Agente de IA para Análise de Efetividade de Tratamentos no Pronto Atendimento

Receber dados brutos do pronto atendimento e produzir um dataset padronizado, consistente e auditável para análise de efetividade.

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 um arquivo com dados brutos de atendimentos 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: O input inicial para o fluxo é um arquivo contendo dados brutos de atendimentos.
• 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 texto com até 1.000.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo registros padronizados e um resumo da qualidade dos dados.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "standardized_records": [],
    "data_quality_summary": {
      "total_registros": 1000,
      "registros_validos": 950,
      "registros_excluidos_por_motivo": {}
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 10.000 caracteres, variando de acordo com o volume de dados processados.

1.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

1.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de qualidade de dados.
• 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 Métricas de Efetividade (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Cálculo de Métricas de Efetividade (RF 2).

Calcular métricas padronizadas de efetividade e eficiência por condição e por tratamento, com estratificações relevantes.

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 como input um JSON contendo registros padronizados e um resumo da qualidade dos dados.
• 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 50.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo métricas de efetividade por grupo de condição e tratamento.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "metrics_by_group": [
      {
        "group": "asma",
        "n": 100,
        "sucesso_clinico_rate": 90,
        "retorno_72h_rate": 5,
        "internacao_7d_rate": 3,
        "obito_7d_rate": 0
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 5.000 caracteres, variando de acordo com o número de grupos analisados.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos de métricas.
• 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 gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Benchmarking e Identificação de Oportunidades (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Benchmarking e Identificação de Oportunidades (RF 3).

Comparar o desempenho entre pares internos e identificar grupos com performance abaixo do esperado, sugerindo hipóteses de causa.

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 contendo métricas de efetividade por grupo de condição e tratamento.
• 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 10.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo oportunidades de melhoria para cada grupo analisado.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "opportunities": [
      {
        "group_id": "asma",
        "indicador_critico": "sucesso_clinico_rate",
        "valor_atual": 80,
        "referencia": 90,
        "desvio_pp": 10,
        "prioridade": "alta"
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 3.000 caracteres, variando de acordo com o número de oportunidades identificadas.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculos comparativos.
• 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 gerada por este agente deve ser visível para o Agente de Recomendações e Plano de Melhoria (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Recomendações e Plano de Melhoria (RF 4).

Transformar oportunidades em recomendações priorizadas, com plano de ação, impacto esperado e monitoramento.

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 como input um JSON contendo oportunidades de melhoria para cada grupo analisado.
• 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 5.000 caracteres.

4.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um arquivo no formato JSON contendo recomendações priorizadas e planos de ação detalhados para cada oportunidade.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "recommendations": [
      {
        "titulo": "Melhoria no tratamento da asma",
        "objetivo": "Reduzir o tempo de porta-tratamento em 15 minutos",
        "passos_operacionais": ["Revisar protocolo de triagem", "Implementar fast-track para asma"],
        "impacto_esperado": "Redução de 15 minutos",
        "esforco": "médio"
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado terá um tamanho aproximado de 2.000 caracteres, variando de acordo com o número de recomendações desenvolvidas.

4.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para priorização de recomendações.
• 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 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. As recomendações geradas são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.