Clinical Integration Platform

Projeto desenvolvido para simular uma arquitetura de integração entre um Prontuário Eletrônico do Paciente (PEP) e aplicações externas, utilizando tecnologias amplamente empregadas em ambientes hospitalares, como FastAPI, RabbitMQ, PostgreSQL e Docker.

O fluxo contempla a disponibilização de dados clínicos por meio de views SQL, o recebimento de eventos via API REST e sua publicação em uma fila RabbitMQ para processamento assíncrono.

O projeto foi inspirado em cenários de integração encontrados em soluções de Saúde Digital, como Bionexo Tasy e MV Soul.

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Arquitetura

Sistema Hospitalar
        │
        ▼
 PostgreSQL (PEP)
        │
        ▼
   Views SQL
        │
        ▼
Clinical Integration API
      (FastAPI)
        │
        ▼
     RabbitMQ
        │
        ▼
     Consumer

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Estrutura do projeto

case-levelai/

├── clinical-microservice/
│   ├── app/
│   ├── tests/
│   ├── Dockerfile
│   ├── requirements.txt
│   └── README.md
│
├── pep-integration/
│   ├── sql/
│   │   ├── 01_create_tables.sql
│   │   ├── 02_insert_data.sql
│   │   ├── 03_create_views.sql
│   │   └── 04_validations.sql
│   └── README.md
│
├── docker-compose.yml
├── .env
└── README.md

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Componentes

PEP Integration

Responsável pela camada de dados do prontuário eletrônico.

Inclui:

• Modelagem das tabelas clínicas
• Dados de exemplo
• Views para integração
• Scripts de validação
• Garantia de integridade referencial

Mais detalhes:

📁 pep-integration/README.md

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Clinical Microservice

Microserviço responsável por:

• Receber eventos clínicos via REST
• Validar payload utilizando Pydantic
• Publicar mensagens na fila RabbitMQ
• Disponibilizar documentação Swagger
• Executar testes automatizados com Pytest

Mais detalhes:

📁 clinical-microservice/README.md

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Clinical Consumer

Serviço responsável pela camada de interoperabilidade baseada em eventos.

Inclui:

• Consumo assíncrono de mensagens RabbitMQ
• Consulta ao Prontuário Eletrônico (PostgreSQL)
• Conversão de dados clínicos para recursos HL7 FHIR R4
• Publicação de Patients, Observations, Conditions e MedicationRequests no HAPI FHIR
• Garantia de desacoplamento entre sistemas clínicos e plataformas FHIR

Mais detalhes:

📁 clinical-consumer/README.md

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Tecnologias

• Python 3.12
• FastAPI
• RabbitMQ
• PostgreSQL
• Docker
• Pydantic
• Pytest
• SQL

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Como executar

Pré-requisitos

• Docker Desktop
• Docker Compose

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Executando

docker compose up --build

Após iniciar os containers:

API

http://localhost:8000

Swagger

http://localhost:8000/docs

Health Check

http://localhost:8000/health

RabbitMQ

http://localhost:15672

Usuário: guest

Senha: guest

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Serviços

Serviço	Endereço
API	http://localhost:8000
Swagger	http://localhost:8000/docs
Health Check	http://localhost:8000/health
RabbitMQ	http://localhost:15672
PostgreSQL	localhost:5432

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Fluxo da integração

1. O sistema envia um evento clínico para a API.
2. O FastAPI valida o payload utilizando Pydantic.
3. O payload validado é serializado em JSON.
4. A mensagem é publicada no RabbitMQ.
5. O RabbitMQ armazena a mensagem para processamento.
6. Um consumidor poderá processar a fila posteriormente.

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Exemplo de Payload

{
  "event_type": "medical_evolution",
  "patient_id": 1,
  "professional_id": 101,
  "date": "2026-07-02T17:30:00",
  "description": "Paciente apresenta melhora clínica.",
  "observations": "Sem intercorrências."
}

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Objetivos do projeto

Este projeto demonstra conhecimentos em:

• Arquitetura de Integração
• APIs REST
• Mensageria
• Modelagem de Banco de Dados
• Docker
• FastAPI
• RabbitMQ
• PostgreSQL
• Validação de dados
• Testes automatizados
• Boas práticas de organização de projetos

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Próximas evoluções

• Persistência de eventos processados
• Dead Letter Queue (DLQ)
• Logs estruturados
• Retry automático
• Observabilidade

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Autor

Renan Borba

Analista de Sistemas | Saúde Digital | Interoperabilidade | APIs REST