Agente de IA para Gerenciamento de Protocolos Terapêuticos

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

Como criar um agente de IA que auxilia na gestão de protocolos terapêuticos, sugerindo ajustes baseados em diretrizes atualizadas e evolução do paciente.

Biblioteca de Prompts e Agentes

1. Propósito e Escopo

Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, consulta a documentos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA "Gerenciamento de Protocolos Terapêuticos", uma solução projetada para auxiliar na gestão de protocolos terapêuticos, sugerindo ajustes baseados em diretrizes atualizadas e evolução do paciente. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.

O objetivo principal é integrar atualizações constantes de diretrizes terapêuticas e personalizar tratamentos com base na evolução individual do paciente, garantindo que os protocolos terapêuticos estejam sempre alinhados com as melhores práticas clínicas atuais.

2. Contexto e Problema

Cenário Atual

No ambiente clínico, a atualização constante de diretrizes terapêuticas nem sempre é rapidamente incorporada à prática clínica. Além disso, personalizar tratamentos com base na evolução individual do paciente é uma tarefa desafiadora e crítica.

  • Atualização constante de diretrizes terapêuticas que nem sempre são rapidamente incorporadas à prática clínica.
  • Dificuldade em personalizar tratamentos com base na evolução individual do paciente.

A implementação de um agente de IA pode automatizar a atualização de diretrizes e personalizar tratamentos, aliviando a carga dos profissionais de saúde e melhorando a precisão dos protocolos terapêuticos.


Problemas Identificados

  • Desatualização das diretrizes: A falta de atualizações rápidas pode levar a tratamentos que não refletem as melhores práticas atuais.
  • Personalização inadequada: A dificuldade em ajustar tratamentos de acordo com a evolução do paciente pode comprometer a eficácia terapêutica.
  • Dependência de processos manuais: A necessidade de intervenção humana constante para atualizar e revisar protocolos é demorada e sujeita a erros.

3. Impactos Esperados

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

  • Automatizar a atualização de diretrizes terapêuticas, garantindo que as práticas clínicas estejam sempre alinhadas com as melhores práticas atuais.
  • Personalizar tratamentos de forma eficiente, ajustando protocolos de acordo com a evolução individual do paciente.
  • Reduzir a carga de trabalho dos profissionais de saúde, permitindo que se concentrem em cuidados diretos ao paciente.

4. Visão Geral da Solução

O agente de IA para gerenciamento de protocolos terapêuticos processa dados clínicos e diretrizes atualizadas para sugerir ajustes nos protocolos de tratamento, personalizando-os conforme a evolução do paciente. A seguir são detalhadas todas as regras de negócio e especificações funcionais necessárias para que esse agente atue como um assistente útil e autônomo na gestão de protocolos terapêuticos.

A solução consiste em um fluxo de automação composto por diversos agentes de IA. O processo inicia com a busca e atualização de diretrizes terapêuticas e termina com a sugestão de ajustes personalizados nos tratamentos.

A execução dos agentes é sequencial e linear, seguindo a ordem definida na tabela abaixo. O fluxo inclui etapas condicionais que são executadas apenas se critérios específicos forem atendidos, conforme detalhado após a tabela.

Agentes Função Principal
Agente de Busca Online de Diretrizes (RF 1) Realizar busca online em fontes confiáveis de diretrizes terapêuticas para identificar versões novas ou revisões relevantes.
Agente de Triagem e Normalização de Diretrizes (RF 2) Ler os documentos encontrados e extrair recomendações estruturadas em um esquema padronizado para posterior publicação.
Agente de Execução de Chamada à API (RF 3) Realizar chamada à API do Sistema Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas para publicar/atualizar os registros normalizados.
Agente de Preparação de Notificação de Mudanças (RF 4) Preparar um resumo objetivo para comunicação interna quando mudanças críticas forem identificadas nas diretrizes publicadas.
Agente Validador de Dados Mínimos do Paciente (RF 5) Verificar completude mínima dos dados clínicos para habilitar análise personalizada.
Agente Preparador de Consulta à Base de Diretrizes (RF 6) Construir parâmetros de consulta precisos para recuperar diretrizes pertinentes ao caso do paciente.
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 7) Realizar consulta ao documento Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas para obter recomendações aplicáveis ao caso.
Agente de Análise e Sugerir Ajustes Personalizados (RF 8) Comparar evolução e contexto clínico do paciente com as diretrizes recuperadas e produzir sugestões de ajuste personalizadas.


