lucasmiachon-blip/medical-researcher

Medical Researcher — Orquestrador Multi-MCP

Pesquisa profunda para: $ARGUMENTS

Filosofia

Superficial = buzzwords sem numeros. Profundo = NNT com IC 95%, populacao, timeframe, citacao verificavel. Este skill NAO e um buscador simples. E um comite de pesquisa que descobre, triangula, avalia e reporta. Inspirado no research-agent da Anthropic (fan-out paralelo + consolidacao + report estruturado).

Step 0 — Contexto

1. Slide-id fornecido (ex: s-a1-damico) → ler slide HTML + evidence-db da aula
2. Topico livre (ex: "hepatorenal syndrome") → pesquisar sem slide de referencia
3. Detectar aula: git branch --show-current → feat/{aula}-* ou exigir argumento
4. Ler aulas/{aula}/CLAUDE.md → publico-alvo, fontes Tier-1 especificas da aula
5. Ler .claude/rules/design-reference.md §5 → regras de verificacao, tabela Tier-1

Step 1 — Discovery (4 agentes paralelos)

Lancar 4 Agent em paralelo (subagent_type: general-purpose, model: sonnet). Cada um busca de forma independente. Sonnet e suficiente para search+extract estruturado; Opus fica reservado para o orquestrador (Step 2-4). Instrucao compartilhada: "Retorne JSON estruturado. NUNCA invente PMID. Marque incerto como [CANDIDATE]."

Agent G — Guideline Hunter

Foco: Guidelines vigentes (CPG) e consensos de sociedades medicas. Fontes primarias: PubMed MCP (practice guideline[pt] OR consensus development conference[pt]), WebSearch em sites oficiais de sociedades. Sociedades-alvo (por campo):

| Campo | Sociedades | |-------|-----------| | Hepatologia | EASL, AASLD, BAVENO, SBH | | Cardiologia | ESC, AHA/ACC, SBC | | Endocrinologia | AACE, ADA, SBEM | | Gastro geral | AGA, ACG, SBAD | | Oncologia | ASCO, ESMO, SBOC |

Extrair por guideline:

• Sociedade, ano, titulo, DOI/PMID
• Grau de recomendacao + nivel de evidencia (ex: "Strong, Moderate quality")
• Recomendacao especifica relevante ao topico
• Se supersedida: qual versao substituiu
• Mudancas vs versao anterior (se encontrada)

Output esperado:

{
  "type": "guidelines",
  "results": [
    {
      "society": "EASL",
      "year": 2024,
      "title": "...",
      "doi": "...",
      "pmid": "...",
      "recommendation": "...",
      "grade": "Strong",
      "evidence_level": "Moderate",
      "supersedes": "EASL 2018",
      "key_changes": ["..."],
      "status": "VERIFIED"
    }
  ]
}

Agent T — Trial Scout

Foco: RCTs landmark e recentes (ultimos 5 anos prioritarios). Fontes primarias: PubMed MCP (randomized controlled trial[pt], filtro n>100), Consensus MCP, WebSearch em NEJM/Lancet/JAMA/BMJ. Prioridade: RCT multicentrico > RCT single-center > Quasi-experimental.

Extrair por trial:

• Acronimo (ex: PREDESCI, CONFIRM, ANSWER), PMID, DOI
• Design: RCT [multicentrico/single-center], [open-label/double-blind], [superiority/non-inferiority]
• n total (e por braco se disponivel)
• Populacao: criterios inclusao resumidos
• Intervencao vs comparador (droga, dose, regime)
• Primary endpoint + resultado: effect size (HR, RR, OR) com IC 95%
• NNT calculado quando possivel: NNT = ceil(1/ARR), com IC derivado
• p-value
• Follow-up medio
• Mortalidade (se reportada): direcao + magnitude

Output esperado:

{
  "type": "trials",
  "results": [
    {
      "acronym": "PREDESCI",
      "pmid": "30910320",
      "doi": "...",
      "journal": "Lancet",
      "year": 2019,
      "design": "RCT, multicenter, double-blind",
      "n": 201,
      "population": "Compensated cirrhosis with CSPH, no prior decompensation",
      "intervention": "Propranolol (titrated to HVPG response) vs placebo",
      "primary_endpoint": "First decompensation or death",
      "effect_size": "HR 0.51",
      "ci_95": "0.26-0.97",
      "nnt": "8",
      "nnt_ci": "4-142",
      "nnt_timeframe": "3 years (median follow-up 37 months)",
      "p_value": "0.041",
      "mortality": "No significant difference",
      "status": "VERIFIED"
    }
  ]
}

Agent M — Meta-Analysis Finder

Foco: Meta-analises, revisoes sistematicas, Cochrane reviews. Fontes primarias: PubMed MCP (meta-analysis[pt] OR systematic review[pt]), Scholar Gateway (semanticSearch), Consensus MCP. Prioridade: Cochrane > Meta-analise com >=5 RCTs > Revisao sistematica qualitativa.

