1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória, transição entre estados, ferramentas como chamadas a sistemas externos e demais requisitos funcionais para o Agente de IA para Registro de Evolução de Pacientes. Essa documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é automatizar a documentação da evolução dos pacientes internados, gerando relatórios padronizados e precisos a partir dos dados coletados pela equipe de enfermagem.
2. Contexto e Problema
Atualmente, a documentação da evolução dos pacientes é feita manualmente, o que é demorado e propenso a erros e omissões. Isso afeta a qualidade dos cuidados e a eficiência da equipe de saúde.
- Documentação manual e demorada da evolução dos pacientes.
- Risco de erros e omissões na documentação clínica.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente visa alcançar os seguintes resultados:
- Reduzir o tempo de documentação em pelo menos 70%.
- Aumentar a precisão e a consistência dos relatórios de evolução.
- Assegurar a confidencialidade e segurança dos dados dos pacientes.
- Fornecer insights acionáveis para a equipe médica e de enfermagem.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para registro de evolução de pacientes automatiza a coleta de dados diários sobre a evolução dos pacientes a partir de múltiplas fontes e gera relatórios padronizados e precisos para o uso da equipe médica e de enfermagem. 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 documentação clínica.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por 8 agentes de IA. O processo inicia com a definição dos parâmetros de coleta e termina com a geração de relatórios padronizados e insights clínicos.
A execução dos agentes é sequencial, seguindo a ordem definida na tabela abaixo.
| Agentes | Função Principal |
|---|---|
Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta (RF 1)
| Definir escopo e parâmetros de coleta diária da evolução do paciente a partir das fontes disponíveis. |
Agente de Execução de Chamada à API - EHR/HIS (RF 2)
| Executar chamadas às APIs do prontuário/hospital (EHR/HIS) conforme o plano de coleta. |
Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 3)
| Executar consultas a documentos de evolução/anexos para recuperar textos de observações de enfermagem e documentos correlatos. |
Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 4)
| Executar consultas SQL/analytics em data warehouse clínico quando necessário. |
Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Evolução (RF 5)
| Unificar e padronizar dados brutos das múltiplas fontes em um schema clínico único para evolução diária. |
Agente de Checagem de Qualidade e Completude dos Dados (RF 6)
| Avaliar consistência, completude e plausibilidade clínica mínima dos dados normalizados. |
Agente de Geração de Relatório de Evolução Padronizado (RF 7)
| Produzir o relatório diário padronizado de evolução para equipe médica e de enfermagem. |
Agente de Geração de Insights e Alertas Clínicos (RF 8)
| Derivar insights acionáveis e alertas de risco a partir dos dados normalizados. |
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 cliente receberá. Explore os links abaixo para entender melhor a solução em ação.
6. Requisitos Funcionais
RF 1. Agente de Preparação de Parâmetros de Coleta
1.1 Tarefa do Agente
Definir escopo e parâmetros de coleta diária da evolução do paciente a partir das fontes disponíveis.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais
Você está recebendo identificadores mínimos do paciente e uma lista de fontes de dados habilitadas para a coleta de informações clínicas.
# 2. Objetivo
Definir um plano de coleta estruturado em JSON com endpoints, filtros de tempo, campos específicos a recuperar por fonte e parâmetros de segurança.
# 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta
- Construir o objeto plano_coleta com chaves: fontes[], para cada fonte incluir: fonte_nome, tipo_acesso (api|documento|db), endpoint_ou_referencia, filtros {patient_id, admission_id, data_inicial, data_final}, campos_requeridos[], limite_registros, ordenacao_por ('timestamp' asc), incluir_apenas_campos_essenciais (boolean).
- Definir campos essenciais por domínio: sinais_vitais, medicamentos, observacoes_enfermagem, procedimentos, exames, dispositivos.
- Aplicar minimização de dados: não incluir imagens ou anexos binários quando não estritamente necessários; restringir texto livre a última janela de 24h salvo se data_inicial < T-24h.
- Definir timezone do hospital e padronizar todos os timestamps para ISO 8601 com offset.
- Registrar no plano_coleta o proposito_tratamento = 'documentacao_evolucao' e a audiencia_prevista = ['equipe_enfermagem','equipe_medica']. 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 identificadores mínimos do paciente e lista de fontes habilitadas 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 csv na interface da Prototipe AI, para acelerar o processo de validação.
