusta para revisão e melhoria contínua dos protocolos de cuidado.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de dados de terapia intensiva monitora continuamente os dados dos pacientes, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para identificar sinais de deterioração e alerta a equipe médica imediatamente quando padrões de risco são detectados. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficiente na detecção precoce de sinais de deterioração em pacientes de terapia intensiva.
A solução envolve o processamento contínuo dos dados de monitoramento dos pacientes, aplicando algoritmos avançados para identificar padrões de risco e emitir alertas automáticos à equipe médica.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Análise Contínua de Dados de Terapia Intensiva (RF 1)
| Monitorar continuamente os dados de pacientes para identificar sinais de deterioração. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho do agente quanto o resultado final esperado. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Análise Contínua de Dados de Terapia Intensiva
1.1 Tarefa do Agente
Monitorar continuamente os dados de pacientes em terapia intensiva para identificar sinais de deterioração.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados contínuos de monitoramento de pacientes em terapia intensiva. Esses dados incluem sinais vitais e parâmetros críticos. # 2. Objetivo Monitorar continuamente os dados para identificar sinais de deterioração, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para gerar alertas quando padrões de risco forem detectados. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Analise os dados de monitoramento em tempo real, identificando variações significativas nos sinais vitais dos pacientes, como frequência cardíaca, pressão arterial e níveis de oxigênio. - Use algoritmos de aprendizado de máquina para detectar padrões anômalos que possam indicar deterioração, considerando histórico médico e condições atuais. - Gere alertas automáticos para a equipe médica sempre que um padrão de risco for detectado, especificando a natureza e a urgência do risco. - Registre todas as análises e alertas gerados em um banco de dados, permitindo auditorias futuras e aprimoramento dos protocolos de cuidado. - Atualize continuamente os modelos de análise com novos dados para refinar a precisão e reduzir falsos positivos.
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 monitoramento dos pacientes via API. Na fase de testes, os dados serão enviados diretamente por upload de um csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Dados contínuos de monitoramento de pacientes em terapia intensiva.
-
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 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório de análise com indicadores de risco e alertas, registrado em um banco de dados para auditorias futuras.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "patient_id": "123456", "risk_indicators": [ { "indicator": "frequencia_cardiaca", "value": 120, "status": "risco" } ], "alerts": [ { "alert_type": "deterioracao", "priority": "alta", "message": "Paciente apresenta sinais de deterioração." } ] } - Número de caracteres esperado: O relatório de análise deve ser conciso, com um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.3
1.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para análise de dados e detecção de padrões.
- 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 a equipe médica responsável pelo paciente.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente opera de forma contínua, analisando os dados em tempo real e gerando alertas conforme necessário. Não há transição para agentes subsequentes.