MeDiS
Uma Plataforma de Autodiagnóstico e Encaminhamento de Pacientes em Contextos Pandêmicos
Yan Balbino Nogueira
Universidade Federal do Semiárido
Lenardo Chaves e Silva
Universidade Federal do Semiárido (UFERSA)
João Artur Silva Moura
Universidade Federal do Semiárido (UFERSA)
Palavras-chave: API Web, Autodiagnóstico, Sistema genérico, Doenças Epidêmicas, Apoio à Decisão
Resumo
O MeDiS é uma plataforma de auto diagnóstico e encaminhamento de pacientes em contextos pandêmicos, onde é possível realizar uma pré-triagem a partir dos sintomas e comorbidades de um paciente com uma enfermidade determinada e receber direções sobre quais ações tomar para tratar tal enfermidade, a depender do nível de risco e resultado da triagem obtido por meio de um conjunto de regras ou algoritmos de Aprendizagem de Máquina. Considerando o objetivo do plano de trabalho 2024-2025, caracterizado pela generalização da plataforma MeDiS, de modo que outras doenças pudessem ser contempladas pelo sistema, além da COVID-19, toda a estrutura conceitual e lógica da plataforma, e de seus componentes, foram remodelados e seu código adaptado para garantir sua generalização. Nesse processo, é possível confirmar que etapas como a remodelação do banco de dados utilizado pela plataforma, a adaptação e a extensão da API Web, bem como a incorporação do serviço de predição de agravamento da COVID-19 e ajustes na aplicação Web para acomodar os novos recursos foram bem executadas e concluídas. Os testes de integração e de sistema, importantes para assegurar a qualidade da plataforma, também foram executados e efetivos. Porém, a implantação da plataforma em escopo municipal não pôde ser concluída, pois requer uma validação mais aprofundada, sendo esta etapa um dos focos do projeto da plataforma MeDiS. Também, como não houve contato com as entidades municipais pertinentes, a implementação de mapas de calor indicando possíveis focos de endemias na cidade também ainda não foi concluída. Como principais direcionamentos futuros, além de finalizar etapas do plano de trabalho anterior, faz-se necessária a implementação de um espaço para a integração de modelos de Inteligência Artificial especializados em diferentes doenças endêmicas e/ou epidêmicas, de modo a flexibilizar a escolha da abordagem mais adequada ao contexto e momento de evolução para cada doença em cada município. Portanto, almeja-se fornecer uma solução customizada e flexível para o problema tratado neste projeto, assegurando para seus diferentes usuários o funcionamento correto, independentemente da doença em evidência, já que todos os insumos para uso da plataforma devem ser definidos por profissionais da área da Saúde, conforme diretrizes municipais, estaduais ou federais para avaliação, atendimento e tratamento dos pacientes.