- Tipo do input: Dados estruturados em formato CSV ou JSON contendo identificadores do paciente e parâmetros de coleta.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.csve.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de até 10.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o plano de coleta com todos os parâmetros definidos.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "plano_coleta": { "fontes": [ { "fonte_nome": "EHR_observacoes", "tipo_acesso": "api", "endpoint_ou_referencia": "/api/ehr/observacoes", "filtros": { "patient_id": "12345", "admission_id": "54321", "data_inicial": "2025-12-01T00:00:00-03:00", "data_final": "2025-12-17T23:59:59-03:00" }, "campos_requeridos": ["timestamp", "autor_categoria", "texto_livre"], "limite_registros": 1000, "ordenacao_por": "timestamp asc", "incluir_apenas_campos_essenciais": true } ], "proposito_tratamento": "documentacao_evolucao", "audiencia_prevista": ["equipe_enfermagem", "equipe_medica"] } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho médio de 2.000 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 Execução de Chamada à API - EHR/HIS (RF 2).
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Chamada à API - EHR/HIS (RF 2).
RF 2. Agente de Execução de Chamada à API - EHR/HIS
2.1 Tarefa do Agente
Executar chamadas às APIs do prontuário/hospital (EHR/HIS) conforme o plano de coleta.
2.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo um plano de coleta com itens de fonte do tipo_acesso = 'api'. # 2. Objetivo Executar chamadas às APIs especificadas no plano de coleta e retornar os dados brutos preservando metadados.
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: JSON estruturado contendo o plano de coleta com referências de APIs a serem chamadas.
-
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 até 5.000 caracteres.
2.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo os dados brutos retornados pelas APIs, preservando metadados como http_status e timestamps.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dados_brutos": [ { "fonte": "EHR_observacoes", "http_status": 200, "carimbo_tempo_coleta": "2025-12-17T12:22:00-03:00", "dados": [ { "timestamp": "2025-12-17T08:00:00-03:00", "autor_categoria": "enfermeira", "texto_livre": "Paciente estável, sem queixas." } ] } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho médio de 3.000 caracteres.
2.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
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 Execução de Consulta a Documento (RF 3).
2.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consulta a Documento (RF 3).
RF 3. Agente de Execução de Consulta a Documento
3.1 Tarefa do Agente
Executar consultas a documentos de evolução/anexos para recuperar textos de observações de enfermagem e documentos correlatos.
3.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo parâmetros de consulta contendo referência do repositório/documento e filtros por paciente e janela temporal. # 2. Objetivo Executar consultas nos documentos especificados e retornar trechos de texto recuperados com metadados.
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: JSON estruturado contendo parâmetros de consulta para documentos e anexos.
-
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 até 5.000 caracteres.
3.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON com trechos de texto recuperados por documento, incluindo metadados como documento_id, tipo_documento e timestamp.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "documentos_recuperados": [ { "documento_id": "doc_98765", "tipo_documento": "observacao_enfermagem", "timestamp": "2025-12-17T08:00:00-03:00", "autor_categoria": "enfermeira", "trecho_textual": "Paciente estável, sem queixas." } ] } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho médio de 2.500 caracteres.
3.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
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 Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 4).
3.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados (RF 4).
RF 4. Agente de Execução de Consultas em Banco de Dados
4.1 Tarefa do Agente
Executar consultas SQL/analytics em data warehouse clínico quando necessário.
4.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo parâmetros prontos de consulta SQL ou objetos de consulta parametrizada. # 2. Objetivo Executar as consultas no data warehouse clínico e retornar o resultado tabular com metadados de execução.
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: JSON estruturado contendo parâmetros de consulta SQL.
-
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 até 5.000 caracteres.
4.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON com o resultado tabular da consulta, incluindo metadados como duracao_ms e linhas_afetadas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "resultado_sql": { "duracao_ms": 120, "linhas_afetadas": 50, "dados": [ { "timestamp": "2025-12-17T08:00:00-03:00", "sinal_vital": "FC_bpm", "valor": 72 } ] } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho médio 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 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 Consolidação e Normalização de Dados de Evolução (RF 5).
4.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Evolução (RF 5).
RF 5. Agente de Consolidação e Normalização de Dados de Evolução
5.1 Tarefa do Agente
Unificar e padronizar dados brutos das múltiplas fontes em um schema clínico único para evolução diária.
5.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados brutos de múltiplas fontes, incluindo APIs, documentos e consultas SQL. # 2. Objetivo Unificar e padronizar os dados em um único schema clínico para evolução diária, identificando e corrigindo inconsistências.
5.3 Configurações do Agente
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: JSON estruturado contendo dados brutos de múltiplas fontes.
-
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 até 10.000 caracteres.
