Título Completo

A Comunicação M2M entre DM Inteligentes: Definição e estágio atual da comunicação 
M2M entre DM inteligentes

5. Perspectivas de Curto e Médio Prazo

# 5.1 Adoção de Protocolos e Padrões Unificados
- Consolidação do uso de HL7 FHIR para troca semântica de dados.
- Convergência em torno de IEEE 11073 para interoperabilidade de sensores.

# 5.2 Computação de Borda (Edge Computing)
- Análise preliminar de dados diretamente no dispositivo ou gateway.
- Redução de latência e dependência de nuvem para alarmes críticos.
    
# 5.3 Inteligência Artificial Distribuída
- Modelos de aprendizado de máquina embarcados para detecção precoce de padrões.
- Algoritmos de detecção de anomalias liberados em tempo real.
    
# 5.4 Blockchain e Rastreabilidade
- Cadenas de blocos privadas para registro imutável de eventos e medições.
- Garantia de auditoria e compliance em ecossistemas de múltiplos fornecedores.

6. Conclusão

- A comunicação M2M entre DM inteligentes está evoluindo rapidamente, impulsionada 
por padrões de interoperabilidade, avanços em segurança e integração de IA de borda.

- Estamos em um estágio de adoção crescente que visa reduzir custos operacionais e 
elevar a qualidade do cuidado.

- O próximo passo inclui dispositivos autônomos capazes de decisões locais e ecossistemas altamente 
padronizados, onde cada sensor e atuador compõe um organismo digital coeso.

(PARTE II)

1. Definição e estágio atual da comunicação M2M entre DM inteligentes

A comunicação máquina a máquina (M2M) em dispositivos médicos (DM) inteligentes 
refere-se à troca automática de dados clínicos entre sensores, atuadores e sistemas de 
informação sem intervenção humana direta. Essa interação baseia-se em três pilares principais:

1. Dispositivos com conectividade nativa (Wi-Fi, 4G/5G, LoRaWAN, NB-IoT).

2. Protocolos leves de mensagem (MQTT, CoAP) ou APIs REST.

3. Padrões de informação na saúde (IEEE 11073 para modelagem de dados de sensores; 
HL7 FHIR para interoperabilidade semântica).

Atualmente a adoção varia conforme o contexto: 
1. Grandes hospitais já dispõem de redes dedicadas de sensores em UTIs.

2. Clínicas e usos domiciliares ainda dependem de soluções pontuais ou gateways proprietários. 

3. A consolidação de FHIR e de hubs de edge computing permite, neste momento, monitoramento 
em tempo real e integração com prontuários eletrônicos, mas falta maturidade em governança 
de dados e padronização total entre fornecedores.

2. Áreas de atuação e exemplo prático em Python

# 2.1 Principais cenários de aplicação

1. Telemetria hospitalar: 
- Monitoramento de ECG, pressão arterial invasiva, ventilação mecânica.

2. Monitoramento domiciliar: 
- Glicosímetros, oxímetros de pulso e wearables para cronificação de doenças 
crônicas.

3. Gestão populacional e pesquisa clínica: 
- Coleta contínua de dados para análises de coorte e ensaios clínicos descentralizados.


# 2.2 Cenário 01

- DM não invasivo em comunicação M2M com um monitor central via MQTT, por meio 
de "Código Python" que:

1. Estabelece a comunicação M2M entre um glicosímetro e um monitor central.

2. Permite o envio dos resultados de glicemia (nível de glicose no sangue) em tempo real.

3. Possibilita possíveis intervenções imediatamente após a detecção de valores (índices 
glicêmicos) fora da normalidade.

4. Impacta positivamente na evolução clínica do paciente.

5. Ilustra a simplicidade de “plug-and-play” de dispositivos baseados em MQTT.

# publisher_glicosimetro.py
import paho.mqtt.client as mqtt, json, random, time

BROKER = 'broker.hivemq.com'
TOPIC = 'clinica/paciente/123/glicose'

def main():
    client = mqtt.Client('glicometro-123')
    client.connect(BROKER, 1883)
    while True:
        valor = round(random.uniform(70, 180), 1)  # mg/dL
        payload = {'ts': int(time.time()), 'glicose': valor}
        client.publish(TOPIC, json.dumps(payload), qos=1)
        print(f'Publicado: {payload}')
        time.sleep(5)

if __name__ == '__main__':
    main()
# subscriber_monitor.py
import paho.mqtt.client as mqtt, json

BROKER = 'broker.hivemq.com'
TOPIC = 'clinica/paciente/123/glicose'

def alerta(Valor):
    print(f' ALERTA HIPERGLICEMIA: {Valor} mg/dL')

def on_message(client, userdata, msg):
    data = json.loads(msg.payload)
    if data['glicose'] > 140:
        alerta(data['glicose'])
    else:
        print(f"{data['ts']}: {data['glicose']} mg/dL dentro da faixa")

client = mqtt.Client('monitor-central')
client.on_message = on_message
client.connect(BROKER, 1883)
client.subscribe(TOPIC, qos=1)
client.loop_forever()

(CONTINUA NA PARTE III)