Regras de Execução Condicional ou Edges

  • Ativação do Agente Preparador de Consulta à Base de Diretrizes (RF 6): Este agente só será executado se a propriedade "dados_paciente_minimos_ok" do objeto JSON gerado pelo Agente Validador de Dados Mínimos do Paciente (RF 5) for "true". Caso contrário, o fluxo pulará esta etapa e prosseguirá diretamente para o Agente de Análise e Sugerir Ajustes Personalizados (RF 8).

5. Protótipos

Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho dos agentes quanto o resultado final que o usuário receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.

Ver Agente na Prototipe AI

6. Requisitos Funcionais

RF 1. Agente de Busca Online de Diretrizes

1.1 Tarefa do Agente

Realizar busca online em fontes confiáveis de diretrizes terapêuticas para identificar versões novas ou revisões relevantes.

1.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de busca prontos que incluem uma lista de fontes permitidas, tópicos/condições alvo, data de corte e idiomas aceitos.

# 2. Objetivo
Realizar uma busca online em fontes confiáveis de diretrizes terapêuticas para identificar versões novas ou revisões relevantes.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Use apenas fontes em whitelist explícita recebida nos parâmetros; se não houver, priorize órgãos oficiais e sociedades reconhecidas (ex.: OMS/WHO, CDC, EMA, FDA, NICE, Ministério da Saúde, CONITEC, sociedades médicas nacionais).
- Restringir resultados à data de corte informada; por padrão, últimos 12 meses; incluir documentos mais antigos somente se marcados como revisão maior.
- Para cada resultado, capturar título exato, data, versão/edição, identificador (DOI/ISBN/URL estável) e classificar o tipo de documento.
- Eliminar duplicatas por combinação normalizada de {titulo_normalizado, fonte, versao}; manter a versão mais recente.
- Rejeitar conteúdo opinativo, notícias ou blogs não institucionais; apenas documentos técnicos normativos ou consensos oficiais.
- Identificar a população-alvo (adulto, pediátrico, gestante, idoso) e condição clínica principal quando evidente no resumo/título.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Lista de resultados com metadados por item: {titulo, fonte, url, doi/identificador, data_publicacao, versao, tipo_documento (diretriz/consenso/alerta_seguranca), escopo_clinico, idioma}.
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 por parâmetros de busca prontos, enviados via API. Na fase de testes, o fluxo será iniciado pelo envio manual dos dados, que serão enviados para o agente diretamente por upload na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: O input inicial para o fluxo é um conjunto de parâmetros de busca prontos.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber parâmetros nos formatos: .json.
  • Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de texto com até 10.000 caracteres.

1.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma lista de resultados com metadados por item, incluindo título, fonte, URL, identificador, data de publicação, versão, tipo de documento, escopo clínico e idioma.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     Lista de resultados com metadados por item: {titulo, fonte, url, doi/identificador, data_publicacao, versao, tipo_documento (diretriz/consenso/alerta_seguranca), escopo_clinico, idioma}.
  • Número de caracteres esperado: O texto final deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres, podendo variar conforme a quantidade de resultados encontrados.

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: Utiliza busca online para identificar diretrizes terapêuticas.
  • Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.

1.3.5 Memória

1.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Triagem e Normalização de Diretrizes (RF 2).

RF 2. Agente de Triagem e Normalização de Diretrizes

2.1 Tarefa do Agente

Ler os documentos encontrados e extrair recomendações estruturadas em um esquema padronizado para posterior publicação.

2.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo uma lista de documentos/metadados recuperados na busca com links/acessos válidos.

