Experiência 5: Análise e Visualização de Dados

Experiência 5: Análise e Visualização de Dados Clínicos

Objetivo

Capacitar os estudantes na construção de dashboards interativos e sistemas de análise para dados biomédicos, utilizando ferramentas modernas de Business Intelligence e visualização de dados. A experiência enfatiza a transformação de dados clínicos em insights acionáveis para apoio à decisão médica.

Objetivos de Aprendizagem

• Construir dashboards interativos com dados clínicos em tempo real
• Implementar KPIs (Key Performance Indicators) clínicos relevantes
• Desenvolver sistemas de alertas automáticos baseados em regras
• Aplicar técnicas de análise exploratória de dados (EDA)
• Integrar múltiplas fontes de dados de saúde
• Avaliar usabilidade e eficácia de interfaces de visualização

Resultados de Aprendizagem

Ao completar esta experiência, os estudantes serão capazes de:

• Conectar ferramentas de BI a servidores FHIR e bases de dados clínicas
• Criar visualizações eficazes para sinais vitais e tendências
• Implementar alertas automáticos para valores críticos
• Desenvolver mapas de calor e análises geoespaciais
• Construir relatórios executivos para gestão hospitalar
• Implementar dashboards em tempo real com refresh automático

Exercício Prático Detalhado

Fase 1: Conexão e Preparação de Dados (45 min)

Configuração de fontes de dados múltiplas:

import pandas as pd
import requests
import sqlite3
from sqlalchemy import create_engine
import json

class HealthDataConnector:
    def __init__(self, fhir_url, redcap_token, db_connection):
        self.fhir_url = fhir_url
        self.redcap_token = redcap_token
        self.db_engine = create_engine(db_connection)

    def fetch_fhir_observations(self, date_range=None, patient_ids=None):
        """Buscar observações do servidor FHIR"""

        params = {"_count": 1000, "_sort": "-date"}

        if date_range:
            params["date"] = f"ge{date_range['start']}&date=le{date_range['end']}"
        if patient_ids:
            params["subject"] = ",".join([f"Patient/{pid}" for pid in patient_ids])

        response = requests.get(f"{self.fhir_url}/Observation", params=params)

        observations = []
        for entry in response.json().get('entry', []):
            obs = entry['resource']

            # Extrair dados estruturados
            observation_data = {
                'id': obs.get('id'),
                'patient_id': obs.get('subject', {}).get('reference', '').replace('Patient/', ''),
                'datetime': obs.get('effectiveDateTime'),
                'code': obs.get('code', {}).get('coding', [{}])[0].get('code'),
                'display': obs.get('code', {}).get('coding', [{}])[0].get('display'),
                'value': obs.get('valueQuantity', {}).get('value'),
                'unit': obs.get('valueQuantity', {}).get('unit'),
                'status': obs.get('status'),
                'device_id': obs.get('device', {}).get('reference', '').replace('Device/', '')
            }
            observations.append(observation_data)

        return pd.DataFrame(observations)

    def fetch_redcap_data(self, forms=None):
        """Buscar dados estruturados do RedCap"""

        payload = {
            'token': self.redcap_token,
            'content': 'record',
            'action': 'export',
            'format': 'json',
            'type': 'flat'
        }

        if forms:
            payload['forms'] = ','.join(forms)

        response = requests.post("https://redcap.med.up.pt/api/", data=payload)

        return pd.DataFrame(response.json())

    def create_unified_dataset(self):
        """Criar dataset unificado com dados de todas as fontes"""

        # Buscar dados das últimas 24 horas
        from datetime import datetime, timedelta
        end_date = datetime.now()
        start_date = end_date - timedelta(days=1)

        # FHIR observations
        fhir_data = self.fetch_fhir_observations({
            'start': start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
            'end': end_date.strftime('%Y-%m-%d')
        })

        # RedCap demographic data
        redcap_data = self.fetch_redcap_data(['demographics', 'vitals'])

        # Merge datasets por patient_id
        if not fhir_data.empty and not redcap_data.empty:
            unified = pd.merge(
                fhir_data,
                redcap_data,
                left_on='patient_id',
                right_on='patient_id',
                how='left'
            )
        else:
            unified = fhir_data

        # Adicionar colunas calculadas
        unified['datetime'] = pd.to_datetime(unified['datetime'])
        unified['hour'] = unified['datetime'].dt.hour
        unified['day_of_week'] = unified['datetime'].dt.day_name()