5.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON estruturado contendo o objeto evolucao_normalizada com seções padronizadas.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "evolucao_normalizada": { "identificacao": { "patient_id": "12345", "admission_id": "54321" }, "sinais_vitais": [ { "timestamp": "2025-12-17T08:00:00-03:00", "FC_bpm": 72 } ], "medicamentos": [], "observacoes_enfermagem": [], "procedimentos": [], "exames": [], "dispositivos": [], "intercorrencias": [], "lacunas_dados": [] } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho médio de 5.000 caracteres.
5.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
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 Checagem de Qualidade e Completude dos Dados (RF 6).
5.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Checagem de Qualidade e Completude dos Dados (RF 6).
RF 6. Agente de Checagem de Qualidade e Completude dos Dados
6.1 Tarefa do Agente
Avaliar consistência, completude e plausibilidade clínica mínima dos dados normalizados.
6.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o objeto evolucao_normalizada contendo dados clínicos padronizados. # 2. Objetivo Avaliar a qualidade dos dados, gerando um relatório de qualidade com pontuações e recomendações.
6.3 Configurações do Agente
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: JSON estruturado contendo o objeto evolucao_normalizada.
-
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 até 5.000 caracteres.
6.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo o quality_report com pontuações e recomendações.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "quality_report": { "score_completude": 85, "inconsistencias": [], "outliers": [], "itens_esperados_nao_encontrados": [], "recomendacoes_de_coleta": [ "Capturar PA em repouso" ] } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho médio de 3.000 caracteres.
6.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
6.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 deve ser visível para o Agente de Geração de Relatório de Evolução Padronizado (RF 7).
6.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Relatório de Evolução Padronizado (RF 7).
RF 7. Agente de Geração de Relatório de Evolução Padronizado
7.1 Tarefa do Agente
Produzir o relatório diário padronizado de evolução para equipe médica e de enfermagem.
7.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o objeto evolucao_normalizada e o quality_report. # 2. Objetivo Produzir dois formatos de relatório: um JSON estruturado e um texto clínico formatado para registro no prontuário.
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: JSON estruturado contendo o objeto evolucao_normalizada e o quality_report.
-
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 até 5.000 caracteres.
7.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser dois formatos: um JSON estruturado relatorio_evolucao e um texto_clinico_formatado.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "relatorio_evolucao": { "identificacao_resumida": { "idade": 65, "sexo": "Feminino", "leito": "101", "dia_internacao": 4 }, "resumo_ultimas_24h": "Paciente estável, sem queixas.", "sinais_vitais_resumo": { "min": 60, "max": 80, "media": 70 }, "medicamentos_administrados": [], "procedimentos_realizados": [], "intercorrencias": [], "avaliacao_enfermagem": "Paciente respondeu bem às intervenções.", "plano_de_cuidados": "Continuar monitoramento.", "pendencias": "Exames de sangue aguardando resultados." }, "texto_clinico_formatado": "Dados compilados de EHR e registros de enfermagem. Paciente estável, sem queixas." } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho médio de 4.000 caracteres.
7.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
7.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
7.3.5 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 Insights e Alertas Clínicos (RF 8).
7.3.6 Regras de Orquestração e Transição
Ao concluir sua execução, esse agente aciona o Agente de Geração de Insights e Alertas Clínicos (RF 8).
RF 8. Agente de Geração de Insights e Alertas Clínicos
8.1 Tarefa do Agente
Derivar insights acionáveis e alertas de risco a partir dos dados normalizados.
8.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo o objeto evolucao_normalizada e o quality_report. # 2. Objetivo Derivar insights acionáveis e alertas de risco com base nos dados disponíveis.
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: JSON estruturado contendo o objeto evolucao_normalizada e o quality_report.
-
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 até 5.000 caracteres.
8.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um JSON contendo insights_alertas com alertas e recomendações acionáveis.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "insights_alertas": { "alertas": [ "Monitorar PA a cada 30 min" ], "recomendacoes_acionaveis": [ "Reavaliar analgesia" ], "justificativas": [ "SpO2 < 92%" ], "nivel_prioridade": "alto", "escore_risco_global": 90 } } - Número de caracteres esperado: O JSON gerado deve ter um tamanho médio de 3.000 caracteres.
8.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.6
8.3.4 Ferramentas do Agente
- Documentos: Não consulta documentos externos.
- Calculadora: Não utiliza.
- Busca Online: Não utiliza.
- Sistemas Externos: Não se conecta a sistemas externos.
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 não é passada para outros agentes internos.
8.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo, gerando insights e alertas que devem ser disponibilizados à equipe médica e de enfermagem.