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Artigo Original: "Realidade Virtual e Personas: Inovação no Ensino Médico e na Atualização de Profissionais da Saúde."

Capa rica em cores representando um médico com um óculos 3D assistindo um programa de REALIDADE VIRTUAL

Realidade Virtual e Personas: Inovação no Ensino Médico e na Atualização de Profissionais da Saúde.

Por Ricardo Costa Val do Rosario, Microsoft Copilot 365 e ChatGPT 5.0 Plus

1. Introdução

1. A Realidade Virtual (VR) tem se consolidado como uma ferramenta inovadora para o ensino médico e para a
atualização de profissionais da saúde. 

2. Sua principal característica está na capacidade de criar ambientes imersivos e interativos, proporcionando aos 
estudantes e profissionais oportunidades de experiência prática em cenários seguros, controlados e escaláveis. 

2. Papel do Profissional Médico Qualificado

- O sucesso da utilização da VR no ensino depende diretamente da atuação de um profissional médico qualificado, 
apto tanto em linguagem de computação quanto nas dinâmicas de ensino digital. 

- Dentre as principais funções desse profissional, destacam-se: 

1. Coordenar e monitorar o programa de ensino, promovendo a integração entre os participantes e atuando de 
maneira imparcial. 
- É fundamental ouvir opiniões diversas e adaptar o rumo dos trabalhos de forma ativa e dinâmica, evitando projetos 
engessados que não permitam ajustes conforme as necessidades do grupo. 

2. Garantir que o uso da VR não se limite ao aspecto técnico, mas seja conduzido com responsabilidade científica, 
sempre com foco na melhoria da prática assistencial. 

3. Assegurar que todas as atividades estejam em conformidade com as regulamentações nacionais e internacionais. 
- Para isso, é necessário manter contato constante com as publicações oficiais, que são atualizadas à medida que novas
 tecnologias surgem. 

4. Estimular o desenvolvimento de uma sensibilidade ética madura entre os profissionais em treinamento. 
- Questões éticas e legais enfrentam desafios diante do rápido avanço da inteligência artificial e suas aplicações, exigindo 
atenção especial dos envolvidos. 

5. Atuar como interlocutor entre a ciência médica e a tecnologia. 
- Um profissional médico formado com caráter humano assegura o correto uso das ferramentas tecnológicas, mantendo 
o compromisso fundamental da Arte Médica: agir em prol da saúde e da vida humana. 

3. Considerações Éticas

1. Atualmente, as principais agências reguladoras de tecnologias de VR não aceitam que as questões éticas sejam relegadas 
a segundo plano ou tratadas como itens de menor relevância. 

2. A ética deve ser tratada como aspecto central na aplicação dessas tecnologias, garantindo que o avanço científico e tecnológico 
seja sempre acompanhado pelo respeito aos valores humanos e sociais.

4. Benefícios

1. Redução de erros médicos.
2. Aprendizado mais rápido e efetivo.
3. Engajamento e retenção de conhecimento.
4. Aderência às boas práticas clínicas.

5. Desafios

1. Custos de implementação.
2. Barreiras tecnológicas em países em desenvolvimento.
3. Treinamento inicial de profissionais.
4. Necessidade de supervisão ética e pedagógica constante.

6. Aplicações Práticas e Casos para 03 perfis de PERSONAS

  • Exemplos de cenários compatíveis com a tecnologia nacional

PERSONA 01: Estudante de Medicina – Treinamento em Cirurgia Minimamente Invasiva

[# Simulação 3D didática com VPython (ensino de noções espaciais / reconhecimento de instrumentos)
# Persona: Estudante de Medicina
# Objetivo: Explorar uma "sala" e identificar instrumentos com interação básica.
# Controles: Arraste com o mouse para orbitar; scroll para zoom.


from vpython import canvas, vector, box, cylinder, color, text, sphere, rate

scene = canvas(title="Sala de Procedimento - Protótipo VR Didático",
               width=900, height=600, background=color.white)

# Piso e paredes (caixa oca simplificada)
floor = box(pos=vector(0, -0.1, 0), size=vector(12, 0.2, 12), color=color.gray(0.9))
wall1 = box(pos=vector(0, 2.5, -6), size=vector(12, 5, 0.2), color=color.gray(0.95))
wall2 = box(pos=vector(-6, 2.5, 0), size=vector(0.2, 5, 12), color=color.gray(0.95))
wall3 = box(pos=vector(6, 2.5, 0), size=vector(0.2, 5, 12), color=color.gray(0.95))