        # Calcular alertas
        unified['alert_level'] = unified.apply(self.calculate_alert_level, axis=1)

        return unified

    def calculate_alert_level(self, row):
        """Calcular nível de alerta baseado nos valores"""

        if row['code'] == '8867-4':  # Heart rate
            if row['value'] < 50 or row['value'] > 120:
                return 'critical'
            elif row['value'] < 60 or row['value'] > 100:
                return 'warning'
            else:
                return 'normal'

        elif row['code'] == '8310-5':  # Temperature
            if row['value'] < 35.0 or row['value'] > 40.0:
                return 'critical'
            elif row['value'] < 36.0 or row['value'] > 38.0:
                return 'warning'
            else:
                return 'normal'

        return 'normal'

# Configurar conexão
connector = HealthDataConnector(
    fhir_url="http://localhost:8080/fhir",
    redcap_token="YOUR_REDCAP_TOKEN",
    db_connection="sqlite:///health_data.db"
)

# Criar dataset unificado
unified_data = connector.create_unified_dataset()
unified_data.to_sql('unified_vitals', connector.db_engine, if_exists='replace')

Fase 2: Dashboard PowerBI/Grafana (60 min)

Template PowerBI para sinais vitais:

{
  "dashboard_config": {
    "title": "Monitorização de Sinais Vitais - Tempo Real",
    "refresh_interval": "30s",
    "data_sources": [
      {
        "name": "FHIR_Server",
        "type": "REST_API",
        "url": "http://localhost:8080/fhir/Observation",
        "auth": "none",
        "refresh": "30s"
      },
      {
        "name": "SQLite_Unified",
        "type": "SQLite",
        "connection": "sqlite:///health_data.db",
        "table": "unified_vitals"
      }
    ],
    "panels": [
      {
        "title": "Sinais Vitais em Tempo Real",
        "type": "time_series",
        "query": "SELECT datetime, value, display FROM unified_vitals WHERE code IN ('8867-4', '8310-5') ORDER BY datetime DESC LIMIT 100",
        "visualization": {
          "type": "line_chart",
          "x_axis": "datetime",
          "y_axis": "value",
          "series": "display",
          "colors": {"Heart rate": "#ff6b6b", "Body temperature": "#4ecdc4"}
        }
      },
      {
        "title": "Distribuição de Alertas",
        "type": "pie_chart",
        "query": "SELECT alert_level, COUNT(*) as count FROM unified_vitals GROUP BY alert_level",
        "colors": {"normal": "#51cf66", "warning": "#ffd43b", "critical": "#ff6b6b"}
      },
      {
        "title": "Pacientes com Alertas Críticos",
        "type": "table",
        "query": "SELECT patient_id, display, value, unit, datetime FROM unified_vitals WHERE alert_level = 'critical' ORDER BY datetime DESC LIMIT 10"
      },
      {
        "title": "Mapa de Calor - Alertas por Hora",
        "type": "heatmap",
        "query": "SELECT hour, day_of_week, COUNT(*) as alerts FROM unified_vitals WHERE alert_level != 'normal' GROUP BY hour, day_of_week"
      }
    ]
  }
}

Implementação Grafana com Docker:

# docker-compose-grafana.yml
version: '3.7'
services:
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_PLUGINS_ALLOW_LOADING_UNSIGNED_PLUGINS=fhir-datasource
    volumes:
      - grafana-storage:/var/lib/grafana
      - ./grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning
      - ./grafana/dashboards:/var/lib/grafana/dashboards

  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
      - '--web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries'
      - '--web.console.templates=/etc/prometheus/consoles'

volumes:
  grafana-storage:

Dashboard Grafana configurado via JSON:

