Por Ricardo Costa Val do Rosário e Microsoft Copilot

Considerações Iniciais

Neste artigo, exploraremos as diferenças, vantagens, limitações e aplicações principais
dos bancos de dados na medicina assistida por IA.

1. Banco de Dados Relacional (SQL)

1.	Estrutura: 
tabelas com linhas e colunas, esquemas rígidos.
2.	Integridade e confiabilidade: 
transações ACID garantem atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade.
3.	SQL para consultas complexas: 
junções, agregações, subconsultas.
4.	Escalabilidade: 
vertical (mais CPU/RAM) e, com mais esforço, horizontal (particionamento, réplica).

*Vantagens*
1.	Consistência forte (ACID) e integridade referencial.
2.	Linguagem SQL padronizada e madura.
3.	Ferramentas robustas de backup, recovery e segurança.

*Desvantagens*
1.	Esquema rígido dificulta alterações.
2.	Sobrecarga em grandes volumes ou dados semiestruturados.
3.	Escalar horizontalmente é complexo.

Exemplo em Medicina Assistida por IA (SQLite + SQLAlchemy)

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

Base = declarative_base()

class Patient(Base):
    __tablename__ = 'patients'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
    diagnosis = Column(String)

engine = create_engine('sqlite:///medica_ia.db')
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Inserir paciente
new_patient = Patient(name='Ana', age=54, diagnosis='Diabetes')
session.add(new_patient)
session.commit()

# Consultar pacientes com IA
for p in session.query(Patient).filter(Patient.diagnosis=='Diabetes'):
    print(p.name, p.age) 

2. Banco de Dados Não Relacional (NoSQL)

1.	Modelos flexíveis: 
documentos (MongoDB), chave-valor (Redis), coluna larga (Cassandra), grafos (Neo4j).
2.	Schema-less: 
dados heterogêneos e em evolução sem migrações complexas.
3.	Escala horizontal nativa:
fácil adicionar nós sem downtime.

*Vantagens*
1.	Alta escalabilidade para grandes volumes distribuídos.
2.	Agilidade no desenvolvimento: sem definições rígidas de esquema.
3.	Performance otimizada para leituras/gravações simples.

*Desvantagens*
1.	Consistência eventual (BASE) pode não servir a aplicações críticas em saúde.
2.	Ferramentas de maturidade e suporte podem variar.
3.	Modelagem de dados e otimização dependem do caso de uso específico.

Exemplo em Medicina Assistida por IA (MongoDB + PyMongo)

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.med_ia
ia_results = db.ia_results

# Documento de análise de imagem por IA
doc = {
    'patient_id': 'P001',
    'scan_type': 'MRI',
    'findings': ['nódulo pulmonar'],
    'confidence': 0.92
}
ia_results.insert_one(doc)

# Consulta resultados acima de 90% de confiança
for r in ia_results.find({'confidence': {'$gt': 0.9}}):
    print(r['patient_id'], r['findings'])

3. Comparação Rápida

| Critério | Relacional (SQL) | Não Relacional (NoSQL) |

| Estrutura | Tabelas, colunas | Documentos, pares, grafos |

| Esquema | Rígido | Flexível |

| Consistência | Forte (ACID) |Eventual (BASE) |

| Escalabilidade|Vertical / Complexa hor.|Horizontal simples|

| Consulta complexa|Excelente |Limitada / específica|

|Velocidade|Média |Alta (para acesso simples) |

| Casos de uso típicos|Finanças, saúde|IoT, caching, logs|

4. Recomendações para “Medicina Assistida por IA”

1.	Dados Estruturados, regulatórios (prontuários):
Use SQL (PostgreSQL, MySQL) para histórico clínico, faturamento e relatórios com rigor de integridade.

2.	Resultados de Modelos e Logs de IA:
Armazene em NoSQL (MongoDB, Elasticsearch) formatos de saída flexíveis e volume massivo de inferências.

3.	Análise em Tempo Real (wearables, telemedicina):
Redis ou Cassandra para alta taxa de ingestão e leituras rápidas de métricas vitais.

4.	Relações Complexas (genes, redes de pacientes):
Neo4j para relacionar mutações genéticas e tratamentos personalizados.

5. Considerações Finais

Com essa arquitetura híbrida, a aplicação de IA na medicina ganha:

1. Rigor e auditabilidade nos dados críticos
2. Flexibilidade e performance no pipeline de machine learning
3. Escalabilidade e resiliência para atender demanda crescente