# 2. Objetivo
Extrair recomendações estruturadas dos documentos encontrados em um esquema padronizado para posterior publicação.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Extrair apenas recomendações explícitas de diretrizes; ignorar texto opinativo ou narrativa sem grau de recomendação.
- Preencher força da recomendação e nível de evidência conforme a taxonomia do documento (ex.: forte/moderada/fraca; A/B/C); quando não houver, mapear para 'não informado'.
- Separar ajustes por função renal (faixas de eGFR) e hepática (Child-Pugh) quando presentes; registrar unidades de medida explicitamente.
- Detectar itens críticos quando houver mudança de dose, inclusão de nova contraindicação, alteração de primeira linha ou alerta de segurança; marcar campos_criticos_alterados=true.
- Determinar status_item: 'duplicado' se título+fonte+versão coincidem; 'atualizacao' se título+fonte iguais e versão/data mais recente; 'novo' caso contrário.
- Gerar resumo executivo objetivo com as principais mudanças em até 5 bullets, incluindo seção/página de referência.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Pacote de diretrizes normalizadas: {area_clinica, condicao, populacao_alvo, subgrupos, recomendacoes:[{intervencao, indicacao, linha_tratamento, dose_padrao, ajuste_renal, ajuste_hepatico, duracao, contraindicacoes, precaucoes, monitoracao, forca_recomendacao, nivel_evidencia, referencias}], versao, data_publicacao, fonte, id_externo, status_item (novo/atualizacao/duplicado), resumo_exec, campos_criticos_alterados (true/false)}.
2.3 Configurações do Agente

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 uma lista de documentos/metadados recuperados na busca com links/acessos válidos.
  • 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.

2.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um pacote de diretrizes normalizadas, detalhando área clínica, condição, população-alvo, subgrupos, recomendações, versão, data de publicação, fonte, id externo, status do item, resumo executivo e se campos críticos foram alterados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     Pacote de diretrizes normalizadas: {area_clinica, condicao, populacao_alvo, subgrupos, recomendacoes:[{intervencao, indicacao, linha_tratamento, dose_padrao, ajuste_renal, ajuste_hepatico, duracao, contraindicacoes, precaucoes, monitoracao, forca_recomendacao, nivel_evidencia, referencias}], versao, data_publicacao, fonte, id_externo, status_item (novo/atualizacao/duplicado), resumo_exec, campos_criticos_alterados (true/false)}.
  • Número de caracteres esperado: A estimativa é que o output gerado contenha aproximadamente 8.000 caracteres, variando conforme a quantidade de diretrizes processadas.

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 (pacote de diretrizes normalizadas) deve ser visível para o Agente de Execução de Chamada à API (RF 3).

2.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API (RF 3).

RF 3. Agente de Execução de Chamada à API

3.1 Tarefa do Agente

Realizar chamada à API do Sistema Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas para publicar/atualizar os registros normalizados.

3.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo um payload pronto contendo o pacote de diretrizes normalizadas, com operação (criar/atualizar) e metadados.

# 2. Objetivo
Realizar chamada à API do Sistema Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas para publicar/atualizar os registros normalizados.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Esse agente não precisa de instruções para chamadas ao LLM, pois sua única função é executar a chamada à API cujo payload ele já recebe pronto.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Resposta da API com ids internos, status por item (criado/atualizado/ignorado) e carimbo de data.
3.3 Configurações do Agente

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 payload pronto contendo o pacote de diretrizes normalizadas, com operação (criar/atualizar) e metadados.
  • 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 a resposta da API com ids internos, status por item (criado/atualizado/ignorado) e carimbo de data.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     Resposta da API com ids internos, status por item (criado/atualizado/ignorado) e carimbo de data.
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.000 caracteres.

3.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica (uso de ferramenta)

3.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: O agente deverá enviar o payload recebido para a API externa do Sistema Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas.

3.3.5 Memória

3.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Preparação de Notificação de Mudanças (RF 4).

RF 4. Agente de Preparação de Notificação de Mudanças

4.1 Tarefa do Agente

Preparar um resumo objetivo para comunicação interna quando mudanças críticas forem identificadas nas diretrizes publicadas.

4.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo o resultado da publicação na API com indicação de itens marcados como campos_criticos_alterados=true.