{
  "dashboard": {
    "title": "Laboratório Saúde Digital - Monitorização",
    "tags": ["health", "monitoring", "fhir"],
    "timezone": "Europe/Lisbon",
    "refresh": "30s",
    "time": {
      "from": "now-24h",
      "to": "now"
    },
    "panels": [
      {
        "id": 1,
        "title": "Frequência Cardíaca - Últimas 24h",
        "type": "timeseries",
        "targets": [
          {
            "expr": "SELECT datetime as time, value FROM unified_vitals WHERE code = '8867-4' AND datetime >= NOW() - INTERVAL 24 HOUR ORDER BY datetime",
            "format": "time_series",
            "intervalFactor": 1
          }
        ],
        "fieldConfig": {
          "defaults": {
            "color": {"mode": "palette-classic"},
            "unit": "bpm",
            "min": 40,
            "max": 150,
            "thresholds": {
              "steps": [
                {"color": "green", "value": 60},
                {"color": "yellow", "value": 100},
                {"color": "red", "value": 120}
              ]
            }
          }
        }
      },
      {
        "id": 2,
        "title": "Alertas Críticos Ativos",
        "type": "stat",
        "targets": [
          {
            "expr": "SELECT COUNT(*) FROM unified_vitals WHERE alert_level = 'critical' AND datetime >= NOW() - INTERVAL 1 HOUR"
          }
        ],
        "fieldConfig": {
          "defaults": {
            "color": {"mode": "thresholds"},
            "thresholds": {
              "steps": [
                {"color": "green", "value": 0},
                {"color": "yellow", "value": 1},
                {"color": "red", "value": 5}
              ]
            }
          }
        }
      },
      {
        "id": 3,
        "title": "Distribuição de Pacientes por Unidade",
        "type": "piechart",
        "targets": [
          {
            "expr": "SELECT unit, COUNT(DISTINCT patient_id) as patients FROM unified_vitals uf JOIN redcap_data rd ON uf.patient_id = rd.patient_id GROUP BY unit"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Fase 3: Análise Exploratória Avançada (45 min)

Notebook Jupyter para análise de padrões:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots

class HealthDataAnalyzer:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def perform_eda(self):
        """Análise exploratória completa"""

        # 1. Estatísticas descritivas por tipo de sinal
        vital_stats = self.data.groupby(['code', 'display'])['value'].agg([
            'count', 'mean', 'std', 'min', 'max', 'median'
        ]).round(2)

        print("Estatísticas Descritivas por Sinal Vital:")
        print(vital_stats)

        # 2. Análise temporal
        self.analyze_temporal_patterns()

        # 3. Análise de correlações
        self.analyze_correlations()

        # 4. Detecção de outliers
        self.detect_outliers()

        # 5. Análise de qualidade dos dados
        self.analyze_data_quality()

    def analyze_temporal_patterns(self):
        """Analisar padrões temporais nos sinais vitais"""

        # Preparar dados para análise temporal
        hr_data = self.data[self.data['code'] == '8867-4'].copy()
        hr_data['datetime'] = pd.to_datetime(hr_data['datetime'])
        hr_data = hr_data.set_index('datetime').sort_index()

        # Resample para médias horárias
        hourly_hr = hr_data['value'].resample('H').mean()

        # Criar visualização interativa
        fig = make_subplots(
            rows=3, cols=1,
            subplot_titles=['Frequência Cardíaca - Série Temporal',
                           'Padrão Circadiano',
                           'Distribuição por Dia da Semana'],
            vertical_spacing=0.1
        )

        # Série temporal completa
        fig.add_trace(
            go.Scatter(x=hourly_hr.index, y=hourly_hr.values,
                      mode='lines+markers', name='FC Média Horária'),
            row=1, col=1
        )

        # Padrão circadiano (média por hora do dia)
        circadian = hr_data.groupby(hr_data.index.hour)['value'].mean()
        fig.add_trace(
            go.Scatter(x=circadian.index, y=circadian.values,
                      mode='lines+markers', name='Padrão Circadiano'),
            row=2, col=1
        )

        # Distribuição por dia da semana
        weekly = hr_data.groupby(hr_data.index.day_name())['value'].mean()
        fig.add_trace(
            go.Bar(x=weekly.index, y=weekly.values, name='FC por Dia'),
            row=3, col=1
        )

        fig.update_layout(height=800, title_text="Análise Temporal - Frequência Cardíaca")
        fig.show()

    def analyze_correlations(self):
        """Analisar correlações entre diferentes sinais vitais"""

        # Pivot dos dados para ter sinais vitais como colunas
        pivot_data = self.data.pivot_table(
            index=['patient_id', 'datetime'],
            columns='code',
            values='value'
        ).reset_index()

        # Calcular correlações
        correlation_matrix = pivot_data.select_dtypes(include=[np.number]).corr()

        # Heatmap de correlações
        plt.figure(figsize=(10, 8))
        sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0,
                   square=True, fmt='.2f')
        plt.title('Matriz de Correlação - Sinais Vitais')
        plt.show()

