Continuação da PARTE I

5. Perspectivas de Curto e Médio Prazo

5.1 Adoção de Protocolos e Padrões Unificados

• Consolidação do uso de HL7 FHIR para troca semântica de dados.
• Convergência em torno de IEEE 11073 para interoperabilidade de sensores.

5.2 Computação de Borda (Edge Computing)

• Análise preliminar de dados diretamente no dispositivo ou gateway.
• Redução de latência e dependência de nuvem para alarmes críticos.

5.3 Inteligência Artificial Distribuída

• Modelos de aprendizado de máquina embarcados para detecção precoce de padrões.
• Algoritmos de detecção de anomalias liberados em tempo real.

5.4 Blockchain e Rastreabilidade

• Cadenas de blocos privadas para registro imutável de eventos e medições.
• Garantia de auditoria e compliance em ecossistemas de múltiplos fornecedores.

6. Conclusão

- A comunicação M2M entre DM inteligentes está evoluindo rapidamente, impulsionada por padrões de 
interoperabilidade, avanços em segurança e integração de IA de borda.

- Estamos em um estágio de adoção crescente que visa reduzir custos operacionais e elevar a qualidade 
do cuidado.

- O próximo passo inclui dispositivos autônomos capazes de decisões locais e ecossistemas altamente 
padronizados, onde cada sensor e atuador compõe um organismo digital coeso.

PARTE II

1. Definição e estágio atual da comunicação M2M entre DM inteligentes

A comunicação máquina a máquina (M2M) em dispositivos médicos (DM) inteligentes refere-se à troca automática de dados clínicos entre sensores, atuadores e sistemas de informação sem intervenção humana direta. Essa interação baseia-se em três pilares principais:

- Dispositivos com conectividade nativa (Wi-Fi, 4G/5G, LoRaWAN, NB-IoT).
- Protocolos leves de mensagem (MQTT, CoAP) ou APIs REST.
- Padrões de informação na saúde (IEEE 11073 para modelagem de dados de sensores; HL7 FHIR para
interoperabilidade semântica).

Atualmente a adoção varia conforme o contexto:

- Grandes hospitais já dispõem de redes dedicadas de sensores em UTIs.
- Clínicas e usos domiciliares ainda dependem de soluções pontuais ou gateways proprietários. 
- A consolidação de FHIR e de hubs de edge computing permite, neste momento, monitoramento em tempo
real e integração com prontuários eletrônicos, mas falta maturidade em governança de dados e padronização
total entre fornecedores.

2. Áreas de atuação e exemplo prático em Python

2.1 Principais cenários de aplicação

Telemetria hospitalar: 
- Monitoramento de ECG, pressão arterial invasiva, ventilação mecânica.

Monitoramento domiciliar: 
- Glicosímetros, oxímetros de pulso e wearables para cronificação de doenças crônicas.

Gestão populacional e pesquisa clínica: 
- Coleta contínua de dados para análises de coorte e ensaios clínicos descentralizados.

2.2 Exemplo de Linguagem Python utilizada

DM de não invasivo em comunicação M2M com um monitor central via MQTT, por meio de "Código Python" que:

• Estabelece a comunicação M2M entre um glicosímetro e um monitor central.
• Permite o envio dos resultados de glicemia (nível de glicose no sangue) em tempo real.
• Possibilita possíveis intervenções imediatamente após a detecção de valores (índices glicêmicos) fora da normalidade.
• Impacta positivamente na evolução clínica do paciente.
• Ilustra a simplicidade de “plug-and-play” de dispositivos baseados em MQTT.

# publisher_glicosimetro.py
import paho.mqtt.client as mqtt, json, random, time

BROKER = 'broker.hivemq.com'
TOPIC = 'clinica/paciente/123/glicose'

def main():
    client = mqtt.Client('glicometro-123')
    client.connect(BROKER, 1883)
    while True:
        valor = round(random.uniform(70, 180), 1)  # mg/dL
        payload = {'ts': int(time.time()), 'glicose': valor}
        client.publish(TOPIC, json.dumps(payload), qos=1)
        print(f'Publicado: {payload}')
        time.sleep(5)

if __name__ == '__main__':
    main()
# subscriber_monitor.py
import paho.mqtt.client as mqtt, json

BROKER = 'broker.hivemq.com'
TOPIC = 'clinica/paciente/123/glicose'

def alerta(Valor):
    print(f' ALERTA HIPERGLICEMIA: {Valor} mg/dL')

def on_message(client, userdata, msg):
    data = json.loads(msg.payload)
    if data['glicose'] > 140:
        alerta(data['glicose'])
    else:
        print(f"{data['ts']}: {data['glicose']} mg/dL dentro da faixa")

client = mqtt.Client('monitor-central')
client.on_message = on_message
client.connect(BROKER, 1883)
client.subscribe(TOPIC, qos=1)
client.loop_forever()

CONTINUA NA PARTE III