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 Auditoria de Faturamento Médico. Esta solução é projetada para analisar dados de sinistro de saúde de uma operadora de plano de saúde, visando identificar inconsistências comuns em faturamentos médicos, como duplicações, sobreposições e erros grosseiros. 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 o input de dados de sinistro em um relatório detalhado que categoriza as inconsistências por tipo de erro e prestador, melhorando a eficiência e precisão do processo de auditoria.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As operadoras de planos de saúde enfrentam desafios significativos na auditoria de faturamentos médicos devido ao grande volume de dados e à complexidade das regras de faturamento. Os dados disponíveis para análise incluem:
- Nome do procedimento faturado
- Quantidade de procedimentos faturados
- Prestador que realizou o procedimento
- Idade do beneficiário
- Sexo do beneficiário
Atualmente, a auditoria é um processo manual, propenso a erros e demorado, que pode resultar em perdas financeiras devido a inconsistências não detectadas.
Problemas Identificados
- Duplicações: Faturamentos duplicados para o mesmo procedimento, prestador e beneficiário.
- Sobreposições: Procedimentos faturados com datas sobrepostas para o mesmo beneficiário.
- Incompatibilidades: Procedimentos faturados que não são compatíveis com a idade e o sexo do beneficiário.
- Eficiência: O processo manual consome recursos significativos e é propenso a erros.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir o tempo de auditoria em pelo menos 60%.
- Aumentar a precisão na identificação de inconsistências em faturamentos.
- Diminuir perdas financeiras associadas a erros não detectados no processo de faturamento.
- Otimizar o uso de recursos, liberando a equipe para focar em atividades de maior valor.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para auditoria de faturamento médico analisa dados de sinistro saúde, identifica duplicações, sobreposições e incompatibilidades, e gera um relatório detalhado. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um auditor eficiente e autônomo, melhorando a precisão e a eficiência do processo de auditoria de faturamento médico.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por um único agente de IA. O processo inicia com o envio dos dados de sinistro e termina com a geração de um relatório de auditoria detalhado.
A execução do agente é linear, conforme detalhado na tabela abaixo.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Auditoria de Faturamento Médico (RF 1)
| Analisar dados de sinistro para identificar e categorizar inconsistências em faturamentos médicos. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram o fluxo de trabalho do agente e o resultado final que a operadora de plano de saúde receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Auditoria de Faturamento Médico
1.1 Tarefa do Agente
Analisar dados de sinistro de saúde para identificar inconsistências comuns em faturamentos médicos, como duplicações, sobreposições e erros grosseiros, e gerar um relatório detalhado.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de sinistro saúde de uma operadora de plano de saúde. Estes dados incluem nome do procedimento faturado, quantidade de procedimentos, prestador, idade e sexo do beneficiário. # 2. Objetivo Analisar os dados de sinistro para identificar inconsistências comuns em faturamentos médicos e gerar um relatório detalhado categorizando os erros por tipo e prestador. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Identifique e liste todas as duplicações nos nomes dos procedimentos faturados para o mesmo prestador e beneficiário. - Detecte sobreposições de datas nos procedimentos faturados para o mesmo beneficiário e registre essas ocorrências. - Verifique a compatibilidade dos procedimentos faturados com a idade e o sexo do beneficiário e sinalize qualquer incompatibilidade detectada. - Classifique e agrupe os erros identificados por tipo e por prestador, destacando padrões recorrentes. - Calcule e inclua no relatório a quantidade total de inconsistências encontradas e a porcentagem em relação ao total de sinistros analisados. # 4. Exemplo de Output que você deve produzir **Relatório de Auditoria de Faturamento Médico** - **Duplicações Encontradas:** 5 - **Sobreposições de Datas:** 3 - **Incompatibilidades de Procedimento:** 2 - **Total de Inconsistências:** 10 - **Percentual de Inconsistências:** 20%
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 sinistro saúde via API. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um arquivo csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo de dados estruturados de sinistro saúde.
-
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 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um relatório detalhado em **Markdown**. A estrutura deve incluir uma seção para cada tipo de inconsistência identificada, com subtítulos em negrito e listas numeradas para os detalhes.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
**Relatório de Auditoria de Faturamento Médico** - **Duplicações Encontradas:** 5 - **Sobreposições de Datas:** 3 - **Incompatibilidades de Procedimento:** 2 - **Total de Inconsistências:** 10 - **Percentual de Inconsistências:** 20%
- Número de caracteres esperado: O relatório deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 4.500 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 é o relatório final e não precisa ser visível para outros agentes.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Este agente finaliza o fluxo ao gerar o relatório de auditoria, que é o entregável final para a operadora de plano de saúde.