        # Análise de correlação entre FC e temperatura
        if '8867-4' in pivot_data.columns and '8310-5' in pivot_data.columns:
            hr_temp_corr = stats.pearsonr(
                pivot_data['8867-4'].dropna(),
                pivot_data['8310-5'].dropna()
            )
            print(f"Correlação FC vs Temperatura: r={hr_temp_corr[0]:.3f}, p={hr_temp_corr[1]:.3f}")

    def detect_outliers(self):
        """Detectar outliers usando múltiplos métodos"""

        outliers_report = {}

        for vital_code in self.data['code'].unique():
            vital_data = self.data[self.data['code'] == vital_code]['value']

            # Método IQR
            Q1 = vital_data.quantile(0.25)
            Q3 = vital_data.quantile(0.75)
            IQR = Q3 - Q1
            iqr_outliers = vital_data[(vital_data < Q1 - 1.5*IQR) | (vital_data > Q3 + 1.5*IQR)]

            # Método Z-score
            z_scores = np.abs(stats.zscore(vital_data.dropna()))
            zscore_outliers = vital_data[z_scores > 3]

            # Método clínico (valores fisiologicamente implausíveis)
            clinical_outliers = self.get_clinical_outliers(vital_code, vital_data)

            outliers_report[vital_code] = {
                'total_observations': len(vital_data),
                'iqr_outliers': len(iqr_outliers),
                'zscore_outliers': len(zscore_outliers),
                'clinical_outliers': len(clinical_outliers),
                'outlier_percentage': (len(iqr_outliers) / len(vital_data)) * 100
            }

        return outliers_report

    def get_clinical_outliers(self, vital_code, data):
        """Identificar outliers baseados em limites clínicos"""

        clinical_ranges = {
            '8867-4': (30, 220),    # Heart rate: 30-220 bpm
            '8310-5': (30.0, 45.0), # Temperature: 30-45°C
            '59408-5': (50, 100)    # SpO2: 50-100%
        }

        if vital_code in clinical_ranges:
            min_val, max_val = clinical_ranges[vital_code]
            return data[(data < min_val) | (data > max_val)]

        return pd.Series()

    def analyze_data_quality(self):
        """Analisar qualidade dos dados"""

        quality_report = {
            'total_records': len(self.data),
            'missing_values': self.data.isnull().sum().to_dict(),
            'duplicate_records': self.data.duplicated().sum(),
            'data_types': self.data.dtypes.to_dict(),
            'unique_patients': self.data['patient_id'].nunique(),
            'date_range': {
                'start': self.data['datetime'].min(),
                'end': self.data['datetime'].max()
            }
        }

        # Calcular completude por paciente
        patient_completeness = self.data.groupby('patient_id').agg({
            'code': 'nunique',  # Quantos tipos diferentes de sinais vitais
            'value': 'count'    # Total de observações
        })

        quality_report['patient_completeness'] = {
            'mean_vitals_per_patient': patient_completeness['code'].mean(),
            'mean_observations_per_patient': patient_completeness['value'].mean()
        }

        return quality_report

# Executar análise
analyzer = HealthDataAnalyzer(unified_data)
analyzer.perform_eda()

Fase 4: Sistema de Alertas em Tempo Real (30 min)

Sistema de notificações automáticas:

import smtplib
import asyncio
import websockets
import json
from email.mime.text import MIMEText
from datetime import datetime, timedelta

class RealTimeAlertSystem:
    def __init__(self, fhir_url, notification_config):
        self.fhir_url = fhir_url
        self.notification_config = notification_config
        self.active_alerts = {}

    async def monitor_continuous(self):
        """Monitorização contínua com WebSocket"""

        # Configurar WebSocket para updates em tempo real
        uri = f"ws://localhost:8080/fhir/$websocket"

        try:
            async with websockets.connect(uri) as websocket:
                # Subscription para observações críticas
                subscription = {
                    "resourceType": "Subscription",
                    "status": "active",
                    "criteria": "Observation?code=8867-4,8310-5",
                    "channel": {
                        "type": "websocket",
                        "endpoint": uri
                    }
                }

                await websocket.send(json.dumps(subscription))

                # Loop de monitorização
                while True:
                    message = await websocket.recv()
                    observation = json.loads(message)

