Por Ricardo Costa Val do Rosário auxiliado por ChatGPT Thinking

1 Introdução

- Na rotina clínica, a maior parte dos desfechos críticos está associada a falhas recorrentes 
    em processos comuns, como: 
•	registros incompletos de sinais vitais, 
•	erros de integração entre sistemas, 
•	falhas de comunicação entre setores, 
•	atrasos na detecção de deterioração clínica, 
•	subnotificação de falhas tecnológicas, 
•	inconsistências em regras computacionais básicas. 

- O mesmo padrão se observa na engenharia de software em saúde, já que os principais riscos 
não estão em algoritmos avançados, mas em: 
1.	dados frágeis, 
2.	duplicidade de código, 
3.	ausência de padronização,
4.	baixa rastreabilidade.

2 TypedDict como Pilar da Segurança da Informação Clínica

- A padronização estrutural utilizando TypedDict mostrou ser fundamental para: 
•	reduzir ambiguidades na representação dos dados, 
•	prevenir erros silenciosos de tipagem, 
•	promover interoperabilidade real entre sistemas, 
•	preparar dados adequadamente para IA, 
•	garantir rastreabilidade técnico-assistencial,
•	fortalecer auditoria clínica e tecnológica. 

3 Reutilização de Código como Instrumento de Segurança Assistencial

- A reutilização de código ultrapassa a produtividade e economia de tempo, assumindo papel central 
na segurança assistencial e governança institucional. 

- Centralizar regras clínicas em serviços reutilizáveis:
1. reduz a variabilidade entre sistemas, 
2. minimiza retrabalho, 
3. facilita manutenção e atualização, 
4. garante critérios assistenciais isonômicos,
5. viabiliza auditoria das decisões automatizadas. 

4 Integração TypedDict + Reutilização de Código: Base da Maturidade Digital em Saúde

- A maturidade digital nos sistemas de saúde não começa com a adoção imediata de IA avançada, ela 
se inicia com a consolidação de bases sólidas: 
1. dados bem estruturados, 
2. padrões definidos, 
3. serviços reutilizáveis, 
4. boa governança de software, 
5. auditoria computacional,
6. rastreabilidade jurídico-assistencial. 

- É essa fundação que permite, de forma ética e segura, criar sistemas avançados de:
1. IA,
2. Aprendizado de Máquina, 
3. análises preditivas, 
4. apoio automatizado à decisão clínica.

5 Impactos Institucionais e para a Rede Pública de Saúde

- Em uma rede pública complexa como a FHEMIG, as práticas propostas vão além do 
aspecto técnico: 
1. fortalecem a segurança do paciente como política institucional, 
2. ampliam a capacidade de auditoria e controle interno, 
3. sustentam programas de Tecnovigilância, 
4. apoiam a transformação digital responsável, 
5. criam base para interoperabilidade regional e nacional ,
6. protegem juridicamente a instituição e seus profissionais. 

6 Limitações do Estudo e Considerações Críticas

Os casos apresentados são simulações computacionais, e a implementação real depende 
de uma infraestrutura tecnológica adequada. É necessária uma governança institucional formal de 
software, além de uma capacitação multiprofissional contínua. A qualidade dos sistemas está 
diretamente ligada à qualidade dos dados inseridos. Essas limitações reforçam a importância de 
uma implantação progressiva, validada e auditada, sem comprometer a proposta.

7 Contribuições Científicas, Técnicas e Sociais

- O trabalho contribui em múltiplos níveis: 
1. cientificamente, ao propor uma estrutura de integração entre tipagem estrutural e 
2. reutilização aplicada à saúde; 
3. tecnicamente, com modelos computacionais implementáveis; 
4. institucionalmente, ao fundamentar políticas internas de governança digital; 
5. assistencialmente, ao impactar a segurança do paciente; 
6. socialmente, ao potencializar a redução de eventos adversos e proteger vidas.