CASE STUDY

APS Health Data - Plataforma de Análise de Saúde

Solução completa de engenharia de dados projetada para consolidar, processar e analisar grandes volumes de dados de saúde. O sistema ingere informações de múltiplas fontes e formatos (CSV, XML, HL7, FHIR), aplica regras de negócio complexas e alimenta um dashboard interativo para apoiar a tomada de decisão de gestores de saúde.

Context

O desafio do hackathon era criar um pipeline de dados resiliente e escalável para a Agência Premiersoft de Saúde. O maior desafio técnico foi construir um motor de ingestão flexível, capaz de traduzir formatos complexos como HL7, e desenvolver algoritmos de alocação inteligente de recursos (médicos e pacientes) baseados em regras de negócio como especialidade e proximidade geográfica (raio de 30km).

Contexto

Technologies Used

Python
Python
Pandas
Pandas
PostgreSQL
PostgreSQL
PostGIS
PostGIS
Docker
Docker
Docker Compose
Docker Compose
Streamlit
Streamlit
SQLAlchemy
SQLAlchemy

Video Demo

Features

Key Features

  • Pipeline de ETL completo com etapas de Extração, Transformação e Carga.
  • Motor de ingestão universal que suporta CSV, Excel, XML, JSONL, HL7 e FHIR.
  • Algoritmo de alocação de médicos baseado em especialidade, proximidade e carga de trabalho.
  • Algoritmo de alocação de pacientes que direciona para o hospital especializado mais próximo, utilizando a fórmula de Haversine para cálculos de distância.
  • Dashboard interativo com KPIs, mapa de ocupação hospitalar e análise de diagnósticos (CID-10).
  • Arquitetura totalmente containerizada com Docker para garantir a reprodutibilidade do ambiente.

Project Gallery

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Outcome

Nossa equipe conquistou o 1º lugar no hackathon. O projeto validou minhas habilidades em arquitetura de sistemas de dados, processamento de ETL, modelagem de banco de dados (relacional e geoespacial) e prototipagem rápida de dashboards. A solução foi elogiada por sua robustez, clareza arquitetural e pela complexidade da lógica de negócio implementada em um curto espaço de tempo.