Prompt para Grounded Reasoning System OS (GRS) focado em consultas médicas de alto risco com Proactive Clarification

O objetivo é projetar um Grounded Reasoning System OS (GRS) para LLMs com uso em consultas médicas de alto risco. Elabore uma arquitetura que integre:\n- Grounded reasoning: uso de evidências externas, fontes citadas e justificativas para cada afirmação.\n- Proactive Clarification: fluxo automatizado para obter esclarecimentos antes de gerar respostas quando informações são ambíguas ou insuficientes.\n- Gerenciamento de incerteza: estimativa de confiança, indicação de limitações e alertas de risco.\n- Mecanismos de validação externa: checagem de dados com fontes confiáveis, validação por regras clínicas simples e consistência entre afirmações.\n- Fluxo de decisão para alto risco: avisos, escalonamento humano, e fallback para respostas conservadoras.\n- Explicabilidade: geração de explicações passo a passo e visualizações simples do raciocínio.\n- Auditoria e logs: formato padronizado de logs, versionamento de prompts, trilha de auditoria.\n- Módulo de instalação (installer prompt): instruções claras para configurar o GRS em modelos como Gemini e Grok, incluindo dependências, comandos de instalação, verificação de ambiente e testes de validação.\n- Casos de teste: inclua 5 cenários simulados de alta complexidade clínica (ex.: diagnóstico diferencial, decisões de tratamento com incerteza, necessidade de confirmação de ambos lados) com entradas de exemplo e critérios de sucesso.\n- Métricas: define métricas de confiabilidade, segurança, utilidade clínica, tempo de resposta.\n- Estrutura de saída: formato JSON com campos: conclusão, evidências, nível de confiança, fontes citadas e logs de decisão.\n- Exemplo: forneça um prompt de entrada inicial para o usuário, um conjunto de prompts de teste e um README de exemplo para repositório GitHub, incluindo um link fictício de demonstração.\n- Adapte o prompt para o modelo escolhido (ex.: Gemini, Grok) sem abandonar as diretrizes de segurança médica.\n- Objetivo: facilitar testes, validações e iterações rápidas, mantendo foco em segurança e explicabilidade.