Por Ricardo Costa Val do Rosário auxiliado por ChatGPT 5.0 Thinking e Microsoft Copilot 365

1 Contextualização Clínica

- A etapa de triagem nos serviços de urgência e emergência representa um momento 
crucial no processo assistencial. 

- Trata-se do primeiro ponto de decisão clínica, responsável pela classificação do paciente 
em relação ao grau de gravidade e prioridade de atendimento. 

- Equívocos nesta fase podem ocasionar atrasos terapêuticos, agravamento do quadro clínico,
ocorrência de eventos adversos graves e até mesmo óbito. 

- Sob a perspectiva computacional, observa-se que sistemas de triagem apresentam desafios 
como:

•	Dados não padronizados;

•	Redundância de regras clínicas;

•	Divergências nas lógicas de classificação entre setores;

•	Dificuldade na rastreabilidade das decisões automatizadas.

- Este caso clínico computacional ilustra como a integração de TypedDict com práticas 
de reutilização de código pode viabilizar a estruturação de um sistema de triagem:

1.	Seguro;

2.	Auditável;

3.	Interoperável;

4.	Reutilizável;

5.	Capaz de integração com soluções baseadas em Inteligência Artificial.

2 Cenário Clínico Real Simulado

- Paciente admitido no pronto-socorro apresentando:

•	Dispneia;

•	Febre;

•	Taquicardia;

•	Hipoxemia.

- Os objetivos deste cenário são:

1.	Registrar dados de maneira padronizada;

2.	Processar informações por meio de serviços reutilizáveis;

3.	Classificar automaticamente o nível de risco;

4.	Gerar alertas assistenciais;

5.	Registrar evidências para fins de auditoria e tecnovigilância.

3 Estrutura de Dados Padronizada com TypedDict

# 3.1 Estrutura do Paciente

from typing import TypedDict

class Paciente(TypedDict):
    patient_id: int
    nome: str
    idade: int
    sexo: str

# 3.2 Estrutura dos Sinais Vitais

class SinaisVitais(TypedDict):
    patient_id: int
    frequencia_cardiaca: int
    frequencia_respiratoria: int
    pressao_arterial: str
    saturacao_oxigenio: float
    temperatura: float
    nivel_consciencia: str

# 3.3 Estrutura do Resultado da Triagem

class ResultadoTriagem(TypedDict):
    patient_id: int
    classificacao_risco: str
    justificativa: str
 
- Essas três estruturas funcionam como contratos formais de dados
entre todos os módulos do sistema de emergência.

4 Serviços Clínicos Reutilizáveis

# 4.1 Serviço de Avaliação de Gravidade Clínica

def avaliar_gravidade(vitais: SinaisVitais) -> str:
    if (
        vitais["saturacao_oxigenio"] < 90 or
        vitais["frequencia_cardiaca"] > 120 or
        vitais["frequencia_respiratoria"] > 30 or
        vitais["nivel_consciencia"] in ["confuso", "inconsciente"]
    ):
        return "EMERGÊNCIA"
    elif vitais["temperatura"] > 38.5:
        return "URGENTE"
    else:
        return "POUCO URGENTE"

- Este serviço é centralizado e pode ser reutilizado em:

•	Pronto-socorro

•	UTI

•	Transporte intra-hospitalar

•	Monitorização remota

•	Sistemas de IA

# 4.2 Serviço Reutilizável de Geração de Justificativa Clínica

def gerar_justificativa(vitais: SinaisVitais) -> str:
    justificativas = []

    if vitais["saturacao_oxigenio"] < 90:
        justificativas.append("Hipoxemia")
    if vitais["frequencia_cardiaca"] > 120:
        justificativas.append("Taquicardia")
    if vitais["temperatura"] > 38.5:
        justificativas.append("Hipertermia")
    if vitais["nivel_consciencia"] in ["confuso", "inconsciente"]:
        justificativas.append("Alteração do nível de consciência")

    return ", ".join(justificativas)

5 Fluxo Computacional da Triagem Automatizada

1.	Entrada dos dados do paciente

2.	Validação estrutural via TypedDict

3.	Envio dos sinais vitais ao serviço reutilizável

4.	Classificação automática da gravidade

5.	Geração de justificativa clínica

6.	Registro estruturado do resultado

7.	Disparo de alerta assistencial

8.	Armazenamento para auditoria e Tecnovigilância

6 Execução do Caso Clínico Simulado

# 6.1 Cadastro do Paciente

paciente_01: Paciente = {
    "patient_id": 701,
    "nome": "João da Silva",
    "idade": 67,
    "sexo": "Masculino"
}

# 6.2 Registro dos Sinais Vitais

vitais_01: SinaisVitais = {
    "patient_id": 701,
    "frequencia_cardiaca": 132,
    "frequencia_respiratoria": 34,
    "pressao_arterial": "160/100",
    "saturacao_oxigenio": 86.5,
    "temperatura": 39.1,
    "nivel_consciencia": "confuso"
}

# 6.3 Processamento Automatizado da Triagem

gravidade = avaliar_gravidade(vitais_01)
justificativa = gerar_justificativa(vitais_01)

resultado_triagem: ResultadoTriagem = {
    "patient_id": vitais_01["patient_id"],
    "classificacao_risco": gravidade,
    "justificativa": justificativa
}

print(resultado_triagem)