# 2. Objetivo
Preparar um resumo objetivo para comunicação interna quando mudanças críticas forem identificadas nas diretrizes publicadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Considerar 'mudança crítica' quando houver: alteração de dose/pauta, inclusão de nova contraindicação/alerta de segurança, mudança de linha de tratamento.
- Produzir highlights em bullets com linguagem neutra, cada bullet com referência (seção/página) e link.
- Indicar grupos populacionais afetados (ex.: gestantes, pediatria, idosos, DRC) e o impacto clínico esperado (ex.: necessidade de ajuste imediato de dose).
- Sugerir chamada para ação padrão: 'submeter à revisão clínica e atualizar protocolos locais'.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Resumo de notificação: {assunto, highlights_bullets, impacto_clinico, grupos_afetados, links_referencia, chamada_para_acao}.
4.3 Configurações do Agente

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 o resultado da publicação na API com indicação de itens marcados como campos_criticos_alterados=true.
  • 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 resumo de notificação, detalhando o assunto, highlights em bullets, impacto clínico, grupos afetados, links de referência e chamada para ação.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     Resumo de notificação: {assunto, highlights_bullets, impacto_clinico, grupos_afetados, links_referencia, chamada_para_acao}.
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.

4.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

4.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • 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 não precisa ser visível para outros agentes subsequentes.

4.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Este agente finaliza o fluxo de execução do primeiro conjunto de agentes relacionados à atualização de diretrizes. A comunicação gerada deve ser encaminhada aos responsáveis por revisar e atualizar os protocolos terapêuticos locais.

RF 5. Agente Validador de Dados Mínimos do Paciente

5.1 Tarefa do Agente

Verificar completude mínima dos dados clínicos para habilitar análise personalizada.

5.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados do paciente que incluem idade, sexo biológico, diagnóstico principal, peso ou IMC, função renal, alergias medicamentosas, comorbidades críticas, medicamentos atuais e marcadores de gravidade.

# 2. Objetivo
Verificar a completude mínima dos dados clínicos para habilitar análise personalizada.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Definir obrigatórios: idade, sexo_biologico, diagnostico_principal codificado, pelo menos um de peso ou IMC, informação de função renal (eGFR preferencial) datada, alergias medicamentosas, lista de medicamentos atuais com dose e frequência.
- Se qualquer obrigatório estiver ausente ou ambíguo, definir dados_paciente_minimos_ok=false e listar campos_faltantes nominalmente.
- Normalizar unidades (mg, mcg, mL) e periodicidade (1x/dia, 2x/dia) nos medicamentos; padronizar eGFR em mL/min/1,73m² se valor/escala informados permitirem conversão.
- Marcar dados com data >90 dias como possivelmente desatualizados; adicionar aviso correspondente na saída.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Validação: {dados_paciente_minimos_ok (true/false), campos_faltantes[], dados_paciente_normalizados}.
5.3 Configurações do Agente

5.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente por dados do paciente recebidos via API após o atendimento ser iniciado. Na fase de testes, os dados serão enviados diretamente por upload de um csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados do paciente em formato estruturado.
  • Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber inputs nos formatos: .csv, .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 uma validação detalhada dos dados do paciente, indicando se os dados mínimos estão completos, listando campos faltantes e apresentando dados normalizados.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     Validação: {dados_paciente_minimos_ok (true/false), campos_faltantes[], dados_paciente_normalizados}.
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 3.000 caracteres.

5.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

5.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para normalização de unidades e verificação de completude dos dados.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

5.3.5 Memória

5.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente Preparador de Consulta à Base de Diretrizes (RF 6) se os dados mínimos do paciente forem considerados completos.

RF 6. Agente Preparador de Consulta à Base de Diretrizes

6.1 Tarefa do Agente

Construir parâmetros de consulta precisos para recuperar diretrizes pertinentes ao caso do paciente.

6.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados do paciente normalizados com dados_paciente_minimos_ok=true.

