5. DM IA e Automação Assistencial

- Um DM IA, ao monitorar 30 dias de um paciente, gera dados relacionados à:
•	FC (batimentos/min)
•	Variabilidade da FC
•	Saturação
•	Pressão arterial
•	Temperatura
•	Qualidade do sono
•	Passos / sedentarismo
•	Relatos de sintomas (texto livre enviado pelo app)

- O que exige triagem automática, pois nenhum profissional conseguiria analisá-los manualmente 24h/dia, 
fazendo o N8N de grande relevância.

6. A seguir, cinco fluxos completos automatizados e aplicados ao contexto clínico moderno.

Exemplo 1 — Coleta Automática de Dados Vitais + Classificação Inicial (N8N)

- Fluxo:
Webhook → JSON Parse → IF Node → Google Sheets → Alerta

# Trecho de JSON esperado do DM IA
{
  "paciente": "João Silva",
  "fc": 112,
  "spo2": 91,
  "temperatura": 37.9,
  "data": "2025-11-20T14:02:00"
}

IF Node (N8N) — exemplo de regra

IF (fc > 110 OR spo2 < 93 OR temperatura > 37.8) → TRUE → alerta

Pseudocódigo

if vital.fc > 110 or vital.spo2 < 93 or vital.temp > 37.8:
    send_alert("Paciente João apresentou sinais críticos")
else:
    save_to_sheet()

Exemplo 2 — Análise de Sentimentos de Relatos Diários (30 dias)

- Fluxo: 
Google Sheets → OpenAI Message Model → IF → Gmail médico → Dashboard

# Prompt usado (System)
{
 "Sentimento": "positivo | negativo | neutro",
 "Resumo": "",
 "Sugestao": ""
}

# Saída real esperada (Exemplo)
{
 "Sentimento": "negativo",
 "Resumo": "Paciente relata cansaço contínuo e preocupação",
 "Sugestao": "Avaliar possível deterioração emocional ou física"
}

Exemplo 3 — Gatilho de Alerta Integrado (IA + N8N)

Fluxo automático:
Relato negativo por 3 dias seguidos → alerta clínico → e-mail + WhatsApp.

# Trecho N8N (Function Node)

const registros = items.map(i => i.json.Sentimento);
if (registros.slice(-3).every(r => r === "negativo")) 
{
  return [{json: {alerta: true}}];
}
return [{json: {alerta: false}}];

Exemplo 4 — Relatório Semanal Automatizado

- N8N gera automaticamente:
1. PDF com gráficos
2. Sentimentos ao longo dos dias
3. Variação dos sinais vitais
4. Sugestões clínicas do ChatGPT

- E envia para o e-mail do médico.

# Pseudocódigo
gather_week_data()
generate_pdf()
email_to_physician()

Exemplo 5 — Painel de Tendência Emocional + Variáveis Fisiológicas

- Fluxo completo:
Webhook → AI → Merge → Grafana/Looker Studio → Dashboard do médico

# Combinação IA + Dados

{
 "dia": "2025-11-20",
 "sentimento": "neutro",
 "fc": 89,
 "spo2": 96,
 "variacao_sono": "+12%"
}

7. Fluxograma Geral (Formato Texto)

[DM IA] 
   ↓
[N8N - Webhook Trigger]
   ↓
[Sanitização de Dados]
   ↓
[ChatGPT - JSON Sentimentos]
   ↓
    ├── IF Sentimento Negativo (3 dias)
    │       ↓
    │   [Alerta Médico]
    │
    └── ELSE
            ↓
        [Registro Longitudinal]
            ↓
        [Relatório semanal / Dashboard]

8. Desafios Técnicos na Automação Assistencial

1. Privacidade e LGPD
 - Todo fluxo deve ser pseudonimizado.

2. Cibersegurança
- N8N exige:
1. autenticação OAUTH
2. chaves rotativas
3. logs auditáveis

3. Viés Algorítmico na Análise de Sentimentos
- Modelos devem ser calibrados com dados clínicos.

4. Desempenho em larga escala
- Hospitais podem processar dezenas de milhares de eventos diários.

9. Perspectivas Futuras na Medicina 5.0

1. Hospitais autônomos híbridos (humano + IA).
2. DM IA que ajustam terapias automaticamente.
3. IA capaz de prever deterioração 48h antes.
4. Serviços de Tecnovigilância com automações 100% contínuas.
5. Novos cargos: Médico Supervisor de Fluxos Autônomos, Engenheiro de Confiabilidade Clínica, 
Analista de Sentimentos Hospitalares.

10. Conclusão

1. Hoje, a prática da medicina enfrenta desafios cada vez mais complexos, que incluem o uso de diversos dispositivos, o 
processamento de grandes volumes de dados, a tomada de decisões sob pressão de tempo e a exigência de segurança e 
precisão rigorosas. 

2. Ferramentas como o N8N, quando combinadas a modelos avançados de IA, somam-se de forma complementar 
à atuação clínica, ampliando as capacidades cognitivas do médico e fortalecendo sua eficiência, governança e segurança, 
sem substituir seu papel. 

3. A função médica passa também a envolver a coordenação de sistemas inteligentes, transformando fluxos em cuidado
integrado, dados em conhecimento clínico e tecnologia em atendimento humanizado. 

4. Nesse cenário, o médico atual assume responsabilidades de gestão sobre esses sistemas, integrando precisão, eficiência e 
valores humanos ao atendimento apoiado por IA, o que exige conhecimentos teóricos e práticos sólidos e atualizados em
Linguagem de Computação, IA e áreas relacionadas.