• No inicio está um diagrama visual do fluxo de triagem de pacientes criado no Copilot Studio.
• Ele mostra de forma clara como o agente percorre cada etapa, desde a saudação
  até o encaminhamento ao médico:

Gerando diagrama de fluxo para agente médico de triagem no Copilot Studio

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax.axis('off')

# Define positions for each step
positions = {
    "Saudação inicial": (0.5, 1.0),
    "Coleta de dados\n(nome, idade, sexo)": (0.5, 0.85),
    "Pergunta sobre\nsintomas principais": (0.5, 0.7),
    "Classificação\n(urgência ou rotina)": (0.5, 0.55),
    "Agendamento\nde consulta": (0.5, 0.4),
    "Encaminhamento\nao médico": (0.5, 0.25)
}

# Draw boxes
for label, (x, y) in positions.items():
    ax.add_patch(mpatches.FancyBboxPatch((x - 0.25, y - 0.05), 0.5, 0.1,
                                         boxstyle="round,pad=0.02", edgecolor='black', facecolor='lightblue'))
    ax.text(x, y, label, ha='center', va='center', fontsize=10)

# Draw arrows
keys = list(positions.keys())
for i in range(len(keys) - 1):
    x1, y1 = positions[keys[i]]
    x2, y2 = positions[keys[i + 1]]
    ax.annotate('', xy=(x2, y2 + 0.05), xytext=(x1, y1 - 0.05),
                arrowprops=dict(arrowstyle='->', lw=2))

# Save diagram
output_path = "/mnt/data/fluxo_triagem_copilot_studio.png"
plt.savefig(output_path, bbox_inches='tight')
print("Diagrama de fluxo salvo como fluxo_triagem_copilot_studio.png")

Como interpretar o diagrama

- Caixas azuis: representam cada etapa do fluxo.

- Setas: mostram a sequência lógica da interação.

- O paciente entra com dados básicos → descreve sintomas → o agente classifica urgência
→ agenda consulta → gera resumo para o médico.

Aplicação prática

- Esse tipo de fluxo pode ser usado em:
1.	Clínicas particulares: triagem rápida antes da consulta.
2.	Hospitais: organização de pacientes em pronto atendimento.
3.	Telemedicina: coleta de informações antes da chamada com o médico.

Copilot Studio e aplicabilidade na Saúde

- No diagrama que montamos, você viu como o fluxo de triagem pode ser estruturado:
1. Entrada de dados básicos →
2. Coleta de sintomas →
3. Classificação de urgência →
4. Agendamento automático →
5. Resumo para o médico.

Desafios futuros

1.	Privacidade e segurança de dados: lidar com informações médicas exige conformidade 
com LGPD e HIPAA.
2.	Acurácia clínica: agentes não substituem médicos; precisam ser usados como suporte, 
não diagnóstico.
3.	Adaptação cultural: pacientes podem resistir a interações com IA.
4.	Manutenção contínua: agentes precisam ser atualizados com protocolos médicos e novas
 diretrizes.

Perspectivas

1.	Expansão da telemedicina: agentes podem ser integrados a consultas remotas.
2.	Suporte à decisão clínica: IA pode sugerir protocolos baseados em dados, sempre como apoio ao médico.
3.	Interoperabilidade: integração com sistemas de prontuário eletrônico e DM

Futuro

1. Integração com telemedicina.
2. Uso de IA preditiva para sugerir exames iniciais.
3. Conexão com dispositivos vestíveis (smartwatch, oxímetro) para monitoramento remoto.

Ponderações finais

O Copilot Studio é uma ferramenta poderosa para criar agentes inteligentes que podem otimizar 
    processos médicos e administrativos, mas sempre com atenção à ética e segurança dos dados.

REFERENCIAS:

1.	https://learn.microsoft.com/pt-br/microsoft-copilot-studio/fundamentals-what-is-copilot-studio

2.	https://www.mindtek.com.br/2025/04/funcionalidades-do-copilot-studio/

3.	https://ncs.net.br/insights/copilot-studio-o-inclusao-oportunidade-o-que-e-beneficios-e-casos-de-uso

Oi, Ricardo! Tudo bem?

Gostei da forma como você estruturou o fluxo de triagem no Copilot Studio, mostrando cada etapa de forma clara e conectando com os usos práticos na área da saúde. Sua explicação reforça bem como a automação pode agilizar processos clínicos e melhorar a organização das informações.

Continue explorando o Copilot Studio, pois você já demonstrou ótima visão de aplicação.

Obrigada por compartilhar seus resultados com a comunidade Alura.

    Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Obrigado, Rafaela.
Estou preparando os próximos textos com a sua dica.