Agente de IA para Auditoria de Protocolos Clínicos

Validar, higienizar e padronizar os dados de tratamento recebidos, garantindo estrutura mínima para auditoria de adesão a protocolos.

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 tratamento hospitalar via API após a coleta inicial de dados. Na fase de testes, os dados serão enviados manualmente por upload de um arquivo JSON na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
• Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um arquivo JSON contendo dados de tratamento hospitalar.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber arquivos nos formatos: .json.
• 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 normalizado com: normalized_cases[], cada caso com campos validados e normalizados; units padronizadas (SI), timestamps em UTC, códigos mapeados a code_systems declarados, campos faltantes indicados em missing_fields[], e validation_summary (errors[], warnings[]).
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "normalized_cases": [
      {
        "case_id": "123456",
        "patient_id": "654321",
        "care_setting": "UTI",
        "demographics": { "age": 45, "gender": "M" },
        "diagnosis_codes": ["A41.9"],
        "procedure_codes": ["5A1955Z"],
        "meds": ["Ciprofloxacin"],
        "vitals": { "temperature": 37.5, "unit": "°C" },
        "labs": { "WBC": 8000, "unit": "cells/mcL" },
        "timestamps": { "admission": "2025-12-23T09:22:00Z" }
      }
    ],
    "missing_fields": [],
    "validation_summary": { "errors": [], "warnings": [] }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON final deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a complexidade dos dados de tratamento.

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 deve ser visível para o Agente de Seleção de Protocolo Aplicável (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Seleção de Protocolo Aplicável (RF 2).

Identificar para cada caso clínico qual(is) protocolo(s) da biblioteca são aplicáveis com base em critérios de inclusão/exclusão.

2.3.1 Especificação do Input

• Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão bem-sucedida do agente anterior (RF 1).
• Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber como input um JSON contendo casos clínicos normalizados e uma biblioteca de protocolos validada.
• 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 6.000 caracteres.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON com case_protocol_map[]: para cada case_id, lista protocols_applicable[] com {protocol_id, version, match_score, inclusion_criteria_matched[], exclusion_criteria_triggered[], rationale}. Se nenhum aplicável, protocols_applicable=[] e reason.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "case_protocol_map": [
      {
        "case_id": "123456",
        "protocols_applicable": [
          {
            "protocol_id": "P001",
            "version": "1.0",
            "match_score": 0.85,
            "inclusion_criteria_matched": ["idade", "diagnóstico"],
            "exclusion_criteria_triggered": [],
            "rationale": "Protocol matches due to age and primary diagnosis criteria."
          }
        ]
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Comparação e Cálculo de Aderência (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Comparação e Cálculo de Aderência (RF 3).

Comparar a execução do cuidado versus os passos do protocolo aplicável e calcular métricas de aderência.

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 mapas de protocolo por caso e eventos clínicos normalizados.
• 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 8.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON com adherence_results[] por case_id e protocol_id: required_steps_total, required_steps_completed, optional_steps_suggested, optional_steps_completed, timing_compliance_rate, dose_compliance_rate, adherence_score (0-100), deviations[] detalhados.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "adherence_results": [
      {
        "case_id": "123456",
        "protocol_id": "P001",
        "required_steps_total": 10,
        "required_steps_completed": 8,
        "optional_steps_suggested": 2,
        "optional_steps_completed": 1,
        "timing_compliance_rate": 0.9,
        "dose_compliance_rate": 1.0,
        "adherence_score": 85,
        "deviations": [
          {
            "step_id": "S01",
            "deviation_type": "atrasado",
            "delta_time_horas": 3,
            "evidence": "Evento X não ocorreu no tempo previsto.",
            "justification": "Paciente instável no momento previsto."
          }
        ]
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

3.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Classificação de Risco e Criticidade de Desvios (RF 4).

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Classificação de Risco e Criticidade de Desvios (RF 4).

Atribuir severidade clínica aos desvios e classificar necessidade de alerta imediato.

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 resultados de aderência com desvios detalhados e dados clínicos relevantes.
• 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.

4.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON com risk_assessment[] por case_id: deviations classificados com severity ∈ {baixa, moderada, alta, crítica}, risk_score (0-100), alert_required (true/false), alert_reasons[], patient_risk_modifiers considerados.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "risk_assessment": [
      {
        "case_id": "123456",
        "deviations": [
          {
            "step_id": "S01",
            "severity": "alta",
            "alert_reasons": ["Atraso crítico em passo obrigatório"]
          }
        ],
        "risk_score": 80,
        "alert_required": true,
        "patient_risk_modifiers": ["hemodinâmica instável"]
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 4.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

4.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Recomendações e Plano de Ação (RF 5).

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Recomendações e Plano de Ação (RF 5).

Gerar recomendações específicas e plano de ação corretivo/preventivo com responsáveis, prazos e métricas.

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 como input avaliações de risco com desvios classificados.
• 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.

5.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON com improvement_plan[] por case_id: actions[] cada uma com {step_id_relacionado, tipo ∈ {corretiva, preventiva, educativa, sistêmica}, descrição_executável, responsável_função, deadline_horas, prioridade ∈ {baixa, média, alta, urgente}, sucesso_criterio_metrica, follow_up_sugerido_horas}.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "improvement_plan": [
      {
        "case_id": "123456",
        "actions": [
          {
            "step_id_relacionado": "S01",
            "tipo": "corretiva",
            "descrição_executável": "Administrar dose correta de antibiótico imediatamente.",
            "responsável_função": "médico plantonista UTI",
            "deadline_horas": 2,
            "prioridade": "urgente",
            "sucesso_criterio_metrica": "Antibiótico administrado e registrado até 10:00 UTC",
            "follow_up_sugerido_horas": 24
          }
        ]
      }
    ]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 4.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

5.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Não utiliza.
• Busca Online: Não utiliza.
• Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

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 Geração de Relatório de Auditoria (RF 6).

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatório de Auditoria (RF 6).

Consolidar resultados em um relatório estruturado para consumo por times clínicos e governança.

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 como input dados combinados de casos normalizados, mapas de protocolo, resultados de aderência, avaliações de risco e planos de melhoria.
• 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 12.000 caracteres.

6.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output final deve ser um JSON estruturado contendo o relatório de auditoria completo, incluindo KPIs, resumos executivos e alertas.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "audit_report": {
      "header": {
        "data_geração_utc": "2025-12-23T09:22:00Z",
        "versão": "1.0",
        "estabelecimento": "Hospital XYZ"
      },
      "casos": [
        {
          "case_id": "123456",
          "protocolo_primário": "P001",
          "métricas": {
            "adherence_score": 85,
            "n_desvios_total": 3,
            "n_desvios_críticos": 0,
            "tempo_médio_atraso_h": 2.5,
            "taxa_timing_compliance": 0.9,
            "taxa_dose_compliance": 1.0
          },
          "resumo_executivo": "verde",
          "padronizacao_realizada": "sim",
          "alerta_imediato": true
        }
      ]
    }
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em torno de 6.000 caracteres.

6.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.5

6.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta documentos externos.
• Calculadora: Utiliza lógica interna para calcular KPIs e resumos.
• 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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

6.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado ao usuário.