Grupo 11:
- Pedro Ono - RM 354950
- Elton Xavier Souza - RM 354254
- Welder Ressutti - RM 354557
Este projeto recebeu nota máxima (90/90), ficando entre os quatro melhores projetos de vinte participantes.
Neste Google Drive você encontra o vídeo pitch, o vídeo técnico e o canva da apresentação do projeto.
🧑🦰 API-Patient | 🧪 API-Exam | 🩺 API-Diagnosis | 📅 MS-Scheduling | 📧 MS-Email
O tema do hackathon é "Inovação para otimização de atendimento no SUS (Sistema Único de Saúde)".
O objetivo é desenvolver soluções tecnológicas que melhorem o atendimento à população e o trabalho dos profissionais de saúde, promovendo maior eficiência, transparência e uma experiência aprimorada para pacientes e colaboradores.
A proposta visa resolver desafios enfrentados pelos sistemas de saúde, buscando inovações que impactem positivamente o processo de cuidados médicos.
O acompanhamento de pacientes com diabetes no SUS enfrenta desafios como falta de monitoramento contínuo, atrasos no agendamento de exames e consultas e sobrecarga dos profissionais de saúde. Sem um sistema eficiente, muitos pacientes deixam de realizar exames no tempo adequado, resultando em diagnósticos tardios e complicações evitáveis.
Essa falta de acompanhamento adequado leva ao agravamento da doença, aumentando a necessidade de internações, tratamentos emergenciais e cirurgias, originando um custo adicional significativo para o Governo Federal.
Nossa solução Glicare é um Sistema de Gerenciamento de Resultado de Exame de Hemoglobina Glicada e Agendamento para pacientes diagnosticados com diabetes. O sistema utiliza Inteligência Artificial (IA) para avaliar os resultados dos exames de hemoglobina glicada e determinar a ação necessária.
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Avaliação do Exame: A IA avalia os resultados dos exames e, dependendo do diagnóstico, o sistema toma decisões automatizadas.
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Agendamento de Exames ou Consultas: Caso o exame esteja dentro dos limites normais, é agendado automaticamente um novo exame para monitoramento. Caso o resultado esteja alterado, o sistema agenda uma consulta médica para acompanhamento e avaliação.
Essa solução proporciona um monitoramento mais preciso para pacientes diabéticos, ao mesmo tempo em que otimiza o processo de agendamento de exames e consultas, resultando em maior eficiência no atendimento e no controle de saúde.
Com a automação do processo de avaliação e agendamento, o sistema contribui para a redução de falhas humanas e para o aprimoramento da experiência tanto dos pacientes, reduzindo o tempo de espera para agendamentos simples, quanto dos profissionais de saúde no SUS, permitindo que foquem em procedimentos mais importantes. Isso torna o atendimento mais ágil, acessível e eficiente.
*Importante: A funcionalidade de IA ainda não foi implementada neste MVP, mas faz parte do escopo do sistema.
O exame de hemoglobina glicada (HbA1c) é o principal teste utilizado para monitorar o controle do diabetes, pois reflete a média dos níveis de glicose no sangue nos últimos 2 a 3 meses. Diferente da glicemia de jejum, que mede a glicose em um único momento, a HbA1c fornece uma visão mais abrangente do controle glicêmico do paciente.
✅ Normal: Abaixo de 5,7%
❌ Diabetes: 6,5% ou mais
📆 Pacientes com diabetes bem controlado: A cada 6 meses
📆 Pacientes com diabetes descompensado ou mudança de tratamento: A cada 3 meses
Esse exame é essencial para identificar padrões glicêmicos, ajustar tratamentos e reduzir complicações do diabetes a longo prazo.
Fonte: Sociedade Brasileira de Diabetes
- Java 17 – Linguagem de programação utilizada no desenvolvimento do sistema.
- Spring Web – Base para a construção das APIs RESTful do sistema.
- Spring Data JPA – Gerenciamento da persistência de dados e integração com o banco de dados.
- PostgreSQL – Banco de dados relacional utilizado para armazenar as informações do sistema.
- Spring Cloud – Conjunto de ferramentas para facilitar a arquitetura baseada em microsserviços.
- Spring Cloud Stream – Implementação de mensageria para comunicação assíncrona entre microsserviços via RabbitMQ.
- RabbitMQ – Message broker utilizado para integração assíncrona entre os microsserviços.
- OpenFeign – Cliente HTTP declarativo para facilitar a comunicação síncrona entre os microsserviços.
- Spring Mail – Módulo para envio de e-mails automáticos de notificações.
- Flyway – Controle de versionamento do banco de dados, garantindo migrações seguras.
- Spring Validation – Validação de dados recebidos nas requisições das APIs.
- Swagger – Documentação interativa das APIs para facilitar testes e integração.
- Lombok – Redução de boilerplate no código, simplificando a criação de classes Java.
- API ViaCEP – Serviço utilizado para buscar informações de endereços a partir do CEP, garantindo maior precisão e automação no cadastro de pacientes.
- Docker – Containerização dos microsserviços para facilitar o deploy e a escalabilidade.
Nosso sistema foi desenvolvido seguindo a Arquitetura Hexagonal em todas as APIs e microsserviços, garantindo um design modular, desacoplado e testável. Além disso, utilizamos o padrão RESTful e os princípios SOLID, para manter o código organizado, fácil de manter e expandir.
