Agente de IA para Assistência em Diagnóstico Inicial

10 de December de 2025 • Tempo de leitura: 5 min

Como criar um agente de IA que sugere possíveis diagnósticos com base nos sintomas apresentados e no histórico médico do paciente.

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 para Assistência em Diagnóstico Inicial. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é analisar sintomas e histórico médico para sugerir possíveis diagnósticos, utilizando algoritmos de machine learning para melhorar a precisão das sugestões.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

Atualmente, diagnósticos iniciais podem ser imprecisos devido à complexidade dos casos e à falta de tempo dos médicos para considerar todas as possibilidades diagnósticas. Isso pode levar a atrasos no tratamento adequado e a um aumento no risco de complicações para os pacientes.


Problemas Identificados

  • Imprecisão nos diagnósticos iniciais: A complexidade dos casos pode resultar em diagnósticos imprecisos.
  • Tempo limitado dos médicos: A carga de trabalho dos médicos muitas vezes impede uma análise completa de todas as possibilidades diagnósticas.

3. Impactos Esperados

A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:

  • Melhorar a precisão dos diagnósticos iniciais ao considerar uma gama mais ampla de possibilidades diagnósticas.
  • Reduzir o tempo necessário para chegar a um diagnóstico inicial preciso, aliviando a carga de trabalho dos médicos.
  • Fornecer justificativas claras para cada sugestão de diagnóstico, auxiliando na tomada de decisão médica.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para assistência em diagnóstico inicial analisa sintomas e histórico médico do paciente, sugere possíveis diagnósticos e fornece justificativas, auxiliando médicos na tomada de decisão. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente eficiente e autônomo na sugestão de diagnósticos.

A solução é composta por um agente de IA que utiliza machine learning para analisar dados de entrada e fornecer sugestões de diagnóstico.

Agentes Função Principal
Agente de Sugestão de Diagnósticos Analisar sintomas e histórico médico para propor hipóteses diagnósticas diferenciais.

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 que o médico receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Sugestão de Diagnósticos

1.1 Tarefa do Agente

Analisar sintomas e histórico médico do paciente para propor hipóteses diagnósticas diferenciais estruturadas, priorizadas por gravidade e plausibilidade clínica, com justificativas explícitas e recomendações de próximos passos para apoio à decisão médica.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo informações sobre sintomas e histórico médico de um paciente. Este conjunto de dados inclui detalhes sobre a queixa principal, HMA, antecedentes e outros fatores relevantes.

# 2. Objetivo
Analisar os dados recebidos para sugerir possíveis diagnósticos, utilizando machine learning para melhorar a precisão das sugestões e fornecendo justificativas para cada uma.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Analisar sintomas e histórico médico para sugerir diagnósticos possíveis.
- Utilizar algoritmos de machine learning para melhorar a precisão das sugestões diagnósticas.
- Fornecer justificativas para cada sugestão de diagnóstico para auxiliar o médico na tomada de decisão.
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 médicos do paciente 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 arquivo na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de dados médicos do paciente, incluindo sintomas e histórico médico.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um arquivo em formato JSON estruturado, contendo as sugestões de diagnósticos diferenciais, justificativas e recomendações de próximos passos.
  • Exemplo de Estrutura de Output:
     {
      "diferenciais": [
        {
          "diagnostico": "IAM com supra de ST",
          "cid10": "I21.0",
          "confianca": 0.92,
          "gravidade": "alta",
          "evidencias_pro": ["dor opressiva com irradiacao", "ECG com supra ST", "troponina elevada"],
          "evidencias_contra": ["idade <30"],
          "achados_a_confirmar": ["repetir troponina em 1-3h", "nova leitura ECG"],
          "exames_sugeridos": ["ECG imediato", "troponina seriada", "RX tórax se dispneia"],
          "sinais_alarme": true,
          "urgencia_triagem": "vermelho",
          "condutas_imediatas_nao_farmaco": ["oxigenio se SpO2<90%", "encaminhar sala de emergencias"],
          "especialidades_referencia": ["cardiologia", "emergencia"]
        }
      ],
      "hipoteses_a_nao_perder": ["Tromboembolismo pulmonar", "Dissecção de aorta"],
      "perguntas_de_esclarecimento": ["hora exata de início da dor?", "uso de cocaina?"],
      "lacunas_de_dados": ["ausencia de sinais vitais completos"],
      "regras_de_priorizacao": "prioriza gravidade antes de probabilidade",
      "limitacoes": ["Ferramenta de apoio, nao substitui avaliacao medica"],
      "disclaimer": "Este conteúdo é educativo e de apoio à decisão, não constitui diagnóstico definitivo nem prescrição. Em sinais de alarme, acione emergência."
    } 
  • Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos diagnósticos sugeridos.

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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. As sugestões de diagnóstico são o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.

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