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 "Análise de Dados Epidemiológicos em 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 coletar e analisar dados de pacientes em tempo real para identificar rapidamente surtos ou tendências epidemiológicas, alertando as autoridades de saúde e equipes clínicas para intervenções imediatas.
2. Contexto e Problema
Problemas Específicos
O agente de IA para análise epidemiológica enfrenta os seguintes desafios:
- Dificuldade em identificar rapidamente surtos ou tendências epidemiológicas com base em dados de pronto atendimento.
- Falta de integração de dados de saúde pública para análise abrangente e preditiva.
- Necessidade de alertas rápidos e precisos para intervenções de saúde pública.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Identificação rápida de surtos epidemiológicos emergentes.
- Integração abrangente de dados de saúde pública para análises preditivas.
- Alertas em tempo real para autoridades e equipes de saúde.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para análise de dados epidemiológicos coleta e analisa dados de pacientes para identificar padrões epidemiológicos e alertar sobre possíveis surtos ou tendências de saúde. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um sistema proativo de monitoramento epidemiológico.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 10 agentes de IA. O processo começa com a coleta de dados de diversas fontes e termina com a geração de alertas priorizados para intervenção de saúde pública.
A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Parametrização e Mapeamento de Coleta (RF 1)
| Definir escopo de coleta e preparar requisições para fontes de dados. |
Agente de Execução de Chamada à API (RF 2)
| Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados brutos. |
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3)
| Executar consultas em bancos de dados para coletar dados brutos. |
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4)
| Extrair dados de arquivos/documentos estruturados. |
Agente de Integração, Limpeza e Padronização de Dados (RF 5)
| Unificar e padronizar dados brutos das diferentes fontes. |
Agente de Definição de Síndromes e Limiares (RF 6)
| Configurar regras de classificação sindrômica e parâmetros de detecção. |
Agente de Detecção de Sinais (RF 7)
| Classificar registros por síndrome e calcular indicadores de variação. |
Agente de Validação e Consolidação de Alertas Candidatos (RF 8)
| Validar sinais e promover a candidatos a alerta. |
Agente de Priorização e Enriquecimento de Alertas (RF 9)
| Atribuir severidade e preparar recomendações operacionais. |
Agente de Geração de Mensagens de Alerta (RF 10)
| Produzir mensagens e payloads de notificação para canais de comunicação. |
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 cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Parametrização e Mapeamento de Coleta
1.1 Tarefa do Agente
Definir escopo de coleta, padronizar o esquema canônico de dados epidemiológicos e preparar requisições para fontes (APIs, banco de dados, documentos).
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo informações sobre fontes disponíveis, incluindo APIs de hospitais, bancos de dados de prontuários e documentos estruturados como planilhas e CSVs.
# 2. Objetivo
Definir o escopo de coleta de dados epidemiológicos, padronizar o esquema canônico e preparar requisições para as fontes de dados.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Defina um canonical_schema mínimo com campos essenciais como id_paciente, data_atendimento, unidade_saude_id, idade, sexo, sintomas, CID-10, entre outros.
- Mapeie cada fonte de dados para o esquema canônico, explicitando transformações necessárias.
- Gere parâmetros de paginação para APIs e consultas parametrizadas para bancos de dados.
- Estabeleça quality_checks para validar a integridade e consistência dos dados coletados.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"canonical_schema": {"id_paciente": "string", "data_atendimento": "date", "unidade_saude_id": "string", "idade": "integer", "sexo": "string", "sintomas": "array", "CID-10": "array"},
"mapping_by_source": {"api_hospital": {"id_paciente": "patient_id", "data_atendimento": "appointment_date"}},
"api_requests": [{"endpoint": "https://api.hospital.com/v1/patients", "headers": {"Authorization": "Bearer token"}, "params": {"start_date": "2025-01-01", "end_date": "2025-12-31"}}],
"sql_queries": ["SELECT * FROM prontuario WHERE data_atendimento BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'"],
"quality_checks": ["idade > 0", "sexo IN ('masculino', 'feminino')"]
} 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 informações sobre as fontes de dados disponíveis 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 documento na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de informações estruturadas sobre fontes de dados.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.json,.csv,.xlsx. - 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 JSON estruturado contendo o esquema canônico, mapeamentos de fontes e parâmetros de requisições.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "canonical_schema": {"id_paciente": "string", "data_atendimento": "date", "unidade_saude_id": "string", "idade": "integer", "sexo": "string", "sintomas": "array", "CID-10": "array"}, "mapping_by_source": {"api_hospital": {"id_paciente": "patient_id", "data_atendimento": "appointment_date"}}, "api_requests": [{"endpoint": "https://api.hospital.com/v1/patients", "headers": {"Authorization": "Bearer token"}, "params": {"start_date": "2025-01-01", "end_date": "2025-12-31"}}], "sql_queries": ["SELECT * FROM prontuario WHERE data_atendimento BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'"], "quality_checks": ["idade > 0", "sexo IN ('masculino', 'feminino')"] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 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: 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 Execução de Chamada à API (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 2).
