Pipeline Pedagógica Completa

Pipeline Pedagógica: Da Recolha à Análise

Visão Geral

O Laboratório de Saúde Digital implementa uma pipeline pedagógica integrada de 6 experiências sequenciais que cobrem todo o ciclo de vida dos dados biomédicos:

graph LR
    A[Exp 1: Recolha de Dados Fisiológicos<br/>Arduino/ESP32] --> B[Exp 2: Processamento de Sinais<br/>DSP/Algoritmos]
    B --> C[Exp 3: Armazenamento Estruturado de Dados<br/>REDCap/HL7 FHIR]
    C --> D[Exp 4: Integração e Interoperabilidade<br/>HL7 FHIR/HL7v2/Mirth]
    D --> E[Exp 5: Análise e Visualização de Dados<br/>Dashboards/Analytics]
    E --> F[Exp 6: Monitorização Remota Avançada<br/>IoMT]

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    style B fill:#f3e5f5
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    style E fill:#fce4ec
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Estrutura das Experiências

Experiência 1: Recolha de Dados Fisiológicos

Duração: 2h presencial + 1h autónoma Tecnologias: Arduino/ESP32, sensores biomédicos, protocolos de comunicação

Objetivos: - Configurar microcontroladores para aquisição de sinais - Implementar protocolos Serial, Wi-Fi, MQTT - Validar qualidade de sensores de baixo custo

Entregáveis: - Código fonte Arduino comentado - Dataset com 5 minutos de dados recolhidos - Esquema do circuito (Fritzing) - Relatório de limitações e propostas

Experiência 2: Processamento e Caracterização de Sinais

Duração: 2.5h presencial + 1.5h autónoma Tecnologias: Python, SciPy, algoritmos DSP, análise espectral

Objetivos: - Aplicar filtros digitais para remoção de artefactos - Implementar algoritmos de detecção (Pan-Tompkins) - Extrair características temporais e espectrais - Calcular métricas de variabilidade (HRV)

Entregáveis: - Notebook Jupyter com código e resultados - Dataset processado para experiências seguintes - Função Python reutilizável para novos dados - Relatório de validação comparando algoritmos

Experiência 3: Armazenamento Estruturado de Dados

Duração: 2h presencial + 1h autónoma Tecnologias: REDCap, HL7 FHIR, APIs REST, validações de dados

Objetivos: - Configurar formulários EDC com validações - Implementar anotações HL7 FHIR para interoperabilidade - Garantir qualidade de dados biomédicos

Entregáveis: - Formulário REDCap configurado - HL7 FHIR Bundle validado com dados reais

Experiência 4: Integração e Interoperabilidade

Duração: 3h presencial + 1.5h autónoma Tecnologias: HAPI FHIR, Mirth Connect, HL7v2, Docker

Objetivos: - Implementar operações CRUD em servidores HL7 FHIR - Configurar middleware de integração - Transformar dados HL7v2 ↔︎ HL7 FHIR - Simular workflows hospitalares reais

Entregáveis: - Configuração completa do ambiente (Docker) - Scripts Python para operações HL7 FHIR - Canais Mirth exportados com documentação - Dashboard de monitorização funcional

Experiência 5: Análise e Visualização de Dados

Duração: 2.5h presencial + 1.5h autónoma Tecnologias: PowerBI/Grafana, Python analytics, sistemas de alertas

Objetivos: - Construir dashboards interativos em tempo real - Implementar KPIs clínicos e alertas automáticos - Realizar análise exploratória avançada - Integrar múltiplas fontes de dados

Entregáveis: - Dashboard completo com múltiplas visualizações - Notebook de análise com insights documentados - Sistema de alertas configurado e testado - Relatório executivo com recomendações

Experiência 6: Monitorização Remota Avançada (IoMT)

Duração: 3h presencial + 1.5h autónoma Tecnologias: ESP32, MQTT/TLS, Node-RED, edge computing

Objetivos: - Implementar arquitetura completa de IoMT - Desenvolver sistemas seguros de telemonitorização - Avaliar e mitigar riscos de segurança - Integrar com a pipeline completa

