Agente de IA para Registro de Evolução de Pacientes

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

Como criar um agente de IA que auxilia na documentação diária da evolução dos pacientes internados.

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: .csv e .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

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

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

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

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

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

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.

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