EM PRODUÇÃO · opiniondx.com.br · v0.2

Interpretação assistida de
métodos gráficos e pressóricos
em cardiologia

Serviço em PHP + MySQL para leitura de ECG, MAPA de 24h e Holter de 24h com a maior precisão possível — reduzindo erros por gates sequenciais antes de qualquer inferência de IA.

3
modalidades: ECG · MAPA · Holter
3
portões antes da IA
100%
laudos com revisão médica
PHP
orquestração + MySQL
★ ESTADO ATUAL · JULHO 2026

No ar, em PHP puro e validado com dado

O CoreDx saiu do esboço: roda em produção em opiniondx.com.br, com motor de análise 100% em PHP (sem binários externos — funciona em hospedagem compartilhada), assinatura digital e IA de apoio. As regras foram medidas contra bases públicas de milhares de ECGs laudados por cardiologistas.

37k+
ECGs de validação (PTB-XL + CODE 🇧🇷)
86
padrões na biblioteca de referência
0
binários externos (python/chrome/poppler)
ECDSA
assinatura digital + QR de verificação

Motor validado · PTB-XL (21.799 ECGs)

  • Taquicardia 98% · Bradicardia 97% sensib.
  • Desvio de eixo à esquerda 86% · BAV 1º 78%
  • QRS alargado com especificidade 96%

Confirmado no Brasil · CODE-15 🇧🇷

  • Taquicardia 89% · Bradicardia 83%
  • Fibrilação atrial 89% (variação do RR)
  • Mesma população · laudos em português

IA de apoio · grátis, multi-provedor

  • 2º leitor (Groq) + visão do traçado
  • Rastreia críticos: De Winter, Wellens, Sgarbossa, hiperK…
  • De-identificado · médico revisa e assina
01 · VISÃO GERAL E OBJETIVOS

Precisão vem antes da automação

O princípio central: a IA só é acionada depois que o contexto clínico e a qualidade técnica do exame foram validados. Isso ataca a origem dos erros — dados incompletos e traçados ruins — em vez de tentar corrigi-los na saída.

A

Contexto antes de tudo

Idade, sexo, peso e a queixa da solicitação calibram faixas de referência e direcionam a leitura.

B

Qualidade como filtro

Exame tecnicamente insuficiente é sinalizado ou rejeitado antes de qualquer inferência.

C

IA sob supervisão

Cada achado carrega um escore de confiança e sempre passa pela assinatura do cardiologista.

02 · FLUXO DE VALIDAÇÃO

Três portões sequenciais

Clique em cada portão. Um exame só avança se passar no anterior — o exame chega à IA já contextualizado e tecnicamente íntegro.

1
Dados do paciente
idade · sexo · peso · sintomas
2
Qualidade técnica
ruído · derivações · % válido
3
Análise por IA
modelos por exame + confiança

Portão 1 — Dados do paciente

Idade, sexo e peso definem faixas de referência ajustadas; sinais e sintomas da solicitação orientam o que procurar. Sem isso, a leitura parte de valores genéricos e erra mais.

Faixa de FC esperada por idade
Limiares pressóricos por perfil
QTc ajustado por sexo
Sintomas → achados-alvo
Medicações em uso
Motivo clínico do exame

Portão 2 — Qualidade técnica

Traçado ruim gera laudo ruim. O sistema mede a integridade do sinal e rejeita ou sinaliza exames abaixo do limiar antes de gastar processamento de IA.

Nível de ruído / linha de base
Derivações ausentes ou soltas
Duração válida de registro
% de batimentos analisáveis (Holter)
Nº de medidas válidas (MAPA)
Calibração e amplitude do sinal

Portão 3 — Análise por IA

Só executa após 1 e 2. Modelos específicos por exame produzem medidas e achados com um escore de confiança — sempre sujeitos à revisão e assinatura do cardiologista.

Modelo específico da modalidade
Detecção de ondas / eventos
Medidas quantitativas
Classificação de achados
Escore de confiança por item
Flag de incerteza para revisão
03 · PIPELINE DE IA POR EXAME

Cada exame, seu próprio pipeline

Eletrocardiograma

morfologia · ritmo · intervalos
ENTRADA
Sinal / imagem
12 derivações digitais ou traçado digitalizado.
PRÉ
Filtragem
Remoção de ruído e correção da linha de base.
SEGMENTAÇÃO
Ondas P-QRS-T
Detecção de QRS e delimitação de ondas.
MEDIDAS
Intervalos
FC, PR, QRS, QT/QTc e eixo elétrico.
SAÍDA
Classificação
Ritmo, bloqueios, sobrecargas, isquemia.
Saídas medidas: FC, eixo, intervalos PR/QRS/QT/QTc, morfologia de ondas; classificação de ritmo, bloqueios, sobrecargas e sinais de isquemia — com escore de confiança por achado.

MAPA de 24 horas

séries pressóricas · descenso · carga
ENTRADA
Série 24h
Medidas de PA de vigília e sono.
LIMPEZA
Validação
Descarte de leituras artefatuais.
AGREGAÇÃO
Médias
Vigília, sono e 24h; percentis.
PADRÕES
Descenso
Dipping, carga e variabilidade.
SAÍDA
Interpretação
Padrão pressórico + sintomas.
Saídas medidas: médias de vigília/sono/24h, descenso noturno (dipper/non-dipper/reverso), carga pressórica, variabilidade e correlação com o diário de sintomas.