# Mesa de procedimento
mesa = box(pos=vector(0, 0.75, 0), size=vector(2.2, 0.1, 1.0), color=color.gray(0.7))
pes = []
for px in (-1, 1):
    for pz in (-0.45, 0.45):
        pes.append(cylinder(pos=vector(px, 0, pz), axis=vector(0, 0.7, 0), radius=0.05, color=color.gray(0.5)))

# “Instrumentos” (marcadores didáticos)
bisturi = cylinder(pos=vector(-0.6, 0.85, 0), axis=vector(0.3, 0, 0), radius=0.02, color=color.cyan)
pinca = box(pos=vector(0.2, 0.85, 0.15), size=vector(0.35, 0.02, 0.05), color=color.green)
sensor = sphere(pos=vector(0.6, 0.9, -0.2), radius=0.06, color=color.red)
6 respostas
# Etiquetas
label_bisturi = text(text="Bisturi", pos=bisturi.pos+vector(0,0.15,0), height=0.12, color=color.black)
label_pinca   = text(text="Pinça",   pos=pinca.pos+vector(0,0.15,0),   height=0.12, color=color.black)
label_sensor  = text(text="Sensor",  pos=sensor.pos+vector(0,0.15,0),  height=0.12, color=color.black)

# Dica de uso
hint = text(text="Arraste para orbitar | Scroll para zoom | Explore os instrumentos",
            pos=vector(0, 3.2, 0), height=0.15, color=color.blue)

# Loop leve (apenas para manter a cena 'viva' se desejado)
while True:
    rate(60)
    # Extensão futura: detectar clique do mouse e exibir tooltip com função/risco do instrumento.
]

PERSONA 02 . Médico em Formação Continuada – Atualização em Protocolos de Emergência

[# Treinamento interativo de ACLS (parada cardiorrespiratória) em console
# Persona: Médico em Formação Continuada
# Objetivo: Guiar passos essenciais (checagem de responsividade, RCP, DEA, ritmos, drogas).
# Observação: Conteúdo didático; não substitui diretrizes oficiais (AHA/ILCOR).

import time
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
from rich.prompt import Prompt, Confirm

console = Console()

def countdown(segundos, label="Tempo"):
    for s in range(segundos, 0, -1):
        console.log(f"{label}: {s}s")
        time.sleep(1)

def passo_inicial():
    console.print(Panel.fit("[bold]Checagem inicial[/bold]\n"
                            "- Cena segura?\n- Responsividade do paciente?\n- Respiração e pulso?\n",
                            title="Passo 1"))
    segura = Confirm.ask("Cena segura?")
    responsivo = Confirm.ask("Paciente responsivo?")
    respira = Confirm.ask("Respira?")
    pulso = Confirm.ask("Pulso palpável?")

    if not segura:
        console.print("[bold red]Interrompa. Garanta segurança da cena![/bold red]")
        return False

    if (not responsivo) and (not respira or not pulso):
        console.print("[bold yellow]Inicie RCP (30:2) e acione DEA![/bold yellow]")
        return True
    else:
        console.print("[green]Sem PCR aparente. Prosseguir com avaliação clínica.[/green]")
        return False

def ciclo_rcp_dea():
    console.print(Panel.fit("RCP por 2 minutos. Prepare DEA/monitor.\n"
                            "Objetivos: compressões de qualidade, trocas de revezamento.",
                            title="Passo 2"))
    countdown(10, label="RCP (simulado 10s)")  # encurte para demonstração

    console.print(Panel.fit("Análise de ritmo no monitor/DEA.",
                            title="Passo 3"))
    ritmo = Prompt.ask("Ritmo identificado", choices=["FV/TV sem pulso", "Assistolia/AESP", "Outro"], default="FV/TV sem pulso")

    if ritmo == "FV/TV sem pulso":
        console.print("[bold red]Desfibrilar![/bold red] Carga adequada e choque.")
        time.sleep(2)
        console.print("Retomar RCP por 2 minutos. Considerar Adrenalina após 2º ciclo; Amiodarona após 3º ciclo.")
    elif ritmo == "Assistolia/AESP":
        console.print("[bold yellow]Não desfibrilável[/bold yellow]. RCP contínua, Adrenalina 1mg a cada 3-5min, tratar causas reversíveis (H/T).")
    else:
        console.print("Conduta conforme protocolo específico. Este protótipo cobre PCR.")
    countdown(6, label="RCP (simulado 6s)")

def checagem_causas_reversiveis():
    console.print(Panel.fit("Causas reversíveis (H e T):\n"
                            "H: Hipovolemia, Hipóxia, Hidrogênio (acidose), Hipo/HiperK, Hipotermia\n"
                            "T: Tensão no pneumotórax, Tamponamento, Tóxicos, Trombose (pulmonar/coronária)",
                            title="Passo 4"))
    tratar = Confirm.ask("Registrar que as causas reversíveis foram investigadas/tratadas?")
    if tratar:
        console.print("[green]Ok, causas investigadas/tratadas quando presentes.[/green]")

def main():
    console.rule("[bold cyan]Treinamento ACLS - PCR[/bold cyan]")
    if not passo_inicial():
        return

    for ciclo in range(1, 4):
        console.rule(f"[bold]Ciclo {ciclo}[/bold]")
        ciclo_rcp_dea()
        checagem_causas_reversiveis()

    console.rule("[bold green]Fim do protótipo[/bold green]")
    console.print("Extensões: doses contextuais, logs, integração com manikin/VR, avaliação de desempenho.")