                    # Avaliar se requer alerta
                    alert_level = self.evaluate_observation(observation)

                    if alert_level in ['warning', 'critical']:
                        await self.trigger_alert(observation, alert_level)

        except Exception as e:
            print(f"Erro na monitorização: {e}")
            # Fallback para polling
            await self.monitor_polling()

    def evaluate_observation(self, observation):
        """Avaliar observação e determinar nível de alerta"""

        try:
            code = observation.get('code', {}).get('coding', [{}])[0].get('code')
            value = observation.get('valueQuantity', {}).get('value')
            patient_id = observation.get('subject', {}).get('reference', '').replace('Patient/', '')

            # Regras de alerta por tipo de sinal vital
            if code == '8867-4':  # Heart rate
                if value < 40 or value > 150:
                    return 'critical'
                elif value < 50 or value > 120:
                    return 'warning'

            elif code == '8310-5':  # Temperature
                if value < 34.0 or value > 41.0:
                    return 'critical'
                elif value < 35.5 or value > 38.5:
                    return 'warning'

            # Verificar tendências (multiple observations)
            trend_alert = self.check_trend_alerts(patient_id, code, value)
            if trend_alert:
                return trend_alert

        except Exception as e:
            print(f"Erro na avaliação: {e}")

        return 'normal'

    def check_trend_alerts(self, patient_id, code, current_value):
        """Verificar alertas baseados em tendências"""

        # Buscar últimas 5 observações do mesmo tipo
        params = {
            "subject": f"Patient/{patient_id}",
            "code": code,
            "_count": 5,
            "_sort": "-date"
        }

        response = requests.get(f"{self.fhir_url}/Observation", params=params)
        recent_obs = response.json().get('entry', [])

        if len(recent_obs) >= 3:
            values = [obs['resource'].get('valueQuantity', {}).get('value')
                     for obs in recent_obs]
            values = [v for v in values if v is not None]

            if len(values) >= 3:
                # Tendência crescente preocupante
                if code == '8867-4' and all(values[i] > values[i+1] for i in range(len(values)-1)):
                    if values[0] - values[-1] > 20:  # Aumento >20 bpm
                        return 'warning'

                # Variabilidade excessiva
                if np.std(values) > self.get_variability_threshold(code):
                    return 'warning'

        return None

    async def trigger_alert(self, observation, alert_level):
        """Disparar alerta através de múltiplos canais"""

        alert_id = f"{observation.get('id')}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}"

        # Verificar se não é duplicado (throttling)
        if alert_id in self.active_alerts:
            return

        alert_data = {
            'id': alert_id,
            'level': alert_level,
            'patient_id': observation.get('subject', {}).get('reference', ''),
            'vital_sign': observation.get('code', {}).get('coding', [{}])[0].get('display'),
            'value': observation.get('valueQuantity', {}).get('value'),
            'unit': observation.get('valueQuantity', {}).get('unit'),
            'timestamp': datetime.now(),
            'observation_id': observation.get('id')
        }

        self.active_alerts[alert_id] = alert_data

        # Enviar notificações
        await self.send_email_alert(alert_data)
        await self.send_dashboard_notification(alert_data)
        await self.log_alert(alert_data)

        # Auto-resolve após 1 hora
        asyncio.create_task(self.auto_resolve_alert(alert_id, 3600))

    async def send_email_alert(self, alert_data):
        """Enviar alerta por email"""

        if alert_data['level'] == 'critical':
            subject = f"ALERTA CRÍTICO - {alert_data['vital_sign']}"
            recipients = self.notification_config['critical_emails']
        else:
            subject = f"Alerta - {alert_data['vital_sign']}"
            recipients = self.notification_config['warning_emails']

        body = f"""
        ALERTA DE MONITORIZAÇÃO - LAB SAÚDE DIGITAL

        Paciente: {alert_data['patient_id']}
        Sinal Vital: {alert_data['vital_sign']}
        Valor: {alert_data['value']} {alert_data['unit']}
        Nível: {alert_data['level'].upper()}
        Timestamp: {alert_data['timestamp'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}

        Por favor, verificar imediatamente o paciente.

