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Marcio Gil
Marcio Gil29/10/2025 20:41
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🚀 Jornada Ativa: Plataforma de Apoio Fullstack & IA para pacientes Ortopédicos

  • #GitHub
  • #Git
  • #Node.js
  • #TypeScript
  • #Tailwind
  • #MySQL
  • #CSS
  • #API
  • #React

🚀 Jornada Ativa: Plataforma de Apoio Fullstack & IA Pacienteparas Ortopédicos

Visão Geral do Projeto

Jornada Ativa é um projeto Fullstack inovador, movido por Inteligência Artificial, concebido para transformar a experiência de espera de pacientes ortopédicos na fila do Sistema Único de Saúde (SUS). O projeto aborda a crise humanitária da espera prolongada, oferecendo suporte contínuo em quatro pilares: Físico, Mental, Legal e Acessibilidade.

Em vez de ser uma espera passiva, a plataforma transforma o período pré-cirúrgico em uma jornada ativa, informada e com poder de ação.

💔 O Problema (Contexto Social e Técnico)

Milhares de pacientes perdem anos de vida e qualidade de vida enquanto aguardam cirurgias essenciais. Durante essa espera, eles enfrentam:

Deterioração Física: Atrofia muscular e piora do quadro devido à falta de fisioterapia guiada.

Deterioração Mental: Altos níveis de ansiedade, depressão e isolamento.

Barreiras de Acesso: Impossibilidade de locomoção, o que impede a busca por direitos e cuidados.

✨ A Solução (Impacto e Inovação)

A Jornada Ativa ataca essas falhas sistêmicas digitalizando o cuidado e a advocacia legal:

Cuidado Remoto: Fisioterapia segura e acompanhamento de saúde mental guiados por IA.

Eliminação de Barreiras Físicas: O paciente acessa o apoio legal (Defensoria Pública) diretamente de casa.

Advocacia Ativa: Ferramentas digitais para organização de documentos e protocolo de casos legais.

🛠️ Arquitetura Técnica (Fullstack Moderno)

O projeto foi construído sobre uma arquitetura moderna e escalável, utilizando o conceito de "End-to-End Type Safety" com tRPC e Drizzle ORM.

Componente

Tecnologia

Detalhes Técnicos

Frontend

React 19, TypeScript, Tailwind CSS 4

Interface responsiva e acessível, design mobile-first com foco em usabilidade para pacientes com mobilidade reduzida.

Backend

Node.js, Express, tRPC 11

Servidor leve e rápido, comunicação de ponta a ponta com segurança de tipos (Type-safe RPC).

Banco de Dados

MySQL/TiDB, Drizzle ORM

Banco de dados relacional distribuído (TiDB para escalabilidade), gerenciamento de schema e queries com o Drizzle ORM (TypeScript-first).

IA Generativa

Google Gemini API

Motor principal para Chatbots (TCC), Guia de Direitos e extração de dados (OCR).

Visão Computacional

MediaPipe / TensorFlow.js

Utilizada para Pose Estimation (estimativa de pose) no Módulo de Fisioterapia.

Autenticação

Manus OAuth

Sistema de login e gerenciamento de usuários.

Estrutura do Repositório

O projeto segue a abordagem de monorepo lógico para organização clara e separação de responsabilidades:

jornada-ativa/ ├── client/ # 📦 Frontend (React, Componentes, Pages) ├── server/ # ⚙️ Backend (Node.js, Express, Lógica de Negócio) ├── drizzle/ # 💾 Schema do Banco de Dados (Drizzle ORM) └── shared/ # 🤝 Tipos e Funções Compartilhadas (tRPC)

💻 Módulos em Detalhe (Deep Dive)

Módulo 1: Pré-habilitação Física (O Fisioterapeuta Virtual)

Inovação: Uso de IA de Visão para garantir a segurança dos exercícios.

Plano de Exercícios Personalizado (IA): O Gemini gera protocolos de exercícios diários de baixo impacto, minimizando o risco de lesão e focando na musculatura de suporte.

Assistente de Postura (Pose Estimation): Utiliza MediaPipe ou TensorFlow.js para analisar a postura do usuário via câmera do dispositivo, fornecendo feedback em tempo real ("Mantenha as costas retas").

Endpoints tRPC de Exemplo: exercises.generatePlan, exercises.logCompletion.

