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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 ema. 

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 necessária 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 Computção 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  médico, 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 centífico 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, v
oltadas 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 tentar 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 submetido 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)

Oi, Ricardo! Como vai?

Agradeço por compartilhar suas reflexões e aprendizados com a comunidade Alura.

Gostei da sua análise, principalmente quando você detalhou como a integração multidisciplinar entre médicos, engenheiros e analistas fortalece a Tecnovigilância. A forma como você destacou o papel do Profissional 5.0 evidencia a importância de unir conhecimento clínico e computacional para promover melhorias contínuas nos processos hospitalares.

Ótimo que você está explorando essas conexões complexas. Continue assim!

Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
solução!

Sim, Monalisa. Estou focando no aprendizado "as much as I can". Obrigado.