        Dashboard: http://grafana.labsaude.up.pt/dashboard/vitals
        """

        try:
            msg = MIMEText(body)
            msg['Subject'] = subject
            msg['From'] = self.notification_config['smtp_from']
            msg['To'] = ', '.join(recipients)

            server = smtplib.SMTP(self.notification_config['smtp_server'], 587)
            server.starttls()
            server.login(self.notification_config['smtp_user'],
                        self.notification_config['smtp_pass'])
            server.send_message(msg)
            server.quit()

        except Exception as e:
            print(f"Erro ao enviar email: {e}")

    async def send_dashboard_notification(self, alert_data):
        """Enviar notificação para dashboard em tempo real"""

        # WebSocket para dashboard
        notification = {
            'type': 'alert',
            'data': alert_data,
            'timestamp': alert_data['timestamp'].isoformat()
        }

        # Enviar para todos os clientes conectados
        for client in self.connected_dashboards:
            try:
                await client.send(json.dumps(notification))
            except:
                pass  # Cliente desconectado

# Configurar e iniciar sistema de alertas
alert_config = {
    'smtp_server': 'smtp.up.pt',
    'smtp_user': 'labsaude@up.pt',
    'smtp_pass': 'password',
    'smtp_from': 'labsaude@up.pt',
    'critical_emails': ['medico.urgencia@up.pt', 'enfermeiro.chefe@up.pt'],
    'warning_emails': ['enfermeiro@up.pt']
}

alert_system = RealTimeAlertSystem(
    fhir_url="http://localhost:8080/fhir",
    notification_config=alert_config
)

# Iniciar monitorização (em produção seria um serviço separado)
# asyncio.run(alert_system.monitor_continuous())

Recursos Necessários

Ferramentas de Visualização

• Power BI Desktop ou Grafana (open source)
• Apache Superset (alternativa open source)
• Tableau Public (para prototipagem)
• Jupyter Notebook com plotly, matplotlib, seaborn

Infraestrutura de Dados

• Base de dados (PostgreSQL, SQLite para testes)
• Data warehouse (opcional: ClickHouse, BigQuery)
• Message broker (Redis, RabbitMQ) para alertas
• WebSocket server para updates em tempo real

Conectores e APIs

• ODBC/JDBC drivers para bases de dados
• REST API clients para FHIR
• Python libraries: pandas, sqlalchemy, requests
• Real-time streaming: Apache Kafka (avançado)

Metodologias de Ensino

Sessão Teórica (30 min)

• Princípios de visualização eficaz em saúde
• KPIs clínicos e métricas de qualidade
• Design thinking para dashboards médicos
• Considerações de usabilidade para profissionais de saúde

Sessão Prática (150 min)

1. Configuração de fontes (30 min): Conectar múltiplas bases de dados
2. Criação de dashboards (60 min): Desenvolvimento visual
3. Análise exploratória (30 min): Padrões e insights
4. Sistema de alertas (30 min): Configuração de notificações

Trabalho Autónomo (90 min)

• Personalizar dashboards para diferentes perfis de utilizador
• Implementar métricas KPI adicionais
• Criar relatórios automáticos executivos
• Desenvolver análises preditivas básicas

Avaliação

Critérios de Avaliação (100 pontos)

• Qualidade das visualizações (25 pts): Clareza, adequação, design
• Funcionalidade técnica (25 pts): Conectividade, performance, atualizações
• Insights extraídos (20 pts): Análise significativa dos dados
• Sistema de alertas (20 pts): Eficácia e configuração adequada
• Apresentação (10 pts): Demonstração e documentação

Entregáveis

1. Dashboard completo com múltiplas visualizações
2. Notebook de análise com insights documentados
3. Sistema de alertas configurado e testado
4. Manual de utilizador para diferentes perfis
5. Relatório executivo com recomendações

Extensões Avançadas

Machine Learning Integration

• Modelos preditivos para deterioração clínica
• Clustering de pacientes por padrões
• Anomaly detection automática
• Forecasting de demanda de recursos

Advanced Analytics

• Cohort analysis para estudos longitudinais
• Survival analysis com curvas de Kaplan-Meier
• A/B testing para intervenções clínicas
• Time series forecasting com ARIMA/Prophet

Mobile e Wearables

• Apps móveis para profissionais
• Push notifications para alertas críticos
• Wearable data integration (smartwatches)
• Offline capability para áreas sem conectividade

Integração com Pipeline

Input das Experiências Anteriores

• Dados unificados das integrações FHIR (Experiência 4)
• Dados estruturados do RedCap (Experiência 3)
• Métricas processadas dos sinais (Experiência 2)
• Dados brutos dos sensores (Experiência 1)

Output para Experiência Final

• KPIs em tempo real para monitorização IoMT
• Alertas configurados para integração com dispositivos
• Dashboards otimizados para dados de sensores
• Pipelines analíticos prontos para escala

Preparação para Produção

• Performance benchmarks estabelecidos
• User acceptance testing completo
• Documentation para manutenção
• Backup e disaster recovery configurados