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[Dúvida] Como criar um assistente de IA com prompt fixo para monitoramento diário de pacientes, minimizando alucinações?

Olá!

Estou realizando o curso e gostaria de uma orientação para aplicar os conceitos em um projeto real do meu trabalho.

Atuo na área de avaliação e monitoramento de pacientes indígenas internados. Diariamente consulto informações do prontuário eletrônico, consolido os dados em uma planilha de acompanhamento e atualizo um painel de Business Intelligence (BI), que atualmente ainda é alimentado de forma manual.

Meu objetivo é desenvolver um assistente de IA que utilize um prompt mestre fixo, mantendo sempre o mesmo comportamento e os mesmos critérios de análise. A ideia é que esse prompt permaneça na conversa e seja utilizado diariamente, recebendo apenas as novas informações dos pacientes, sem que a IA altere sua forma de interpretar ou avaliar os dados ao longo do tempo. Apesar de já utilizar um prompt para essas tarefas que ja ajuda muito acredito que ainda posso otimizálo de forma que fique da seguinte forma:

As principais funcoes:

  • Ler apenas as informações fornecidas do prontuário eletrônico;
  • Não inventar, deduzir ou completar informações ausentes;
  • Informar claramente quando um dado não estiver disponível;
  • Gerar um resumo clínico padronizado;
  • Auxiliar no acompanhamento diário dos pacientes;
  • Manter os mesmos critérios de avaliação em todos os dias de utilização;
  • Garantir que o resultado seja consistente, independentemente da quantidade de pacientes analisados;
  • Facilitar a atualização da planilha de monitoramento e do painel BI;
  • Permitir auditoria das informações, indicando de onde cada informação foi extraída.

Minha intenção é utilizar esse assistente diariamente como ferramenta de apoio à tomada de decisão, mantendo um padrão único de análise e reduzindo ao máximo o risco de alucinações ou mudanças de comportamento do modelo entre uma utilização e outra.

Gostaria de saber:

  1. Qual é a melhor forma de estruturar um prompt mestre para esse tipo de assistente?
  2. Como fazer com que o modelo mantenha sempre os mesmos critérios de avaliação?
  3. Existem técnicas específicas para impedir que a IA faça inferências além do que está escrito no prontuário?
  4. É recomendado utilizar um prompt de sistema permanente para esse tipo de aplicação?
  5. Quais boas práticas de Engenharia de Prompt vocês recomendam para um assistente utilizado diariamente em ambiente de saúde?

Meu objetivo não é substituir a avaliação humana, mas utilizar a IA como uma ferramenta de apoio, garantindo confiabilidade, padronização, rastreabilidade e segurança das informações.

1 resposta

Olá, Alan! Como vai?

Seu projeto parece ser muito interessante e de grande importância para o monitoramento de pacientes. Vamos abordar suas dúvidas uma a uma:

  1. Estruturação do Prompt Mestre: para criar um prompt mestre eficaz, é importante que ele seja claro e específico. Você pode começar descrevendo o contexto do uso, seguido das instruções específicas que a IA deve seguir. Por exemplo, "Você é um assistente de IA especializado em monitoramento de pacientes. Sua tarefa é ler informações do prontuário eletrônico e gerar um resumo clínico padronizado. Não deve inventar ou deduzir informações. Informe quando dados não estiverem disponíveis."

  2. Manutenção dos mesmos critérios de avaliação: para garantir consistência, o prompt deve incluir critérios claros e objetivos. Você pode listar os critérios de avaliação que a IA deve seguir e reforçar a importância de não alterá-los ao longo do tempo. Além disso, usar exemplos de entradas e saídas pode ajudar a IA a entender melhor o padrão esperado.

  3. Impedir inferências além do prontuário: uma técnica útil é reforçar no prompt que a IA deve apenas utilizar as informações fornecidas e não fazer inferências. Frases como "Apenas utilize as informações fornecidas, sem inferir ou completar dados ausentes" podem ajudar a minimizar alucinações.

  4. Uso de prompt de sistema permanente: sim, utilizar um prompt de sistema permanente pode ser benéfico, pois ele estabelece um comportamento consistente ao longo das interações. Isso ajuda a IA a manter o foco nas instruções principais.

  5. Boas práticas de engenharia de prompt: algumas práticas recomendadas incluem:

    • Dividir tarefas complexas em subtarefas: isso ajuda a IA a processar informações de forma mais clara e organizada.
    • Fornecer exemplos: exemplos de entradas e saídas esperadas podem guiar o modelo.
    • Reforçar limitações: deixar claro o que a IA não deve fazer, como inventar dados.
    • Revisar e ajustar: teste o prompt e ajuste conforme necessário para garantir que ele atenda às suas necessidades.

Espero que essas dicas ajudem você a desenvolver um assistente de IA eficaz e confiável para o seu projeto.

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