Extrair por meta-analise:

• PMID, DOI, titulo, journal, ano
• Tipo: Cochrane / meta-analise de RCTs / network meta-analysis / IPD meta-analysis
• k estudos incluidos, n pacientes total
• Pooled estimate: tipo (RR, OR, HR, MD, SMD) + valor + IC 95%
• Heterogeneidade: I-squared (%), Cochran Q p-value
• Risco de vies: ferramenta usada (Cochrane RoB, Newcastle-Ottawa, GRADE)
• GRADE assessment (se disponivel): certeza da evidencia
• Forest plot: disponivel no artigo? (flag para crop posterior — NUNCA construir SVG)
• Analise de sensibilidade: resultado robusto?

Output esperado:

{
  "type": "meta_analyses",
  "results": [
    {
      "pmid": "...",
      "doi": "...",
      "title": "...",
      "journal": "...",
      "year": 2023,
      "type": "Meta-analysis of RCTs",
      "k_studies": 7,
      "n_patients": 1520,
      "pooled_estimate_type": "RR",
      "pooled_estimate": 0.65,
      "ci_95": "0.52-0.81",
      "i_squared": 28,
      "grade_certainty": "Moderate",
      "forest_plot_available": true,
      "sensitivity_robust": true,
      "status": "VERIFIED"
    }
  ]
}

Agent A — Authority Verifier

Foco: Livros-referencia, experts, UpToDate, fontes brasileiras. Fontes primarias: WebSearch (editoras medicas, UpToDate), Scholar Gateway (autores-chave).

Livros-referencia por campo:

| Campo | Livros canonicos | |-------|-----------------| | Hepatologia | Schiff's Diseases of the Liver, Sherlock's Diseases of the Liver, Zakim & Boyer | | Gastroenterologia | Sleisenger & Fordtran, Yamada Textbook | | Medicina Interna | Harrison's Principles, Goldman-Cecil | | Cardiologia | Braunwald's Heart Disease | | Farmacologia | Goodman & Gilman |

Extrair:

• Top 5 autores mais citados no topico (via Scholar Gateway: nome, h-index se disponivel, afiliacao)
• Referencia em livro canonico: edicao, capitulo, paginas, resumo do conteudo relevante
• UpToDate/DynaMed: grau de recomendacao, ultima atualizacao
• Fontes brasileiras especificas: SBC, SBH, SBHPA, protocolos PCDT/CONITEC

Output esperado:

{
  "type": "authorities",
  "key_authors": [
    {"name": "Garcia-Tsao G", "h_index": "...", "affiliation": "Yale", "key_papers": 3}
  ],
  "textbooks": [
    {"book": "Schiff's Diseases of the Liver", "edition": "13th, 2024", "chapter": "Portal Hypertension", "pages": "450-490", "summary": "..."}
  ],
  "uptodate": {"recommendation": "...", "grade": "2B", "last_updated": "2025-11"},
  "brazilian_sources": [
    {"source": "PCDT Hepatite C 2024", "recommendation": "...", "url": "..."}
  ]
}

Step 2 — Triangulacao & Verificacao

Apos os 4 agentes retornarem, o orquestrador consolida:

2.1 Cross-reference

• Mesmo dado numerico em >=2 fontes independentes → VERIFIED
• Dado em apenas 1 fonte → UNCONFIRMED (flag amarelo)
• Fontes discordam sobre mesmo dado → CONFLICT (flag vermelho, decisao humana)

2.2 PMID verification

• TODO PMID retornado deve ser verificado: PubMed MCP get_article_metadata ou WebSearch pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/{PMID}
• PMID que retorna 404 ou artigo diferente → INVALID (remover do report)
• Status final: VERIFIED / CANDIDATE / INVALID

2.3 Currency check

• Guideline >5 anos sem atualizacao → AGING (flag)
• Trial com follow-up <2 anos → SHORT-FOLLOW-UP (flag)
• Meta-analise que nao inclui trials dos ultimos 3 anos → OUTDATED (flag)

2.4 Population match (se slide fornecido)

• Populacao do trial/meta ≠ populacao do slide → MISMATCH (flag critico) Ex: slide sobre prevencao primaria cita trial de prevencao secundaria
• Prevencao primaria ≠ secundaria (PREDESCI = 1a, pos-HDA = 2a)
• Cirrrose compensada ≠ descompensada
• Child A ≠ Child B ≠ Child C