Holter de 24 horas

arritmias · pausas · HRV
ENTRADA
Fluxo contínuo
Batimentos de 24–48h.
DETECÇÃO
Batimentos
Identificação e rótulo de cada QRS.
CLASSIF.
Arritmias
ESV, EV, pausas, taqui/bradi.
MÉTRICAS
HRV
Variabilidade da FC e tendências.
SAÍDA
Correlação
Evento × diário de sintomas.
Saídas medidas: contagem e classificação de extrassístoles supra/ventriculares, taqui/bradiarritmias, pausas, variabilidade da FC (HRV) e correlação sintoma-evento.
04 · ARQUITETURA DO SISTEMA

PHP orquestra, serviço de IA infere

Interface clínica
PHP + JS
Envio da solicitação (dados do paciente + sintomas) e upload do exame; painel de revisão e assinatura do laudo.
API de aplicação
PHP · Laravel/Slim
Regras dos portões, orquestração do fluxo, autenticação, versionamento e trilha de auditoria.
Serviço de IA
microserviço Python
Modelos por modalidade. O PHP enfileira o job e recebe o resultado — desacoplado e escalável.
Fila / mensageria
Redis / RabbitMQ
Processamento assíncrono dos exames sem travar a interface.
Persistência
MySQL + object storage
Dados estruturados no MySQL; sinais brutos e traçados em armazenamento de objetos criptografado.
05 · MODELO DE DADOS

Esquema MySQL (alto nível)

Tabelas que rastreiam o exame do pedido ao laudo assinado, com trilha de auditoria em cada etapa.

pacientes
id · nasc · sexo · peso · altura
solicitacoes
id · paciente_id · sintomas · medico_id
exames
id · solicitacao_id · tipo · status
arquivos_exame
id · exame_id · uri · formato
avaliacao_qualidade
id · exame_id · escore · aprovado
analises_ia
id · exame_id · modelo_ver · confianca
achados
id · analise_id · tipo · valor · flag
laudos
id · exame_id · medico_id · assinado_em
auditoria
id · entidade · acao · usuario · ts

Fase 1 (ECG) implementada com esquema enxuto: solicitacoes · exames · laudos · usuarios · auditoria.

06 · ESTRATÉGIA DE REDUÇÃO DE ERROS

Camadas de defesa contra o erro

Portões sequenciais

Contexto → qualidade → IA. Cada etapa é condição da próxima.

Faixas por perfil

Referências ajustadas por idade, sexo e peso reduzem falso-positivos.

Rejeição de baixa qualidade

Exames abaixo do limiar são devolvidos antes de gerar laudo.

Dupla checagem obrigatória

IA propõe, cardiologista dispõe: nenhum laudo sai sem revisão.

Limiares de confiança

Achados incertos são destacados em vez de afirmados.

Loop de feedback

Correções do médico alimentam o reengenho e o retreino dos modelos.

07 · ABORDAGEM DE IA

Sinais para redes, laudo para linguagem

SINAL

Redes para forma de onda

CNN/1D e modelos de sequência para detecção de batimentos, segmentação e classificação de arritmias sobre o sinal bruto.

SÉRIE

Estatística + regras

Para MAPA/Holter, agregações temporais e regras clínicas parametrizadas por faixas de referência.

CONFIANÇA

Escore por achado

Cada saída traz probabilidade calibrada; abaixo do limiar vira flag de incerteza, não conclusão.

LAUDO

Texto assistido

Geração de rascunho estruturado do laudo a partir dos achados, sempre editável e assinado pelo médico.

08 · REQUISITOS REGULATÓRIOS

Software médico exige conformidade

LGPD

Proteção de dados

Consentimento, minimização, criptografia em trânsito e repouso, política de retenção e anonimização para treino.

ANVISA

SaMD

Software como dispositivo médico: enquadramento de classe de risco, documentação técnica e validação.

CFM

Responsabilidade médica

Laudo sob assinatura de cardiologista; conformidade com as normas de telemedicina.

ISO

Qualidade e ciclo de vida

ISO 13485 (gestão da qualidade) e IEC 62304 (ciclo de vida de software médico).

09 · ROADMAP

Fases de desenvolvimento

Fase 1
0–3 meses

Fundação sem IA

Cadastro, upload, esquema MySQL e os portões 1 e 2 (dados do paciente + qualidade técnica) já operando.

Fase 2
3–7 meses

Piloto de IA — ECG

Primeiro pipeline completo de inferência com escore de confiança e revisão médica.

Fase 3
7–12 meses

MAPA + Holter

Extensão do pipeline às demais modalidades e ao gerador de laudo assistido.

Fase 4
12–18 meses

Validação clínica

Estudo de concordância com cardiologistas e trilha regulatória (ANVISA/LGPD).

Fase 5
18 m+

Produção e escala

Operação supervisionada, monitoramento de desempenho e retreino contínuo.

10 · RISCOS E MITIGAÇÕES

O que pode dar errado — e o plano

Viés dos dados de treino
Bases diversas, auditoria de desempenho por subgrupo e retreino monitorado.
Qualidade heterogênea de exames
Portão 2 rejeita/sinaliza; padronização de captura e feedback ao solicitante.
Responsabilidade legal do laudo
IA como apoio; decisão e assinatura sempre do cardiologista, com registro em auditoria.
Baixa aceitação clínica
Transparência dos escores, explicabilidade dos achados e revisão fácil.
Segurança e vazamento de dados
Criptografia, controle de acesso, anonimização e conformidade com LGPD desde o início.
11 · EQUIPE E CUSTO

Equipe núcleo estimada

Valores ilustrativos para dimensionamento — não uma cotação.

1
Líder clínico (cardiologista)
2
Devs PHP / backend
1
Dev frontend
2
Engenheiros de ML
1
DevOps / infra
1
Consultoria regulatória
N
Cardiologistas rotuladores
FASES 1–2
Núcleo enxuto
Fundação + piloto ECG
FASES 3–4
Time completo
Modalidades + validação clínica
FASE 5+
Operação
Escala e retreino contínuo