ARTIGO ORIGINAL sugestão do @Daniel_Nogueira,

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

1. Telemedicina em Atenção Primária

- Consulta remota para tratamento de verminose:
1. Origem: um médico infectologista em Belo Horizonte.
2. Destino: um posto de saúde na zona rural de Minas Gerais, com um clínico geral presente.
3. Fluxo Inteligente:
- O sistema de Telemedicina utiliza docstrings padronizadas para registrar cada etapa da conduta, 
sintomas descritos pelo paciente, prescrição e recomendações de seguimento.
- Isso permite que qualquer outro profissional, ao acessar o prontuário digital, entenda de imediato a lógica 
do raciocínio clínico, sem ruídos de comunicação.
4. Benefício: segurança, rastreabilidade e uniformidade na comunicação entre equipes distantes.

2. Cirurgia Robótica e Ensino Médico à Distância

- Uma neurocirurgia robótica realizada no HC - UFMG, com suporte de cirurgiões experientes no Japão:
1. Contexto: os especialistas transmitem orientações em tempo real, para residentes locais que acompanham e executam.
2. Docstrings em Ação:
- Todo o procedimento cirúrgico é documentado como docstrings no sistema do robô, descrevendo comandos técnicos,
até justificativas pedagógicas.
3. Cria-se manual disponível a residentes de qualquer país, promovendo ensino global colaborativo.
4. Benefício: a transmissão de conhecimento se torna clara, reprodutível e auditável

Comentários

São exemplos que fortalecem a ideia de que docstrings não são apenas uma técnica de programação, mas podem se tornar 
uma linguagem estruturada de comunicação médica inteligente, ampliando a cooperação entre regiões e países.

.py file with the requested code examples

from textwrap import dedent
import os

py_code = dedent('''
    """
    Docstrings na Comunicação Médica Inteligente — Exemplos práticos
    Contextos: Telemedicina (Atenção Primária) e Cirurgia Robótica com ensino remoto.
    Autor: Dr. Ricardo Costa Val do Rosário & ChatGPT (GPT-5 Thinking)
    """
    from dataclasses import dataclass
    from typing import List, Dict, Optional, Tuple
    import datetime as _dt

1) TELEMEDICINA — Atenção Primária (verminose)

  @dataclass
  class Paciente:
      """Representa informações essenciais do paciente para teleatendimento.
      
      Atributos:
          nome: Nome completo do paciente.
          idade: Idade em anos.
          peso_kg: Peso em quilogramas (para cálculo de doses quando aplicável).
          sintomas: Lista de sintomas autorreferidos.
          alergias: Lista de alergias medicamentosas.
          localidade: "Zona rural de MG".
      """
      nome: str
      idade: int
      peso_kg: float
      sintomas: List[str]
      alergias: List[str]
      localidade: str = "Zona rural de MG"

  def avaliar_verminose(paciente: Paciente) -> Dict[str, str]:
      """Avalia probabilidade clínica de verminose e sugere próximos passos.
      
      Esta função simula um raciocínio clínico simplificado para um cenário de
      telemedicina em que um infectologista, em Belo Horizonte, orienta um clínico
      geral de um posto de saúde na zona rural de MG.

      Args:
          paciente: Objeto Paciente com dados essenciais.

      Returns:
          Um dicionário contendo:
              'classificacao_risco': 'baixo' | 'moderado' | 'alto'
              'hipoteses': hipóteses diagnósticas prováveis (string)
              'exames_sugeridos': exames laboratoriais/parasitoscópicos iniciais
              'alertas': contraindicações ou pontos de atenção
          
      Exemplo:
          >>> p = Paciente(nome="João", idade=10, peso_kg=30.0, sintomas=["dor abdominal", "prurido anal"], alergias=[])
          >>> out = avaliar_verminose(p)
          >>> out["classificacao_risco"] in {"baixo","moderado","alto"}
          True
      """
      sintomas = set(s.lower() for s in paciente.sintomas)
      risco = "baixo"
      if {"dor abdominal", "prurido anal"} & sintomas:
          risco = "moderado"
      if {"sangue nas fezes", "perda ponderal"} & sintomas:
          risco = "alto"

      hipoteses = "Enterobíase; Ascaridíase; Outros helmintos intestinais"
      exames = "EPF (3 amostras em dias alternados), hemograma com eosinófilos"
      alertas = "Revisar alergias medicamentosas e estado nutricional antes de prescrever."

      return {
          "classificacao_risco": risco,
          "hipoteses": hipoteses,
          "exames_sugeridos": exames,
          "alertas": alertas,
      }
      
      def prescrever_albendazol(peso_kg: float, alergias: Optional[List[str]] = None) -> Tuple[str, str]:
      """Cria uma prescrição acadêmica de Albendazol com uma verificação básica.