if __name__ == "__main__":
    main()
]

PERSONA 03 - Procedimentos de Tecnovigilância e Padronização de Protocolos de Segurança do Paciente

[# Gamificação de checklist de Tecnovigilância
# Persona: Profissional de Enfermagem / Técnico
# Objetivo: Registrar checagens de dispositivos, pontuar boas práticas e sinalizar riscos.
# Extensões: integrar com CMMS, dashboards hospitalares, e gerar relatórios para auditoria.

from pydantic import BaseModel, validator
from typing import List
import pandas as pd
import time
import random
import matplotlib.pyplot as plt
class Dispositivo(BaseModel):
    id: str
    nome: str
    setor: str
    status_bateria: int  # 0-100
    conectado_rede: bool
    alerta_manutencao: bool

    @validator("status_bateria")
    def valida_bateria(cls, v):
        if not (0 <= v <= 100):
            raise ValueError("status_bateria deve estar entre 0 e 100")
        return v

def gerar_dispositivos_demo() -> List[Dispositivo]:
    nomes = ["Bomba Infusão", "Monitor Multiparâmetro", "Ventilador", "Desfibrilador", "Oximetro"]
    setores = ["UTI", "Emergência", "Bloco Cirúrgico"]
    devices = []
    for i in range(10):
        devices.append(Dispositivo(
            id=f"D{i:03d}",
            nome=random.choice(nomes),
            setor=random.choice(setores),
            status_bateria=random.randint(5, 100),
            conectado_rede=random.choice([True, False]),
            alerta_manutencao=random.choice([False, False, True])  # menos frequente
        ))
    return devices

def pontuar_check(d: Dispositivo) -> int:
    pontos = 0
    # Bateria adequada
    if d.status_bateria >= 30:
        pontos += 2
    else:
        pontos -= 2
    # Conectividade
    pontos += 2 if d.conectado_rede else -1
    # Manutenção
    pontos += -3 if d.alerta_manutencao else 1
    return pontos

def classificar_risco(d: Dispositivo) -> str:
    if d.alerta_manutencao or d.status_bateria < 20:
        return "ALTO"
    if d.status_bateria < 40 or not d.conectado_rede:
        return "MÉDIO"
    return "BAIXO"



def executar_checklist(dispositivos: List[Dispositivo]) -> pd.DataFrame:
    registros = []  # inicialização correta

    for d in dispositivos:
        pontos = pontuar_check(d)
        risco = classificar_risco(d)

        registros.append({
            "id": d.id,
            "dispositivo": d.nome,
            "setor": d.setor,
            "bateria_%": d.status_bateria,
            "rede_ok": d.conectado_rede,
            "alerta_manutencao": d.alerta_manutencao,
            "risco": risco,
            "pontos": pontos,
            "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        })

df = pd.DataFrame(registros)
    return df


def feedback_gamificado(df: pd.DataFrame):
    score_total = df["pontos"].sum()
    altos = (df["risco"] == "ALTO").sum()
    medios = (df["risco"] == "MÉDIO").sum()
    baixos = (df["risco"] == "BAIXO").sum()

    print("\n=== FEEDBACK GAMIFICADO ===")
    print(f"Pontuação total: {score_total}")
    print(f"Risco: ALTO={altos} | MÉDIO={medios} | BAIXO={baixos}")

    if altos > 0:
        print("Ação imediata: revisar manutenção e baterias <20%.")
    elif medios > 0:
        print("Atenção: melhorar conectividade e baterias <40%.")
    else:
        print("Excelente: parque de dispositivos em boas condições.")

