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Projeto de Criação de DM Inteligente categoria SaMD

Tema: Integração Cognitiva e Computacional aplicada à Tecnovigilância

  • Autor: Dr. Ricardo Costa Val do Rosário

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Conflito de Interesse

1. Declaro, para os devidos fins legais, que sou aluno regularmente matriculado na Alura/SP, mantendo relação estritamente 
comercial de aquisição de conhecimento técnico-científico por meio de cursos virtuais disponibilizados pela instituição e 
suas parceiras, incluindo cursos, formações, imersões e carreiras, bem como recebendo suporte educacional de seus 
professores, especialmente na análise de artigos de minha autoria publicados em espaços específicos, como o Fórum Alura 
ou similares. 

2. A matrícula possui validade de um ano a partir de sua efetivação, conforme regulamento próprio da Alura/SP. 

3. Esclareço que, neste projeto não há qualquer forma de recebimento, ganho ou vantagem, direta ou indireta, de 
natureza financeira, comercial ou institucional, que possa caracterizar favorecimento ilícitos de terceiros ou violação dos princípios 
de Boas Práticas para a Criação de DM, seus subprodutos, ou dos Princípios Éticos aplicados ao desenvolvimento de IA incluindo 
o respeito às legislações e resoluções no tema. 

4. Declaro, ainda, que o presente projeto será tornado público, com o objetivo fomentar parcerias com desenvolvedores, empresários, 
patrocinadores (stakeholders), instituições de ensino e pesquisa, públicas e privadas, bem como empresas nacionais e internacionais 
do setor, para viabilizar todas as etapas necessárias à criação deste software classificado como SaMD. 

1. Introdução

- A aquisição do conhecimento em um hospital de grande porte configura-se simultaneamente como uma ciência 
e uma arte. 

- Nesse ambiente, a colaboração entre médicos, engenheiros de software, analistas de dados, profissionais de segurança 
da informação e educadores clínicos estabelece um ecossistema informacional robusto, no qual o hospital transcende
sua função assistencial tradicional para tornar-se um organismo inteligente, apto a aprender com suas experiências, 
corrigindo falhas e promovendo a evolução contínua de seus processos internos. 
    
- Essa sinergia fundamenta a Computação Multidisciplinar Aplicada à Saúde, na qual o aprendizado ocorre não apenas por 
meio do treinamento humano, mas também pela retroalimentação de sistemas inteligentes capazes de monitorar, 
corrigir e aprimorar procedimentos clínicos e administrativos. 

- Nesse contexto, o profissional de saúde qualificado em linguagem computacional (Profissional 5.0) assume um papel 
multifacetado, atuando além da assistência direta ao paciente, participando ativamente nos seguintes âmbitos: 

1. Na área de computação, contribuindo para a criação, validação e implementação de algoritmos e soluções tecnológicas 
que impactam diretamente a sua prática profissional e o cuidado ao paciente.

2. No ensino e disseminação de conceitos de visão computacional e inteligência artificial sob a perspectiva do profissional 
de saúde, destacando-se a atuação do médico, que deve estar presente nas etapas decisivas relacionadas à promoção, 
prevenção, recuperação e mitigação de agravos à saúde.

3. Como integrante de equipes multidisciplinares voltadas ao desenvolvimento de hardwares e softwares dedicados à solução 
de desafios clínicos, otimização de fluxos hospitalares e preenchimento de lacunas do conhecimento científico especializado.

4. Atuando como interlocutor estratégico entre o universo da Tecnologia da Informação e o da prática médica, função que exige 
domínio técnico e científico, bem como sensibilidade ética para a integração de sistemas computacionais à assistência em saúde.

5. Na busca, investigação, proposição de soluções e retroalimentação de informações à Agência Nacional de Vigilância Sanitária 
(ANVISA), especialmente no que se refere ao reporte de Queixas Técnicas (QT) e Eventos Adversos Sérios (EAS) relacionados ao 
uso de Dispositivos Médicos (DM) e Equipamentos Médicos Assistenciais (EMA), em conformidade com as diretrizes e regulamentações 
vigentes de Tecnovigilância Hospitalar.

6. Participando de iniciativas de educação continuada e treinamento, tanto presenciais quanto à distância, voltadas à capacitação de 
equipes multiprofissionais para o uso seguro, ético e eficiente de tecnologias da informação em saúde.

7. Colaborando em projetos de pesquisa aplicada e inovação tecnológica, contribuindo para a geração de novas evidências científicas, 
desenvolvimento de protocolos e integração de dados clínicos para suporte à decisão baseada em evidências.

