Sistema de Alerta Inteligente para Risco Clínico com Dados Padronizados e Reutilização de Serviços (Base para IA Preditiva)
Por Ricardo Costa Val do Rosário auxiliado por ChatGPT Thinking e Microsoft Copilot 365
1 Contextualização Clínica e Computacional
- Eventos clínicos graves raramente ocorrem de forma súbita e imprevisível.
- Na maioria dos casos, há sinais precoces de deterioração fisiológica que, se detectados a tempo,
permitem intervenção antecipada, reduzindo morbidade, mortalidade e custos assistenciais.
- No entanto, na prática hospitalar cotidiana, tais sinais podem passar despercebidos devido a:
1. Sobrecarga das equipes
2. Fragmentação dos sistemas
3. Falta de integração entre dados clínicos
4. Ausência de padronização estrutural
5. Baixa automação de alertas clínicos
- Este caso clínico computacional apresenta a construção de um Sistema de Alerta Inteligente de
Risco Clínico, fundamentado em:
• TypedDict (padronização dos dados)
• Serviços reutilizáveis (modularidade e governança)
• Lógica de decisão clínica automatizada
• Preparação direta para modelos de IA preditiva
2 Cenário Clínico Real Simulado
- Paciente internado em enfermaria clínica, com diagnóstico de:
• Sepse de foco pulmonar (em tratamento)
• Comorbidades: diabetes mellitus tipo 2 e hipertensão
- Evolução clínica nas últimas horas:
• Aumento progressivo da frequência cardíaca
• Queda da saturação de oxigênio
• Elevação da temperatura
• Taquipneia
- Objetivo do sistema:
1. Detectar automaticamente a deterioração clínica
2. Gerar alerta estruturado em tempo real
3. Classificar o risco
4. Registrar evidência para auditoria e Tecnovigilância sistêmica
5. Preparar os dados para aprendizado de máquina futuro
3 Estruturas de Dados Padronizadas com TypedDict
# 3.1 Estrutura do Paciente
from typing import TypedDict
class Paciente(TypedDict):
patient_id: int
nome: str
idade: int
setor: str
# 3.2 Estrutura de Monitoramento Clínico Sequencial
class MonitoramentoClinico(TypedDict):
patient_id: int
frequencia_cardiaca: int
frequencia_respiratoria: int
saturacao_oxigenio: float
temperatura: float
pressao_arterial: str
data_hora: str
# 3.3 Estrutura do Alerta Inteligente
class AlertaClinico(TypedDict):
alerta_id: int
patient_id: int
nivel_risco: str
justificativa: str
acao_recomendada: str
data_hora: str
# Essas estruturas permitem:
1. Interoperabilidade total
2. Consistência estrutural
3. Rastreabilidade temporal
4. Preparação direta para treinamento de IA
4 Serviços Reutilizáveis de Avaliação de Risco Clínico
# 4.1 Serviço de Cálculo Simplificado de Risco Sistêmico
def calcular_risco_sistemico(dados: MonitoramentoClinico) -> str:
criterios_graves = 0
if dados["frequencia_cardiaca"] > 120:
criterios_graves += 1
if dados["frequencia_respiratoria"] > 30:
criterios_graves += 1
if dados["saturacao_oxigenio"] < 90:
criterios_graves += 1
if dados["temperatura"] > 38.5:
criterios_graves += 1
if criterios_graves >= 3:
return "ALTO RISCO"
elif criterios_graves == 2:
return "RISCO MODERADO"
else:
return "BAIXO RISCO"
# 4.2 Serviço de Geração de Justificativa Clínica
def gerar_justificativa_alerta(dados: MonitoramentoClinico) -> str:
justificativas = []
if dados["frequencia_cardiaca"] > 120:
justificativas.append("Taquicardia")
if dados["frequencia_respiratoria"] > 30:
justificativas.append("Taquipneia")
if dados["saturacao_oxigenio"] < 90:
justificativas.append("Hipoxemia")
if dados["temperatura"] > 38.5:
justificativas.append("Hipertermia")
return ", ".join(justificativas)
# 4.3 Serviço de Recomendação Automática de Conduta
def recomendar_conduta(nivel_risco: str) -> str:
if nivel_risco == "ALTO RISCO":
return "Avaliação médica imediata e possível transferência para UTI"
elif nivel_risco == "RISCO MODERADO":
return "Reavaliação clínica em até 30 minutos"
else:
return "Manter monitorização rotineira"
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