# 2. Objetivo
Construir parâmetros de consulta precisos para recuperar diretrizes pertinentes ao caso do paciente.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Mapear diagnóstico para termos e códigos padronizados; incluir sinônimos comuns e variantes (ex.: DRC/IRC, insuficiência renal crônica).
- Derivar subpopulações (ex.: gestante, pediátrico <18 anos, idoso ≥65 anos) e gravidade quando marcadores_de_gravidade presentes.
- Sinalizar necessidades_de_ajuste com base em eGFR e função hepática; definir faixas de eGFR padrão (>=60, 30-59, 15-29, <15 mL/min/1,73m²).
- Incluir palavras-chave específicas de intervenção (ex.: antibiótico, anticoagulante) se presentes nos medicamentos_atuais para capturar seções de ajuste/monitorização.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
parametros_busca_prontos: {condicao, sinônimos_termos, codigos (CID/SNOMED), populacao (adulto/pediatrico/gestante/idoso), gravidade (leve/moderado/grave), comorbidades_relevantes, necessidades_de_ajuste (renal/hepatico), palavras_chave}.
6.3 Configurações do Agente

6.3.1 Condições de Ativação

Este agente é acionado somente se a seguinte condição for atendida:

6.3.2 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 5), apenas se os dados mínimos do paciente forem considerados completos.
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados do paciente normalizados que foram validados como completos.
  • 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.

6.3.3 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um conjunto de parâmetros de busca prontos, incluindo condição, sinônimos de termos, códigos, população, gravidade, comorbidades relevantes, necessidades de ajuste e palavras-chave.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     parametros_busca_prontos: {condicao, sinônimos_termos, codigos (CID/SNOMED), populacao (adulto/pediatrico/gestante/idoso), gravidade (leve/moderado/grave), comorbidades_relevantes, necessidades_de_ajuste (renal/hepatico), palavras_chave}.
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 2.500 caracteres.

6.3.4 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

6.3.5 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

6.3.6 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 Execução de Consulta a Documento (RF 7).

6.3.7 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 7).

RF 7. Agente de Execução de Consulta a Documento

7.1 Tarefa do Agente

Realizar consulta ao documento Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas para obter recomendações aplicáveis ao caso.

7.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo parâmetros de busca prontos já definidos para realizar consulta ao documento Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas.

# 2. Objetivo
Realizar consulta ao documento Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas para obter recomendações aplicáveis ao caso.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Esse agente não precisa de instruções para chamadas ao LLM, pois sua única função é executar a consulta ao documento via parâmetros de busca que já recebe prontos.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Diretrizes relevantes: subconjunto de recomendações e metadados correspondentes aos parâmetros de busca.
7.3 Configurações do Agente

7.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 6).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber parâmetros de busca prontos para realizar a consulta ao documento.
  • 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 3.000 caracteres.

7.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser um subconjunto de recomendações e metadados correspondentes aos parâmetros de busca.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     Diretrizes relevantes: subconjunto de recomendações e metadados correspondentes aos parâmetros de busca.
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 4.000 caracteres.

7.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: Não se aplica (uso de ferramenta)
  • Temperatura: Não se aplica (uso de ferramenta)

7.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: O agente deverá consultar o documento Base de Diretrizes Terapêuticas Atualizadas utilizando os parâmetros de busca.
  • Calculadora: Não utiliza.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

7.3.5 Memória

7.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Análise e Sugerir Ajustes Personalizados (RF 8).

RF 8. Agente de Análise e Sugerir Ajustes Personalizados

8.1 Tarefa do Agente

Comparar evolução e contexto clínico do paciente com as diretrizes recuperadas e produzir sugestões de ajuste personalizadas.

8.2 Prompt ou Instruções do Agente 
 # 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo dados do paciente normalizados e diretrizes relevantes recuperadas.

# 2. Objetivo
Comparar evolução e contexto clínico do paciente com as diretrizes recuperadas e produzir sugestões de ajuste personalizadas.

# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Se dados_paciente_minimos_ok=false, definir status_recomendacao=insuficiente_dados e listar itens_para_aprovacao_humana com campos faltantes; não sugerir dose.
- Nunca prescrever; formular saída como suporte à decisão para validação por profissional habilitado e exigir aprovação humana explícita.
- Resolver conflitos entre diretrizes priorizando a versão mais recente; em empate temporal, preferir órgão regulador nacional ou sociedade de maior autoridade no contexto local.
- Aplicar ajustes de dose por função renal usando faixas padrão de eGFR; se eGFR ausente mas creatinina presente sem conversão segura, marcar incertezas_presentes=true e sinalizar necessidade de confirmação.
- Bloquear recomendações que conflitem com alergias registradas ou contraindicações absolutas; nesse caso, definir status_recomendacao=manter ou propor alternativa se disponível nas diretrizes.
- Indicar valores numéricos com unidades explícitas (mg, mcg, mL, mg/kg) e periodicidade clara; quando dose for por peso, calcular intervalo usando peso informado e apresentar fórmula usada.
- Sugerir plano de monitorização mínimo (parâmetros laboratoriais e clínicos) conforme a intervenção e gravidade; incluir prazos iniciais (ex.: 48-72h) e de seguimento.
- Marcar incertezas_presentes=true quando dados essenciais estiverem desatualizados (>90 dias) ou quando diretrizes tiverem força/evidência baixa; incluir recomendação de confirmação humana.
- Classificar sugestão como 'alerta crítico' quando envolver mudança com potencial impacto de segurança imediato (ex.: ajuste de anticoagulante); nesses casos, destacar itens_para_aprovacao_humana e referências específicas.

# 4. Exemplo de Output que você deve produzir
Sugestão de ajuste: {status_recomendacao (propor_ajuste/manter/insuficiente_dados), ajuste_proposto [intervencao, dose (valor+unidade), frequencia, duracao, pre_condicoes], justificativa_clinica, forca_recomendacao, nivel_evidencia, verificacoes_de_seguranca {alergias, ajuste_renal, ajuste_hepatico, interacoes_medicamentosas_basicas}, monitoracao {parametros, frequencia, janela_temporal}, sinais_de_alarme, referencias [{fonte, url, secao}], incertezas_presentes (true/false), itens_para_aprovacao_humana[].}
8.3 Configurações do Agente

8.3.1 Especificação do Input

  • Mecanismo de Acionamento: Este agente deve ser acionado automaticamente após a conclusão do agente anterior (RF 7).
  • Tipo do input: Este agente deve ser apto a receber dados do paciente normalizados e diretrizes relevantes recuperadas.
  • 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.

8.3.2 Especificação do Output

  • Formato de output: O output deve ser uma sugestão de ajuste personalizada, detalhando status da recomendação, ajuste proposto, justificativa clínica, força da recomendação, nível de evidência, verificações de segurança, plano de monitorização, sinais de alarme, referências, incertezas presentes e itens para aprovação humana.
  • Exemplo de Estrutura de Output: 
     Sugestão de ajuste: {status_recomendacao (propor_ajuste/manter/insuficiente_dados), ajuste_proposto [intervencao, dose (valor+unidade), frequencia, duracao, pre_condicoes], justificativa_clinica, forca_recomendacao, nivel_evidencia, verificacoes_de_seguranca {alergias, ajuste_renal, ajuste_hepatico, interacoes_medicamentosas_basicas}, monitoracao {parametros, frequencia, janela_temporal}, sinais_de_alarme, referencias [{fonte, url, secao}], incertezas_presentes (true/false), itens_para_aprovacao_humana[].}
  • Número de caracteres esperado: O output gerado deve ter um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres.

8.3.3 Parâmetros de Geração

  • Modelo: GPT-5
  • Temperatura: 0.6

8.3.4 Ferramentas do Agente

  • Documentos: Não consulta.
  • Calculadora: Utiliza lógica interna para cálculo de doses e verificação de recomendações.
  • Busca Online: Não utiliza.
  • Sistemas Externos: Não utiliza.

8.3.5 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 deve ser disponibilizada para revisão humana e implementação clínica conforme necessário.

8.3.6 Regras de Orquestração e Transição

Este agente finaliza o fluxo. A sugestão de ajuste personalizada deve ser encaminhada para revisão e aprovação por profissionais de saúde qualificados.

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