2.5 HR ≠ RR check

• Trial isolado reporta HR → ok
• Meta-analise reporta RR/OR → ok
• Slide mistura HR de trial com RR de meta sem explicitar → MIXED-METRICS (flag)

Step 3 — Avaliacao de Profundidade (se slide fornecido)

Ler o HTML do slide e avaliar em 8 dimensoes (1-10 cada):

| Dim | 1-3 SUPERFICIAL | 4-6 ADEQUADO | 7-10 PROFUNDO | |-----|-----------------|--------------|---------------| | D1 Fonte | Nenhuma ou "estudos mostram" | Guideline generica (EASL recomenda) | PMID especifico + ano + sociedade | | D2 Effect Size | Ausente ou so p-value | HR/RR sem IC | HR/RR + IC 95% + NNT | | D3 Populacao | "Pacientes com X" | n citado | n + criterios + multicentrico | | D4 Timeframe | Ausente | "Ao longo do tempo" | "Em 5 anos" + follow-up medio | | D5 Comparador | Ausente | "vs controle" | "vs [droga] [dose] [regime]" | | D6 Grading | Ausente | "Recomendado" | GRADE nivel + forca + sociedade | | D7 Impacto Clinico | "Melhora desfechos" | NNT sem CI | NNT (CI 95%) + traducao clinica | | D8 Atualidade | >10 anos ou desconhecido | 5-10 anos, vigente | <5 anos ou guideline vigente |

Score total: media das 8 dimensoes.

• 1.0-3.0 → SUPERFICIAL (requer reescrita)
• 3.1-5.0 → ADEQUADO COM GAPS (melhorar dimensoes <4)
• 5.1-8.0 → PROFUNDO (ajustes pontuais)
• 8.1-10.0 → EXEMPLAR (manter)

Step 4 — Relatorio Final

## Deep Research Report: [Topico]
Data: [YYYY-MM-DD] | Aula: [aula] | Slide: [id ou N/A]
Perfil MCP: [dev/research/full] | MCPs usados: [lista]

### TL;DR (3 linhas max)
[Achado principal + implicacao clinica + acao sugerida]

### Profundidade do Slide Atual (se aplicavel)
Score: [X.X]/10 — [SUPERFICIAL/ADEQUADO/PROFUNDO/EXEMPLAR]
| Dim | Score | Gap |
|-----|-------|-----|
| D1 Fonte | X | [o que falta] |
| ... | ... | ... |

### Guidelines Vigentes
1. **[Sociedade] [Ano]** — [Recomendacao] (Grau [X], Evidencia [Y])
   PMID: [verificado] | DOI: [link]
   Status: [Vigente/Supersedida por Z]
   Mudancas vs anterior: [lista]

### Trials Landmark
1. **[ACRONIMO]** (Autor et al., Journal Ano)
   PMID: [verificado] | n=[X] | [design]
   Populacao: [descricao] — [MATCH/MISMATCH com slide]
   Resultado: [effect size] (95% CI: [a]-[b]) | NNT: [Z] (CI: [c]-[d]) em [tempo]

### Meta-Analises
1. **[Titulo abreviado]** (Autor et al., Journal Ano)
   PMID: [verificado] | k=[N] estudos, n=[X] pacientes
   Pooled: [estimate] (95% CI: [a]-[b]) | I2=[Y]%
   GRADE: [certeza] | Forest plot: [sim/nao]

### Autoridades
- **Livro:** [Titulo] [edicao] — Cap. [X], p.[Y]
- **Expert:** [Nome] ([afiliacao]) — [N] publicacoes, h-index [Y]
- **UpToDate:** [recomendacao] (Grade [X], atualizado [data])
- **Brasil:** [fonte] — [recomendacao]

### Flags de Verificacao
- VERIFIED: [dado] confirmado por [N] fontes
- CONFLICT: [dado] — [Fonte A] diz X, [Fonte B] diz Y → decisao humana
- MISMATCH: Slide cita [pop A], trial estudou [pop B]
- AGING: [fonte] com [N] anos
- MIXED-METRICS: HR e RR misturados sem explicitar
- CANDIDATE: PMID [X] nao verificado

### Sugestoes de Melhoria (se slide fornecido)
1. **h2 sugerido:** "[Assertion atualizada com dado mais forte]"
2. **Adicionar:** [effect size com CI]
3. **Atualizar fonte:** [guideline X → Y]
4. **Corrigir populacao:** [especificar]
5. **NNT completo:** NNT [X] (IC 95%: [a]-[b]) em [tempo] | [populacao]