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4. Núcleo Computacional e Lógica de Avaliação

# 4.1. Estrutura do Sistema
- O SaMD possui três módulos principais:
1. Monitor Cognitivo: usa NLP para identificar termos ou conteúdos de risco (fake news, engenharia social, spam clínico).
2. Analisador de Comportamento Digital: aplica Machine Learning supervisionado para reconhecer tentativas de exploração 
cibernética.
3. Módulo de Aprendizagem de Prompt: monitora estudantes e identifica padrões de erro nos prompts enviados.

4.2. Código Base - Avaliação de conhecimentos adquiridos

def avaliar_usuario(prompt, tentativa, historico):
    if tentativa >= 80:
        return "APROVADO"
    elif 50 <= tentativa < 80:
        return "RECUPERAÇÃO"
    else:
        return "REPROVADO"

4.3 Código Base - Cibersegurança

def monitorar_prompt(usuario, texto):
    if "criptomoeda" in texto.lower() or "doação" in texto.lower():
        alertar_tecnovigilancia(usuario, "Possível fraude detectada")
    elif "erro" in texto.lower() and len(texto) < 10:
        registrar_bug(usuario, texto)

4.4. Inteligência Preventiva

- O algoritmo de 4.3 exemplifica uma função de classificação e detecção de padrões.  	
- Na prática, ele opera com 	dados anonimizados para garantir a ética da privacidade, conforme preceitos da LGPD e 
das boas práticas da ANVISA

5. Princípios Fundamentais das Relações Multidisciplinares

1. No ambiente hospitalar, a colaboração multidisciplinar exige equilíbrio e clareza metodológica.

2. Sinergias eficazes dependem do respeito mútuo entre profissionais de diferentes áreas.

3. Atuação isolada ou competitiva entre setores compromete o potencial inovador e pode causar descompassos na 
prestação de cuidados.

4. A ausência de alinhamento epistemológico e ético gera ruído e dificulta a implementação de soluções tecnológicas.

5. Quando o contexto clínico não é considerado pelo desenvolvedor, há risco de falhas que podem se transformar em EAS.

6. União de propósitos e integridade técnica são essenciais para superar barreiras e promover avanços efetivos.

7. Ferramentas de apoio computacional são necessárias para garantir eficiência e integração, ajustadas às demandas 
multidisciplinares do hospital.

6. Ferramentas de Apoio Computacional

- A integração eficiente depende de um conjunto de ferramentas tecnológicas, sempre orientadas para o benefício dos pacientes:
1. NLP (spaCy / Transformers): Detecção de linguagem suspeita, protegendo pacientes de informações enganosas.

2. ML (Scikit-Learn / PyTorch): Classificação de risco, antecipando situações que possam comprometer a saúde.

3. Monitoramento (FastAPI + Dash): Painéis de supervisão em tempo real, permitindo respostas rápidas a qualquer sinal de alerta.

4. Segurança (OWASP + MITRE ATLAS): Detecção de vulnerabilidades, garantindo a integridade dos sistemas que apoiam o cuidado.

5. Compliance (LGPD Checker): Garantia de anonimização e rastreabilidade, protegendo a privacidade dos pacientes.

7. Códigos Complementares: Pipeline Simplificado

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd

dados = pd.DataFrame({
    "erro_prompt": [5, 80, 45, 90, 60],
    "fraude_detectada": [0, 0, 1, 0, 0],
    "resultado": ["RECUPERAÇÃO", "APROVADO", "REPROVADO", "APROVADO", "RECUPERAÇÃO"]
})

modelo = RandomForestClassifier()
modelo.fit(dados[["erro_prompt", "fraude_detectada"]], dados["resultado"])

# O modelo aprende a identificar padrões de comportamento e pontuações anômalas, auxiliando o sistema a 
reconhecer automaticamente eventos de risco.

8. Considerações Finais

1. A tecnologia, quando aliada à sensibilidade humana, potencializa o trabalho dos profissionais de saúde e amplia as
possibilidades de cuidado. 

2. Em um hospital, cada inovação deve ser pensada para servir às pessoas doentes, oferecendo não apenas eficiência,
mas também acolhimento e dignidade. 

3. O futuro do desenvolvimento em saúde depende da formação de equipes multidisciplinares, capazes de unir conhecimento 
técnico e empatia, para que cada paciente seja visto, ouvido e respeitado em sua singularidade.

Nota

- A criação das ideias, dos textos e dos códigos de linguagem computacional são de autorias minhas e foram submetidos 
a análise e melhoria de formatação das ferramentas de IA:
1. ChatGPT 5.0 Plus

2. Microsoft Copilot 365

3. Google Gemini Plus

- A base do referencial teórico tem origem do vasto material literário de domínio público da Alura / SP (#alura
    @alura)