Entregáveis: - Código fonte do firmware seguro - Configurações Mosquitto e flow Node-RED - Relatório de análise de segurança e performance - Diagrama de arquitetura da solução completa

Integração entre Experiências

Fluxo de Dados

  1. ESP32 (Exp 1) recolhe dados dos sensores biomédicos
  2. Algoritmos DSP (Exp 2) processam e filtram os sinais
  3. Dados processados são armazenados no REDCap/HL7 FHIR (Exp 3)
  4. Mirth Connect realiza integrações e transformações (Exp 4)
  5. Dashboards visualizam dados e métricas em tempo real (Exp 5)
  6. Sistema IoMT (Exp 6) integra toda a pipeline para monitorização remota

Tecnologias Partilhadas

  • HL7 FHIR como padrão de interoperabilidade (Exp 3, 4, 5, 6)
  • Python para processamento e automação (Exp 1, 2, 3, 5)
  • Docker para containerização de serviços (Exp 4, 5, 6)
  • JSON como formato de troca de dados (todas)

Competências Desenvolvidas

Técnicas

  • Programação: Arduino C++, Python, JavaScript
  • Arquiteturas: Microserviços, APIs REST, messaging
  • Segurança: TLS/SSL, autenticação, encriptação
  • Analytics: DSP, estatística, visualização de dados
  • Saúde Digital: HL7 FHIR, HL7v2, terminologias médicas

Transversais

  • Pensamento Sistémico: Compreender pipelines complexas
  • Resolução de Problemas: Debug, troubleshooting
  • Aprendizagem Contínua: Tecnologias emergentes
  • Trabalho em Equipa: Projetos multidisciplinares
  • Comunicação: Documentação técnica e relatórios

Avaliação Global

Distribuição de Pontos (700 pontos total)

  • Experiência 1: 100 pontos (Implementação + Relatório)
  • Experiência 2: 100 pontos (Algoritmos + Validação)
  • Experiência 3: 100 pontos (Estruturação + Integração)
  • Experiência 4: 100 pontos (Interoperabilidade + Workflows)
  • Experiência 5: 100 pontos (Visualização + Analytics)
  • Experiência 6: 100 pontos (IoMT + Segurança)

Projeto Final Integrado (100 pontos adicionais)

  • Demonstração da pipeline completa funcionando
  • Apresentação executiva para stakeholders
  • Proposta de melhorias e extensões futuras

Recursos Necessários

Hardware (por grupo de 3 estudantes)

  • ESP32 DevKitC + sensores biomédicos (€150)
  • Raspberry Pi 4 para serviços (€100)
  • Router/Switch para rede isolada (€50)

Software (licenças educacionais)

  • PowerBI Pro ou Grafana (gratuito)
  • REDCap (licença institucional)
  • Docker Desktop (gratuito)

Infraestrutura

  • Laboratório com 20 postos de trabalho
  • Rede Wi-Fi dedicada para IoT
  • Servidor para HL7 FHIR/Mirth (VM ou cloud)

Cronograma Sugerido

Semestre 1 (Fundamentos)

  • Semanas 1-2: Experiência 1 (Recolha)
  • Semanas 3-4: Experiência 2 (Processamento)
  • Semanas 5-6: Experiência 3 (Armazenamento)

Semestre 2 (Integração)

  • Semanas 1-2: Experiência 4 (Interoperabilidade)
  • Semanas 3-4: Experiência 5 (Visualização)
  • Semanas 5-6: Experiência 6 (IoMT)
  • Semanas 7-8: Projeto Final Integrado

Extensões Futuras

Machine Learning

  • Integração de modelos preditivos
  • Edge AI com TensorFlow Lite
  • Detecção automática de anomalias

Realidade Virtual/Aumentada

  • Visualização 3D de dados fisiológicos
  • Simulação de cenários clínicos
  • Treino imersivo de procedimentos

Blockchain

  • Auditoria imutável de dados
  • Consentimento distribuído
  • Tokenização de dados de saúde

Esta pipeline pedagógica posiciona o Laboratório de Saúde Digital como referência europeia em ensino de tecnologias de saúde, preparando profissionais para os desafios da medicina digital do futuro.