RF 2. Agente de Execução de Chamada à API
2.1 Tarefa do Agente
Realizar chamadas às APIs das fontes definidas para obter dados brutos.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de requisições API preparadas, contendo endpoints, headers, e parâmetros de paginação.
# 2. Objetivo
Executar as chamadas às APIs definidas para coletar dados brutos de saúde.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Execute cada chamada API conforme os parâmetros fornecidos.
- Preserve os metadados de origem para cada conjunto de dados retornado.
- Retorne os dados brutos coletados em um formato estruturado, pronto para integração posterior.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"raw_api_data": [
{
"source": "api_hospital",
"data": [{"patient_id": "123", "appointment_date": "2025-01-15", "symptoms": ["cough", "fever"]}]
}
]
} 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 um conjunto de requisições API estruturadas.
-
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 JSON estruturado contendo dados brutos coletados das APIs.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "raw_api_data": [ { "source": "api_hospital", "data": [{"patient_id": "123", "appointment_date": "2025-01-15", "symptoms": ["cough", "fever"]}] } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: Não se aplica (execução de chamadas API)
- Temperatura: Não se aplica
2.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Executa chamadas às APIs externas conforme definidas no input.
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 Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 3).
RF 3. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados
3.1 Tarefa do Agente
Realizar conexão com o banco do prontuário/warehouse e executar as consultas parametrizadas para obter dados brutos.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de consultas SQL preparadas para execução em bancos de dados de saúde.
# 2. Objetivo
Executar as consultas SQL para coletar dados brutos de saúde do prontuário ou warehouse.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Conecte-se ao banco de dados especificado usando as credenciais fornecidas.
- Execute cada consulta SQL conforme os parâmetros definidos.
- Retorne os dados brutos coletados em um formato estruturado, pronto para integração posterior.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"raw_db_data": [
{
"source": "db_prontuario",
"data": [{"patient_id": "456", "appointment_date": "2025-01-20", "symptoms": ["headache", "nausea"]}]
}
]
} 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 um conjunto de consultas SQL estruturadas.
-
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.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo dados brutos coletados das consultas SQL.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "raw_db_data": [ { "source": "db_prontuario", "data": [{"patient_id": "456", "appointment_date": "2025-01-20", "symptoms": ["headache", "nausea"]}] } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: Não se aplica (execução de consultas SQL)
- Temperatura: Não se aplica
3.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Executa consultas SQL nos bancos de dados conforme definidas no input.
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 Execução de Consulta a Documento (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 4).
RF 4. Agente de Execução de Consulta a Documento
4.1 Tarefa do Agente
Realizar consulta e extração de dados de arquivos/documentos estruturados (CSV/JSON/Planilhas) conforme parâmetros definidos.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um conjunto de parâmetros para consulta e extração de dados de documentos estruturados, como CSVs e planilhas.
# 2. Objetivo
Realizar a consulta e extração de dados dos documentos especificados.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Acesse cada documento usando os identificadores e locais fornecidos.
- Extraia os dados conforme os parâmetros e filtros definidos.
- Retorne os dados extraídos em um formato estruturado, pronto para integração posterior.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"raw_doc_data": [
{
"source": "csv_file",
"data": [{"patient_id": "789", "appointment_date": "2025-01-25", "symptoms": ["sore throat", "fever"]}]
}
]
} 4.3 Configurações do Agente
4.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 3).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um conjunto de parâmetros para consulta e extração de dados de documentos.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos:
.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo dados extraídos dos documentos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "raw_doc_data": [ { "source": "csv_file", "data": [{"patient_id": "789", "appointment_date": "2025-01-25", "symptoms": ["sore throat", "fever"]}] } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
4.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: Não se aplica (execução de consulta a documentos)
- Temperatura: Não se aplica
4.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Executa consultas e extrações em documentos conforme definidas no input.
- Calculadora: Não utiliza.
- 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 deve ser visível para o Agente de Integração, Limpeza e Padronização de Dados (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Integração, Limpeza e Padronização de Dados (RF 5).
RF 5. Agente de Integração, Limpeza e Padronização de Dados
5.1 Tarefa do Agente
Unificar dados brutos das diferentes fontes, aplicar validações, deduplicar e transformar para o esquema canônico.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados brutos coletados de múltiplas fontes, incluindo APIs, bancos de dados e documentos.
