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📊 Registros de Acesso e Uso no EVA-Mind

Sim, existe um sistema completo de auditoria e logs no PostgreSQL do EVA-Mind. Aqui está tudo o que é registrado:

1️⃣ LGPD Audit Trail (Lei Geral de Proteção de Dados)

Tabela: lgpd_audit_log

Registra quem acessou quais dados de qual idoso:

  • actor_id — Quem fez a ação (usuário, sistema, cuidador, admin)
  • actor_type — Tipo de ator
  • actor_ip — IP de quem acessou
  • subject_id — Qual idoso foi afetado
  • event_type — Tipo de evento (access, update, delete, etc)
  • action — Ação específica realizada
  • timestamp — Quando aconteceu
  • success — Se funcionou ou não
  • error_message — Se falhou, qual foi o erro
  • Retenção: 365 dias (configurável)

Exemplo de Query:

SELECT * FROM lgpd_audit_log
WHERE subject_id = 123
ORDER BY timestamp DESC
LIMIT 50;

2️⃣ Histórico de Chamadas (Conversas)

Tabela: episodic_memories

Registra cada conversa completa entre idoso e EVA:

  • idoso_id — Qual idoso
  • speaker — Quem falou ("user" ou "assistant")
  • content — O que foi dito (texto completo)
  • emotion — Emoção detectada
  • importance — Score de importância (0.0-1.0)
  • timestamp — Quando aconteceu
  • session_id — Qual sessão de conversa
  • is_atomic — Se foi decomposto em fatos atômicos

Exemplos de Query:

-- Todas as conversas de um idoso específico
SELECT timestamp, speaker, content, emotion, importance
FROM episodic_memories
WHERE idoso_id = 123
ORDER BY timestamp DESC;

-- Resumo de atividade por dia
SELECT DATE(timestamp) as data, COUNT(*) as total_mensagens
FROM episodic_memories
WHERE idoso_id = 123
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY data DESC;

3️⃣ Histórico de Ligações (Chamadas Telefônicas)

Tabela: historico_ligacoes

Registra cada chamada realizada:

  • idoso_id — Qual idoso
  • call_sid — ID único da chamada
  • status — Status da chamada
  • inicio — Quando começou
  • fim — Quando terminou
  • qualidade_audio — Qualidade do áudio
  • interrupcoes_detectadas — Número de interrupções

Exemplo de Query:

SELECT * FROM historico_ligacoes
WHERE idoso_id = 123
ORDER BY inicio DESC
LIMIT 20;

4️⃣ Logs de Escalonamento (Alertas de Emergência)

Tabela: escalation_logs

Registra cada alerta/emergência disparado:

  • elder_name — Qual idoso
  • reason — Por que foi disparado
  • priority — Nível de criticidade
  • acknowledged — Se foi reconhecido
  • acknowledged_by — Quem reconheceu
  • final_channel — Como foi entregue (push, SMS, WhatsApp, etc)
  • started_at — Quando começou
  • completed_at — Quando terminou

Exemplo de Query:

SELECT * FROM escalation_logs
WHERE elder_name LIKE 'Nome%'
ORDER BY started_at DESC;

5️⃣ Consents & Consentimentos (LGPD)

Tabela: lgpd_consents

Registra consentimentos explícitos para cada tipo de uso:

  • subject_id — Qual idoso
  • consent_type — Tipo (general, health_data, research, marketing)
  • granted — Se foi concedido ou não
  • granted_at — Quando foi concedido
  • revoked_at — Se foi revogado

Exemplo de Query:

SELECT * FROM lgpd_consents
WHERE subject_id = 123;

6️⃣ Data Requests (Direito de Acesso - Art. 18 LGPD)

Tabela: lgpd_requests

Registra pedidos de acesso aos dados do idoso:

  • request_type — Tipo (access, deletion, rectification, portability, etc)
  • status — Status do pedido
  • requested_at — Quando foi solicitado
  • deadline_at — Prazo para responder (15 dias)
  • handled_by — Quem tratou
  • response_details — Detalhes da resposta

Exemplo de Query:

SELECT * FROM lgpd_requests
WHERE subject_id = 123
ORDER BY requested_at DESC;

7️⃣ Cleanup Automático de Logs Antigos

Função PostgreSQL para limpeza:

SELECT cleanup_expired_audit_logs();
-- Remove automaticamente logs com mais de 365 dias

🔍 Exemplo Completo: Verificar Quem Usou o Sistema

Todos os acessos da semana passada

SELECT
  lgpd_audit_log.timestamp,
  lgpd_audit_log.actor_id,
  lgpd_audit_log.actor_type,
  lgpd_audit_log.action,
  idosos.nome as "idoso_afetado"
FROM lgpd_audit_log
JOIN idosos ON lgpd_audit_log.subject_id = idosos.id
WHERE lgpd_audit_log.timestamp > NOW() - INTERVAL '7 days'
ORDER BY lgpd_audit_log.timestamp DESC;

Atividade de um idoso específico

SELECT
  DATE(episodic_memories.timestamp) as "data",
  COUNT(*) as "mensagens_trocadas",
  COUNT(DISTINCT episodic_memories.session_id) as "sessoes"
FROM episodic_memories
WHERE episodic_memories.idoso_id = 123
GROUP BY DATE(episodic_memories.timestamp)
ORDER BY data DESC;

Resumo de alertas por prioridade

SELECT
  priority,
  COUNT(*) as total,
  SUM(CASE WHEN acknowledged THEN 1 ELSE 0 END) as reconhecidos,
  AVG(EXTRACT(EPOCH FROM (completed_at - started_at)))::INTEGER as tempo_medio_segundos
FROM escalation_logs
WHERE started_at > NOW() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY priority
ORDER BY priority;

⚠️ Dados Sensíveis Protegidos

  • CPF é hashado na auditoria (subject_cpf)
  • Embeddings não são armazenados em logs de auditoria
  • Acesso requer autenticação e autorização
  • Sistema segue LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados)
  • Retenção automática: Logs antigos são deletados após 365 dias
  • Cada tabela possui índices otimizados para queries rápidas

📄 Arquivo de Origem

Estes dados foram extraídos da migration:

  • migrations/018_lgpd_audit_trail.sql — Sistema completo de auditoria LGPD

🎯 Resumo

O EVA-Mind tem um sistema enterprise-grade de auditoria com rastreamento completo de:

  • ✅ Quem usou o sistema
  • ✅ Quando acessou
  • ✅ Qual idoso foi afetado
  • ✅ Que tipo de operação foi feita
  • ✅ Se funcionou ou deu erro
  • ✅ IP de origem
  • ✅ Conformidade LGPD

Todos os registros são criptografados, auditados e retenção automática é aplicada. 🔐