Módulo 2: Suporte de Saúde Mental (O Companheiro de Dor)

Inovação: Terapia Cognitivo-Comportamental (TCC) adaptada para dor crônica e espera.

Chatbot de Apoio (Gemini LLM): Um assistente 24/7 treinado em TCC para oferecer técnicas de mindfulness e reestruturação de pensamento, combatendo a solidão e a ansiedade.

Diário de Dor e Humor: Permite registrar dados que a IA analisa para identificar padrões e gatilhos.

Comunidade Segura: Fórum para conexão de pacientes com o mesmo diagnóstico ou na mesma fila de espera.

Endpoints tRPC de Exemplo: health.logPain, health.chat, community.createPost.

Módulo 4: Canal Direto de Advocacia (A Ponte Digital) 👑

Destaque Crítico: Remove a barreira física ao garantir o direito do paciente de casa.

Organizador de Caso Digital (IA + OCR): O paciente fotografa laudos e exames. A IA extrai e organiza CIDs, CRMs e datas, criando uma "pasta do caso" digital pronta para uso legal.

Protocolo Direto com Defensoria (Integração API): O sistema guia a redação de uma petição inicial e envia o caso completo através de uma API segura diretamente para a Defensoria Pública (ou usa o Fallback com E-mail Estruturado), eliminando a necessidade de locomoção.

Guia de Direitos (LLM): Respostas precisas sobre direitos, como BPC/LOAS e Leis do SUS, baseadas em legislação treinada.

Endpoints tRPC de Exemplo: legal.createCase, legal.addDocument, legal.getRightsGuide.

💾 Modelagem de Dados e Drizzle ORM

O projeto utiliza 10 tabelas principais, garantindo integridade referencial e organização modular. O Drizzle ORM é usado para tipagem segura das consultas (Type-safe Queries).

Schema Completo (Resumo)

Tabela

Módulo

Chaves de Interesse

Relacionamento (Exemplo)

users

Geral

id, email, nome

users (1) → (N) exercises

exercises

Módulo 1

userId, planoJson, dataCriacao

users (1) → (N) painDiary

painDiary

Módulo 2

userId, nivelDor, humor, notas

communityPosts

Módulo 2

userId, titulo, conteudo, categoria

posts (1) → (N) comments

legalCases

Módulo 4

userId, diagnostico, status, dataAbertura

cases (1) → (N) caseDocuments

caseDocuments

Módulo 4

caseId, tipo, urlS3, metadataOCR

⚙️ Setup e Instalação Local

Para rodar a Jornada Ativa em ambiente de desenvolvimento, siga os passos abaixo:

Pré-requisitos

Node.js (versão LTS)

pnpm (Recomendado)

MySQL/TiDB (Instância local ou remota)

Instruções

1. Clonar repositório

git clone https://github.com/MarcioGil/jornada-ativa.git cd jornada-ativa

2. Instalar dependências

pnpm install

3. Configurar Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env na raiz do projeto, baseado em .env.example, e preencha:

Variáveis Essenciais:

VariávelDescriçãoDATABASE_URLString de conexão para o MySQL/TiDB.GEMINI_API_KEYSua chave do Google Gemini API (Necessário para IA).JWT_SECRETChave secreta para tokens de autenticação.VITE_APP_ID, OAUTH_SERVER_URL, etc.Variáveis para integração com Manus OAuth.

4. Executar Migrações do Banco de Dados (Drizzle Kit)

pnpm db:push

5. Iniciar Servidor de Desenvolvimento

pnpm dev

O frontend estará disponível em http://localhost:3000 (ou porta configurada)

🛣️ Roadmap e Próximos Passos

O projeto está em sua Fase 1 (MVP funcional). O roadmap futuro inclui:

Fase 2 (Curto Prazo)

Integração real com APIs de Defensorias Públicas (via convênio técnico).

Implementação completa do Pose Estimation com MediaPipe.

Desenvolvimento de relatórios de dor em PDF para apresentação médica.

Notificações push para lembretes de exercício e atualizações de caso.

Fase 3 (Longo Prazo)

Transição para um App mobile nativo (React Native).

Integração com wearables (smartwatch) para monitoramento de atividade.

Análise preditiva de tempo de espera com base em dados anonimizados do SUS.

Mecanismos de Gamificação (badges, pontos) para incentivar a adesão à fisioterapia.