# 2. Objetivo
Unificar e padronizar os dados coletados, aplicando validações e transformações para o esquema canônico.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Conciliar colunas segundo o mapping_by_source, convertendo categorias e normalizando tipos.
- Executar quality_checks descartando ou corrigindo valores fora do padrão.
- Deduplicar conforme dedup_keys, preservando o registro mais completo.
- Harmonizar datas para UTC e derivar campos adicionais como data_dia e semana_iso.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"dataset_unificado": [
{"id_paciente": "123", "data_atendimento": "2025-01-15T00:00:00Z", "unidade_saude_id": "hospital_01", "idade": 30, "sexo": "masculino", "sintomas": ["cough", "fever"], "CID-10": ["J11"]}
],
"relatorio_qualidade": {"registros_validos": 1000, "registros_descartados": 50, "motivos_descarte": {"idade_invalida": 20, "dados_incompletos": 30}}
} 5.3 Configurações do Agente
5.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 4).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados brutos de múltiplas fontes, incluindo APIs, bancos de dados e documentos.
-
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.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o dataset unificado e um relatório de qualidade dos dados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dataset_unificado": [ {"id_paciente": "123", "data_atendimento": "2025-01-15T00:00:00Z", "unidade_saude_id": "hospital_01", "idade": 30, "sexo": "masculino", "sintomas": ["cough", "fever"], "CID-10": ["J11"]} ], "relatorio_qualidade": {"registros_validos": 1000, "registros_descartados": 50, "motivos_descarte": {"idade_invalida": 20, "dados_incompletos": 30}} } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres.
5.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
5.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para deduplicação e harmonização de dados.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
5.3.5 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 Definição de Síndromes e Limiares (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Definição de Síndromes e Limiares (RF 6).
RF 6. Agente de Definição de Síndromes e Limiares
6.1 Tarefa do Agente
Configurar regras de classificação sindrômica e parâmetros de detecção (baselines, limiares, mínimos).
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset unificado de dados epidemiológicos e uma lista de síndromes de interesse.
# 2. Objetivo
Configurar regras de classificação sindrômica e parâmetros de detecção para identificar padrões epidemiológicos emergentes.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Defina critérios claros para inclusão em cada síndrome, baseados em sintomas e códigos CID-10.
- Estabeleça baselines por unidade geográfica e de saúde, usando janelas retrospectivas.
- Configure limiares de alerta mínimo, considerando variações sazonais e populacionais.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"detection_rules": {
"definicoes_sindromes": {"sindrome_gripal": {"sintomas": ["cough", "fever"], "CID-10": ["J11"]}},
"janelas_baseline": {"diario": 28, "semanal": 8},
"min_casos_por_unidade": 5,
"criterios_de_crescimento": {"percentual": 50, "absoluto": 5}
}
} 6.3 Configurações do Agente
6.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um dataset unificado e uma lista de síndromes de interesse.
-
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 20.000 caracteres.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo as regras de detecção e classificação sindrômica.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "detection_rules": { "definicoes_sindromes": {"sindrome_gripal": {"sintomas": ["cough", "fever"], "CID-10": ["J11"]}}, "janelas_baseline": {"diario": 28, "semanal": 8}, "min_casos_por_unidade": 5, "criterios_de_crescimento": {"percentual": 50, "absoluto": 5} } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
6.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
6.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para definição de baselines e limiares.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
6.3.5 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 Detecção de Sinais (RF 7).
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Detecção de Sinais (RF 7).
RF 7. Agente de Detecção de Sinais
7.1 Tarefa do Agente
Classificar registros por síndrome e calcular séries temporais e indicadores de variação para identificar sinais iniciais.
7.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um dataset unificado de dados epidemiológicos e regras de detecção sindrômica.
# 2. Objetivo
Classificar registros por síndrome e calcular indicadores de variação para identificar sinais iniciais de surtos.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Classifique cada registro em uma ou mais síndromes com base nas regras definidas.
- Calcule médias e desvios em séries temporais para cada síndrome.
- Identifique sinais que excedam os limiares estabelecidos, gerando indicadores de variação.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"sinais_brutos": [
{"sindrome": "sindrome_gripal", "unidade": "hospital_01", "casos": 10, "media_baseline": 5, "desvio": 2, "excedencia_do_limiar": true}
]
} 7.3 Configurações do Agente
7.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber um dataset unificado e regras de detecção sindrômica.
-
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 20.000 caracteres.
7.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo sinais brutos identificados por síndrome.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "sinais_brutos": [ {"sindrome": "sindrome_gripal", "unidade": "hospital_01", "casos": 10, "media_baseline": 5, "desvio": 2, "excedencia_do_limiar": true} ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
7.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
7.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de médias e desvios.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
7.3.5 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 Validação e Consolidação de Alertas Candidatos (RF 8).