Optamos por uma arquitetura baseada em microsserviços para garantir escalabilidade e resiliência ao sistema:
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Escalabilidade: Cada microsserviço pode ser escalado individualmente conforme a demanda, otimizando o uso de recursos.
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Resiliência: A separação das responsabilidades evita que falhas em um serviço impactem todo o sistema, garantindo maior disponibilidade.
A comunicação entre os microsserviços combina REST (síncrono) e mensageria com RabbitMQ (assíncrono), garantindo eficiência na troca de informações e baixo acoplamento entre os serviços.
Essa abordagem permite um sistema flexível, robusto e preparado para crescimento, facilitando futuras integrações e evoluções da solução.
A arquitetura desta aplicação foi desenvolvida da seguinte forma:
O sistema segue um fluxo de comunicação síncrona e assíncrona para garantir eficiência e escalabilidade no processamento dos dados dos pacientes e no gerenciamento de exames e consultas.
🧑🦰 Cadastro do paciente → 🧪 Registro do exame → 🩺 Diagnóstico via IA → 📅 Agendamento automático → 📧 Notificação via e-mail
1️⃣ 🧑🦰 API-Patient
- Recebe os dados do paciente e realiza o cadastro no sistema.
- Disponibiliza os dados do paciente para os demais microsserviços via API REST.
2️⃣ 🧪 API-Exam
- Recebe o id do paciente e registra o resultado do exame de hemoglobina glicada.
- Envia uma mensagem para o broker (RabbitMQ) com as informações do exame.
3️⃣ 🩺 API-Diagnosis
- Consome a mensagem do broker contendo o resultado do exame.
- Aplica as regras de negócio com auxílio da IA para determinar se o resultado está normal ou alterado.
- Registra o diagnóstico e envia uma nova mensagem para o broker com essa informação.
4️⃣ 📅 MS-Scheduling
- Escuta mensagens no canal de agendamento de exame e no canal de agendamento de consulta.
- Realiza o agendamento do exame ou consulta.
- Após o agendamento, envia uma mensagem para o broker com os detalhes.
5️⃣ 📧 MS-Email
- Escuta as mensagens do broker sobre agendamentos de exames e consultas.
- Faz um GET na API-Patient para obter os dados do paciente (nome e e-mail).
- Gera e envia um e-mail informando o paciente sobre o agendamento.
Cada aplicação possui sua imagem hospedada no Docker Hub.
Utilizamos Docker Compose para orquestrar todos os microsserviços, APIs, bancos de dados e o broker RabbitMQ em containers isolados, garantindo um ambiente padronizado e de fácil execução.
- Health Check: Cada serviço possui verificações automáticas para garantir que está saudável antes de ser utilizado.
- Dependências: Os serviços são iniciados na ordem correta, respeitando as dependências entre APIs, bancos de dados e mensageria.
- Rede Personalizada: Criamos uma rede interna no Docker para que os microsserviços se comuniquem de forma segura e eficiente.
- Git (caso queira clonar o repositório, mas você pode apenas baixá-lo):
- Docker Desktop (para executar a aplicação através de containers):
Para clonar o repositório, use o comando:
git clone https://github.com/welderessutti/hackathon-fiap-glicare.gitCaso não queira clonar o repositório, você pode baixá-lo em GitHub.
No terminal, dentro do diretório raíz do projeto (local onde se encontra o arquivo compose.yaml da aplicação), execute o comando abaixo para subir todos os containers da aplicação:
*Atenção: Antes de executar o comando, você deve trocar os valores das variáveis de ambiente SPRING_MAIL_USERNAME e SPRING_MAIL_PASSWORD para os valores do seu serviço de envio de email.
$env:SPRING_MAIL_USERNAME="SEU_EMAIL"; $env:SPRING_MAIL_PASSWORD="SUA_SENHA"; docker compose up -dset SPRING_MAIL_USERNAME=SEU_EMAILset SPRING_MAIL_PASSWORD=SUA_SENHAdocker compose up -dSPRING_MAIL_USERNAME="SEU_EMAIL" SPRING_MAIL_PASSWORD="SUA_SENHA" docker compose up -dApós subir os containers com docker compose up -d, use os endereços abaixo para acessar os serviços:
| Serviço | Tipo | Porta/Endereço de Acesso |
|---|---|---|
| API Patient | Microsserviço | http://localhost:8080 |
| Banco de Dados Patient | PostgreSQL | localhost:5432/patient |
| API Exam | Microsserviço | http://localhost:8081 |
| Banco de Dados Exam | PostgreSQL | localhost:5433/diabetes_exam |
| API Diagnosis | Microsserviço | http://localhost:8082 |
| Banco de Dados Diagnosis | PostgreSQL | localhost:5434/diagnosis |
| MS Scheduling | Microsserviço | Se comunica via RabbitMQ |
| MS Email | Microsserviço | Se comunica via RabbitMQ |
| RabbitMQ | Mensageria | localhost:5672 |
| Painel RabbitMQ | Dashboard | http://localhost:15672 |
As coleções de requisições do Postman e Insomnia estão disponíveis no diretório api-requests/
Se você deseja testar os endpoints da API, basta importar os arquivos de coleção no Postman ou Insomnia e executar as requisições conforme necessário.