    # Gráfico rápido (barras por contagem)
    counts = df["risco"].value_counts().reindex(["ALTO", "MÉDIO", "BAIXO"]).fillna(0)
    ax = counts.plot(kind="bar", title="Distribuição de Risco (Checklist Tecnovigilância)")
    ax.set_xlabel("Risco")
    ax.set_ylabel("Quantidade")
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.tight_layout()
    plt.show()

def salvar_evidencias(df: pd.DataFrame, caminho: str = "check_tecnovigilancia.csv"):
    df.to_csv(caminho, index=False)
    print(f"Evidências salvas em: {caminho}")

if __name__ == "__main__":
    dispositivos = gerar_dispositivos_demo()
    df = executar_checklist(dispositivos)
    print(df.head())
    feedback_gamificado(df)
    salvar_evidencias(df)
]

7. Conclusão

- O futuro da Medicina com Realidade Virtual não se resume a ambientes digitais sofisticados,  mas à integração de tecnologia com o conhecimento humano.

- O papel do médico coordenador será essencial: não apenas como usuário, mas como guardião ético, científico e pedagógico 
desse processo, garantindo que cada curso, simulação ou protocolo aplicado mantenha a centralidade no paciente e nos valores 
da prática médica.

README — Realidade Virtual e Personas

Ricardo Costa Val do Rosário, MD, PhD — com apoio do GPT-5

Guia de integração de documentos, códigos, JSON

Objetivo

- Este conjunto de materiais integra texto, códigos e visualizações para demonstrar como a VR e o uso de personas 
educacionais podem inovar no ensino médico e na atualização profissional em saúde.

Estrutura de Arquivos

{
  [ 
  -  Documento Principal
  - `Realidade_Virtual_Personas.docx`  
  - `Realidade_Virtual_Personas.pdf`  
  ➝ Texto estruturado com introdução, personas, casos de uso, benefícios, desafios e conclusão.
  
[
- Anexo de Códigos
  - `Anexo_Codigos_Realidade_Virtual.docx`  
  - `Anexo_Codigos_Realidade_Virtual.pdf`  
  ➝ Versão técnica, contendo os 3 códigos Python completos.
  
[
-  Anexo de Códigos (com capa para portfólio)
  - `Anexo_Codigos_Realidade_Virtual_COM_CAPA.docx`  
  - `Anexo_Codigos_Realidade_Virtual_COM_CAPA.pdf`  
  ➝ Versão refinada para apresentação, com capa, epígrafe e pré-visualização dos códigos.
  
[
- documento.json 
  ➝ Estrutura em formato JSON, listando seções, personas, casos e vínculos entre arquivos.

[
- sumario_dinamico.html  
  ➝ Sumário dinâmico que lê o `documento.json` e exibe, em formato web interativo, o título, epígrafe, seções e personas.
]
  ]  
     ] 
         ]
            ]
                 }

Personas Definidas

1. Estudante de Medicina — Cirurgia Minimamente Invasiva (Código 1)  
2. Médico em Formação Continuada — Protocolos de Emergência (ACLS) (Código 2)  
3. Profissional de Enfermagem/Técnico — Checklist de Tecnovigilância (Código 3)  

Exemplos de Códigos

- Código 1: Simulação 3D em VPython.  
- Código 2: Treinamento interativo em ACLS com `rich`.  
- Código 3: Gamificação de checklist de dispositivos médicos com `pandas` e `matplotlib`.  

Como Usar

1. Ler o Documento Principal para entender o contexto.  
2. Explorar os Códigos executáveis em ambiente Python.  
3. Abrir o JSON para ver como a estrutura foi organizada.  
solução!

Oi, Ricardo! Tudo bem?

Seu trabalho está muito bem estruturado: você trouxe 3 personas diferentes, cada uma com um código Python funcional para simulação de cenários de ensino em saúde. Isso mostra integração entre Realidade Virtual, simulação interativa e gamificação, conectando tecnologia com prática pedagógica. É um avanço importante no tema de inovação em ensino médico.

Um ponto de atenção: no código da Persona 03 (Checklist de Tecnovigilância), a função executar_checklist precisa de um pequeno ajuste. Você iniciou a variável registros sem atribuir uma lista, o que gera erro ao usar .append(). Ajuste assim:



def executar_checklist(dispositivos: List[Dispositivo]) -> pd.DataFrame:
    registros = []  # inicialização correta

    for d in dispositivos:
        pontos = pontuar_check(d)
        risco = classificar_risco(d)

        registros.append({
            "id": d.id,
            "dispositivo": d.nome,
            "setor": d.setor,
            "bateria_%": d.status_bateria,
            "rede_ok": d.conectado_rede,
            "alerta_manutencao": d.alerta_manutencao,
            "risco": risco,
            "pontos": pontos,
            "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        })

    df = pd.DataFrame(registros)
    return df

Esse ajuste garante que o checklist seja registrado corretamente, permitindo que o feedback gamificado funcione sem interrupções.

Fico à disposição. Abraços e bons estudos!

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

Oi Rafaela, muito obrigado pela análise e correção. Farei isso imediatamente. Ricardo