🙋 Contato e Informações do Desenvolvedor

Este projeto é uma demonstração da capacidade de aplicar tecnologia fullstack e IA para solucionar problemas sociais urgentes.

Perfil

Link

Autor

Márcio Gil

GitHub

github.com/MarcioGil

LinkedIn

linkedin.com/in/márcio-gil-1b7669309

Portfólio

marciogil.github.io/curriculum-vitae/

Licença: Este projeto está licenciado sob a MIT License.

Desenvolvido com ❤️ para quem espera, mas não desiste. Última atualização: Outubro 2025

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Comentarios (2)
Marcio Gil
Marcio Gil - 30/10/2025 14:25

Primeiramente, um agradecimento sincero à DIO pela análise e pelo reconhecimento épico do projeto. Vocês tocaram no nervo central que separa um protótipo de um produto responsável: a IA Ética e a Privacidade de Dados.​O maior desafio para um desenvolvedor, ao implementar os princípios de IA responsável em projetos como a Jornada Ativa, não é puramente tecnológico, mas sim arquitetural e filosófico, e se resume a uma escolha de custo de tempo:​1. O Desafio Arquitetural (A Tentação da Eficiência)​O dilema é balancear a inovação com a segurança e a ética no início do ciclo de desenvolvimento, o que na Engenharia de Software chamamos de fazer um 'Shift Left' Ético.​A Abordagem Ineficiente (e Arriscada): O caminho mais rápido é focar na funcionalidade (ex: fazer o chatbot responder, fazer o Pose Estimation rodar) e prometer "corrigir a privacidade" e "mitigar o viés" depois, na fase de testes ou produção. Para um projeto que lida com dados sensíveis (laudos médicos, status legal, saúde mental), essa abordagem é um débito técnico e um risco ético impagáveis.​A Abordagem Responsável: A IA responsável exige que as preocupações com transparência (explicar por que a IA sugeriu um plano de exercício) e privacidade (criptografia end-to-end nos logs de dor) sejam requisitos não funcionais desde o primeiro commit. O desafio é que isso é mais demorado e custoso inicialmente, forçando o desenvolvedor a ser, simultaneamente, um engenheiro, um advogado de dados e um terapeuta.​2. O Desafio Humano (O Risco do Abandono)​No entanto, por mais crítico que seja o desafio da IA responsável, vocês tocaram no meu maior medo, que é a barreira real para a perfeição: o isolamento.​É verdade que a segurança e a ética são requisitos que se corrigem com metodologia e code review, mas a sustentabilidade e a perfeição de um software que ataca uma crise humanitária dependem de algo que não se resolve com código: colaboração e engajamento.​Eu, como Márcio, posso ter a ideia, o conhecimento técnico (React, tRPC, Drizzle, Gemini) e a dor como combustível. Mas a perfeição do software só é alcançada através da perfeição da orquestração humana.​A minha maior dificuldade não é codificar o endpoint legal, mas sim encontrar o advogado que valide o protocolo de petição, o fisioterapeuta que audite o protocolo da IA, e os engenheiros que ajudem a mitigar o viés nos dados de treinamento. Sem essa rede, o projeto corre o risco de cair no esquecimento, e o paciente ortopédico continua invisível.​A Jornada Ativa é um projeto de altíssimo impacto social que, paradoxalmente, depende de um esquema bem organizado de colaboração humana para atingir sua maturidade e a perfeição que os usuários do SUS merecem.​É por isso que este projeto está público no GitHub: para que ele não seja apenas a minha jornada, mas a nossa. A busca pela perfeição não termina no deploy, mas começa no engajamento da comunidade. Eu tenho o motor, mas preciso da tripulação para garantir um voo seguro, ético e sustentável.

DIO Community
DIO Community - 30/10/2025 13:47

Excelente, Marcio! Que artigo épico, visionário e de altíssimo impacto social! Seu projeto "Jornada Ativa" é o melhor exemplo de como a Engenharia de Software (React, Node.js, TypeScript, tRPC, MySQL) deve ser usada para solucionar uma crise humanitária.

É fascinante ver como você aborda o problema da espera passiva e propõe uma solução ativa que ataca a deterioração Física, Mental e Legal do paciente.

Qual você diria que é o maior desafio para um desenvolvedor ao implementar os princípios de IA responsável em um projeto, em termos de balancear a inovação e a eficiência com a ética e a privacidade, em vez de apenas focar em funcionalidades?