1. Propósito e Escopo
Este documento define todos os prompts, configurações de memória e requisitos funcionais para o Agente de IA "Criar Dashboards Clínicos a partir do Sinistro", uma solução projetada para transformar dados de sinistros em variáveis estruturadas que auxiliem na elaboração de dashboards populacionais e clínicos. Esta documentação é um modelo de PRD ou Documento de Requisitos de Produto específicos para construção de Agentes de IA.
O objetivo principal é utilizar os dados de procedimentos faturados para inferir padrões epidemiológicos, doenças, comorbidades e fatores de risco, estruturando essas informações de forma a permitir uma boa visibilidade do panorama de saúde dos beneficiários de uma operadora de saúde.
2. Contexto e Problema
Cenário Atual
As operadoras de saúde enfrentam desafios significativos na análise dos dados de sinistros devido à pobreza de informações relacionadas a diagnósticos, muitas vezes limitadas a códigos CID. Isso dificulta a obtenção de uma visão precisa do panorama epidemiológico dos beneficiários.
O foco nos procedimentos faturados, sem um contexto mais amplo dos diagnósticos, limita a capacidade das operadoras de identificar com precisão as condições de saúde prevalentes e os fatores de risco associados.
Problemas Identificados
- Falta de dados abrangentes: A ausência de informações completas sobre diagnósticos dificulta a análise epidemiológica.
- Inferências limitadas: A análise baseada apenas em procedimentos faturados pode não refletir com precisão a saúde dos beneficiários.
- Visibilidade restrita: Sem dashboards eficazes, é desafiador para as operadoras entenderem o panorama de saúde de sua população.
3. Impactos Esperados
A implementação deste agente de IA visa alcançar os seguintes resultados:
- Melhorar a visibilidade do panorama de saúde dos beneficiários por meio de dashboards clínicos detalhados.
- Aumentar a precisão das inferências sobre condições de saúde e fatores de risco.
- Facilitar a integração dos dados em sistemas de BI para análise avançada.
4. Visão Geral da Solução
O agente de IA para criar dashboards clínicos a partir do sinistro transforma dados de sinistros em variáveis estruturadas, focando nos procedimentos faturados para inferir padrões de saúde. 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 elaboração de dashboards que refletem o panorama epidemiológico dos beneficiários.
A solução consiste em um fluxo de automação composto por um agente de IA. O processo inicia com o envio dos dados de sinistros e termina com a geração de variáveis estruturadas para dashboards.
| Agente | Função Principal |
|---|---|
Agente de Transformação de Dados de Sinistros (RF 1)
| Transformar dados de sinistros em variáveis para um dashboard populacional e clínico. |
5. Protótipos
Para proporcionar uma visão clara e tangível da solução proposta, criamos protótipos interativos que demonstram tanto o fluxo de trabalho do agente 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 Transformação de Dados de Sinistros
1.1 Tarefa do Agente
Transformar dados de sinistros em variáveis estruturadas para um dashboard populacional e clínico.
1.2 Prompt ou Instruções do Agente
# 1. Contexto e explicações sobre inputs iniciais Você está recebendo dados de sinistros de uma operadora de saúde. Este conjunto de dados contém informações sobre procedimentos faturados. # 2. Objetivo Transformar os dados de sinistros em variáveis estruturadas para um dashboard que mostra o panorama epidemiológico dos beneficiários. # 3. Regras que você deve seguir para gerar sua resposta - Extraia padrões de doenças e comorbidades a partir dos procedimentos faturados, utilizando identificação de palavras-chave e frequências de procedimentos. - Classifique os procedimentos em categorias clínicas específicas, como cardiologia, ortopedia, entre outras, para análise epidemiológica detalhada. - Aplique inferências estatísticas sobre os procedimentos para deduzir possíveis fatores de risco e condições de saúde dos beneficiários. - Estruture as variáveis de saída no formato JSON ou CSV para fácil integração em dashboards clínicos. - Valide a representatividade dos dados, assegurando que cobrem uma amostra significativa e variada da população beneficiária.
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 dados de sinistros via API. 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: Dados estruturados de sinistros contendo informações sobre procedimentos faturados.
-
Formatos Suportados: Esse agente deve ser capaz de receber dados nos formatos:
.csv,.json. - Número de caracteres esperado: Este agente deve ter capacidade para processar um input de dados com até 100.000 caracteres.
1.3.2 Especificação do Output
- Formato de output: O output deve ser um conjunto de variáveis estruturadas no formato JSON ou CSV, adequadas para integração em dashboards clínicos e populacionais.
-
Exemplo de Estrutura de Output:
{ "dashboard_variables": { "cardiology_cases": 120, "orthopedic_cases": 85, "risk_factors": { "hypertension": 45, "diabetes": 30 } } } - Número de caracteres esperado: O conjunto de variáveis gerado deve ser conciso e informativo, com um tamanho estimado em torno de 5.000 caracteres.
1.3.3 Parâmetros de Geração
- Modelo: GPT-5
- Temperatura: 0.7
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 é o entregável final e não é passada para outros agentes internos.
1.3.6 Regras de Orquestração e Transição
A execução deste agente finaliza o fluxo, gerando as variáveis necessárias para a construção dos dashboards clínicos.