### Bloco evidence-db (pronto para copiar)
## [slide-id]
- **Source:** [Autor et al. Journal Ano;Vol:Pags]
- **PMID:** [X] | **DOI:** [Y]
- **Design:** [tipo] | **n:** [X]
- **Primary endpoint:** [descricao]
- **Result:** [effect size] (95% CI: [a]-[b])
- **NNT:** [X] (CI: [a]-[b]) em [tempo]
- **GRADE:** [certeza]
- **Verified:** [YYYY-MM-DD]

Regras

Hard constraints (do projeto — inviolaveis)

• NUNCA inventar dados — sem fonte verificada → [TBD]
• NUNCA usar PMID gerado por LLM sem verificacao via PubMed MCP ou WebSearch
• HR ≠ RR ≠ OR — especificar sempre qual metrica e de onde vem
• Trial isolado ≠ meta-analise — NUNCA misturar sem explicitar
• Pais-alvo = Brasil (default). Remover drogas nao disponiveis no BR.
• NNT DEVE ter IC 95% e timeframe. Sem isso → INCOMPLETO.

Quality gates

• Toda citacao deve ter PMID ou DOI verificado antes de entrar no report
• Guideline deve ser versao vigente (checar se supersedida)
• Score de profundidade: TODAS as 8 dimensoes >=4 para ADEQUADO
• Se slide fornecido e score <3 em qualquer dimensao → FAIL obrigatorio naquela dimensao

Hierarquia de fontes (prioridade decrescente)

1. Guidelines vigentes de sociedades medicas (EASL, AASLD, BAVENO, SBC, ESC, AGA, ACG)
2. Meta-analises Cochrane ou com >=5 RCTs
3. RCTs multicentricos >=200 pacientes
4. Livros-referencia do campo (edicao mais recente)
5. Expert consensus / Delphi
6. Series de caso grandes (n>500) — APENAS quando nao ha acima
7. Expert opinion individual — NUNCA como fonte primaria de dado numerico

MCP awareness (degradacao graciosa)

Os agentes devem tentar MCPs na seguinte ordem e usar o que estiver disponivel:

| Prioridade | MCP | Tool prefix | Disponibilidade | Fallback | |-----------|-----|-------------|-----------------|----------| | 1 | PubMed (built-in) | mcp__claude_ai_PubMed__ | Sempre | WebSearch pubmed.ncbi.nlm.nih.gov | | 2 | Consensus (built-in) | mcp__claude_ai_Consensus__ | Sempre | WebSearch consensus.app | | 3 | Scholar Gateway (built-in) | mcp__claude_ai_Scholar_Gateway__ | Sempre | WebSearch scholar.google.com | | 4 | CrossRef (local) | mcp__crossref__ | Perfil research ou full | WebSearch doi.org | | 5 | Scite (local) | mcp__scite__ | Perfil full apenas | Omitir analise de citacoes | | 6 | ClinicalTrials (local) | mcp__clinicaltrials__ | Removido (2026-03-17) | WebSearch clinicaltrials.gov | | 7 | BioMCP (local) | mcp__biomcp__ | Removido (2026-03-17) | WebSearch openFDA |

Built-ins (linhas 1-3) estao SEMPRE disponiveis — nao precisam de profile switch. Locais (linhas 4-7) requerem npm run mcp:{profile}. Reportar perfil ativo no cabecalho do report.

Anti-patterns (rejeitar no report)

• "Estudos mostram que..." → Qual estudo? PMID?
• p < 0.05 sem effect size → Significancia ≠ relevancia clinica
• Guideline sem grau de recomendacao → INCOMPLETO
• NNT sem timeframe → INCOMPLETO
• Dados de trial aplicados a populacao diferente → FLAG MISMATCH
• Forest plot construido do zero → PROIBIDO (cropar de artigo real)
• Numero "redondo demais" sem fonte → provavelmente inventado

Evolucao futura

Este skill pode evoluir para um custom agent (.claude/agents/medical-researcher.md) com:

• mcpServers scoped (pubmed, crossref, scholar, scite)
• memory: project (aprendizado persistente sobre fontes e padroes)
• hooks de validacao pre-tool (bloquear PMIDs nao verificados)
• Subagents dedicados: guideline-hunter.md, trial-scout.md, meta-analyst.md, authority-verifier.md

Por ora, o pattern skill + Agent tool e suficiente e consistente com o ecossistema do projeto.

Nota: Para Q&A em full-text de papers ja obtidos (PDF carregados em notebook), ver tambem /nlm-skill. NotebookLM requer autenticacao interativa (nlm login), incompativel com subagent autonomo — por isso e skill separado, nao integrado neste agent.