Agente de IA para Avaliação de Satisfação do Paciente

Coletar feedbacks de pacientes de forma sistemática e contínua através de formulários digitais ou interações diretas.

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 feedback dos pacientes via API após cada atendimento. Na fase de testes, os dados serão enviados pelo agente diretamente por upload de um formulário digital na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
• Tipo do input: Dados de feedback coletados de formulários digitais ou interações diretas.
• Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .json, .txt.
• Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 5.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o feedback coletado dos pacientes.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "feedback": "O atendimento foi excelente. A equipe foi muito atenciosa e prestativa."
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser conciso e direto, com um tamanho estimado em 200 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 Análise de Feedback de Pacientes (RF 2).

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise de Feedback de Pacientes (RF 2).

Analisar os dados coletados para identificar tendências e áreas de melhoria no atendimento.

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: Feedbacks coletados dos pacientes em formato estruturado.
• 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.

2.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um JSON contendo as tendências e áreas de melhoria identificadas.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   {
    "tendencias": ["atendimento demorado", "falta de informações claras"],
    "areas_melhoria": ["tempo de espera", "comunicação da equipe"]
  } 

• Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 300 caracteres.

2.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

2.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Não utiliza.
• 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 Geração de Relatórios e Recomendações (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatórios e Recomendações (RF 3).

Fornecer relatórios e recomendações para a equipe de enfermagem implementar melhorias no atendimento.

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: Dados analisados com tendências e áreas de melhoria identificadas.
• 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 1.000 caracteres.

3.3.2 Especificação do Output

• Formato de output: O output deve ser um relatório em Markdown com seções para tendências, áreas de melhoria e recomendações específicas.
• Exemplo de Estrutura de Output:

   **Relatório de Satisfação do Paciente**
  
  **Tendências Identificadas:**
  - Atendimento demorado
  - Falta de informações claras
  
  **Áreas de Melhoria:**
  - Tempo de espera
  - Comunicação da equipe
  
  **Recomendações:**
  - Implementar um sistema de triagem para reduzir o tempo de espera.
  - Treinar a equipe para melhorar a clareza na comunicação com os pacientes. 

• Número de caracteres esperado: O relatório gerado deve ser claro e direto, com um tamanho estimado em 500 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

• Modelo: GPT-5
• Temperatura: 0.6

3.3.4 Ferramentas do Agente

• Documentos: Não consulta.
• Calculadora: Não utiliza.
• 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 (relatório em Markdown) é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

A execução deste agente finaliza o fluxo. O relatório gerado é o resultado que deve ser disponibilizado à equipe de enfermagem.