7.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Validação e Consolidação de Alertas Candidatos (RF 8).
RF 8. Agente de Validação e Consolidação de Alertas Candidatos
8.1 Tarefa do Agente
Reduzir falsos positivos aplicando critérios de consistência temporal, espacial e de qualidade de dados antes de promover sinais a candidatos a alerta.
8.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo sinais brutos identificados por síndrome e um conjunto de regras de validação.
# 2. Objetivo
Validar sinais brutos aplicando critérios de consistência temporal, espacial e de qualidade de dados.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Exija persistência dos sinais em períodos consecutivos ou crescimento significativo.
- Corrobore espacialmente com sinais em múltiplas unidades ou regiões.
- Rejeite sinais com qualidade de dados abaixo dos padrões estabelecidos.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"alertas_candidatos": [
{"sindrome": "sindrome_gripal", "status": "aprovado", "razoes": ["persistencia temporal", "corroboracao espacial"], "nivel_confianca": "alta"}
]
} 8.3 Configurações do Agente
8.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber sinais brutos identificados por síndrome e regras de validação.
-
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 20.000 caracteres.
8.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo alertas candidatos validados.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "alertas_candidatos": [ {"sindrome": "sindrome_gripal", "status": "aprovado", "razoes": ["persistencia temporal", "corroboracao espacial"], "nivel_confianca": "alta"} ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
8.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
8.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para validação de sinais.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
8.3.5 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 Priorização e Enriquecimento de Alertas (RF 9).
8.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Priorização e Enriquecimento de Alertas (RF 9).
RF 9. Agente de Priorização e Enriquecimento de Alertas
9.1 Tarefa do Agente
Atribuir severidade e preparar recomendações operacionais com base em impacto potencial e vulnerabilidade.
9.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo alertas candidatos validados e dados de apoio para priorização.
# 2. Objetivo
Atribuir severidade aos alertas e preparar recomendações operacionais para intervenção de saúde pública.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Calcule escore de severidade com base em intensidade, velocidade, extensão e vulnerabilidade.
- Mapeie o escore para categorias de severidade (baixa, média, alta, crítica).
- Prepare recomendações operacionais padronizadas para cada nível de severidade.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"alertas_priorizados": [
{"sindrome": "sindrome_gripal", "severidade": "alta", "escore": 75, "recomendacoes": ["coleta de amostras", "reforço de insumos"]}
]
} 9.3 Configurações do Agente
9.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 8).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber alertas candidatos validados e dados de apoio para priorização.
-
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 20.000 caracteres.
9.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo alertas priorizados com severidade e recomendações.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "alertas_priorizados": [ {"sindrome": "sindrome_gripal", "severidade": "alta", "escore": 75, "recomendacoes": ["coleta de amostras", "reforço de insumos"]} ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
9.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
9.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de escore e mapeamento de severidade.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
9.3.5 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 Mensagens de Alerta (RF 10).
9.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Mensagens de Alerta (RF 10).
RF 10. Agente de Geração de Mensagens de Alerta
10.1 Tarefa do Agente
Produzir mensagens e payloads de notificação prontos para envio aos canais (e-mail, painel, mensageria), com contexto, métricas e ações recomendadas.
10.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo alertas priorizados com severidade e recomendações operacionais.
# 2. Objetivo
Produzir mensagens de alerta e payloads de notificação para canais de comunicação.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Adapte o conteúdo por severidade, incluindo chamadas à ação para alertas críticos.
- Inclua informações essenciais: o que aconteceu, onde, quando, quem é mais afetado, e o que fazer a seguir.
- Defina tempo de vida útil (TTL) para cada mensagem e critérios de encerramento.
# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
{
"alert_messages": [
{"canal": "email", "destinatarios": ["saude@municipio.gov"], "titulo": "Alerta de Síndrome Gripal", "resumo": "Aumento significativo de casos na região.", "detalhes": "10 casos confirmados em Hospital 01.", "severidade": "alta", "acoes_sugeridas": ["coleta de amostras", "reforço de insumos"]}
]
} 10.3 Configurações do Agente
10.3.1 Especificação do Input
- Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 9).
- Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber alertas priorizados com severidade e recomendações operacionais.
-
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 20.000 caracteres.
10.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo mensagens de alerta e payloads de notificação.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "alert_messages": [ {"canal": "email", "destinatarios": ["saude@municipio.gov"], "titulo": "Alerta de Síndrome Gripal", "resumo": "Aumento significativo de casos na região.", "detalhes": "10 casos confirmados em Hospital 01.", "severidade": "alta", "acoes_sugeridas": ["coleta de amostras", "reforço de insumos"]} ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres.
10.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
10.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
10.3.5 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.
10.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo. As mensagens e payloads gerados são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.