CISA | nScreen

Monitoramento inteligente de equipamentos médicos com IoT

A CISA, uma empresa do setor de equipamentos médicos, buscava otimizar a gestão de seus produtos, como autoclaves, esterilizadores a plasma e termodesinfectoras. O principal desafio era monitorar os equipamentos de forma centralizada, gerar alertas para manutenções preventivas e corretivas, e armazenar dados operacionais com segurança por até 10 anos, garantindo a conformidade com padrões como a ABNT ISO/TS22421.

Para validar a viabilidade técnica e entregar valor rapidamente, foi desenvolvido um projeto em parceria com a nScreen. O projeto incluiu o uso de tecnologias AWS como IoT Core, SageMaker Edge e RDS para viabilizar o monitoramento automatizado, centralização de informações e a análise inteligente dos ciclos de operação.

Além disso, o projeto incorporou IA Generativa para transformar os dados técnicos do sistema em resumos claros e análises detalhadas, apoiando os enfermeiros na interpretação dos dados operacionais. Por meio de um sistema de BI dedicado, foram criados relatórios customizados e visualizações que integraram informações críticas, promovendo uma experiência otimizada para os operadores de saúde.

Além do projeto inicial, foi iniciado um planejamento de longo prazo para expandir o sistema com módulos adicionais e integrar tecnologias avançadas, como inteligência artificial e monitoramento em tempo real. Com suporte financeiro da AWS, o projeto posiciona a CISA para ampliar sua presença no mercado global, elevando os padrões de operação e confiabilidade de seus produtos.

Desafio

A CISA enfrentava dificuldades em monitorar, de forma centralizada e ágil, o estado de funcionamento de seus equipamentos médicos espalhados por várias instalações. Além disso, era essencial gerar alertas automáticos para necessidades de manutenção preventiva e corretiva, armazenar dados operacionais com segurança por até 10 anos e garantir conformidade com normas como o padrão ABNT ISO/TS22421.

Outro desafio importante era melhorar a experiência dos operadores de saúde, oferecendo ferramentas intuitivas e informações claras para a tomada de decisões, especialmente por meio da simplificação de dados técnicos complexos

Solução

A nScreen desenvolveu um projeto em parceria com a AWS para validar a viabilidade de um sistema de monitoramento inteligente. O projeto abordou os pontos mais críticos, proporcionando uma base sólida para a expansão futura.

Implementações técnicas e funcionalidades avaliadas

Coleta e armazenamento de dados

Utilização do AWS IoT Gateway para integrar os equipamentos via CLP e centralizar os dados em tempo real.
Armazenamento seguro das informações na Amazon S3, garantindo compliance com o requisito de retenção de 10 anos.

Monitoramento automatizado e alarmes

Desenvolvimento de uma interface amigável para enfermeiros e operadores de saúde, com dashboards em Grafana.
Implementação de IA Generativa para traduzir dados técnicos em resumos claros e análises aprofundadas, facilitando a interpretação e tomada de decisão.
Apresentação visual de status do ciclo, alarmes e relatórios completos ou resumidos, incluindo gráficos detalhados e análises conduzidas por IA.

Visualização e usabilidade com IA Generativa

Desenvolvimento de uma interface amigável para enfermeiros e operadores de saúde, com dashboards em Grafana.
Apresentação visual de status do ciclo, alarmes e relatórios completos ou resumidos, incluindo gráficos detalhados e análises conduzidas por IA.

Validação de ciclo

Análise automatizada para verificar a conformidade com o padrão ABNT ISO/TS22421, destacando anomalias críticas mesmo dentro de limites aceitáveis.

A solução automatiza monitoramento de esterilização para a Cisa Brasile, utilizando IA, IoT e AWS para garantir segurança, escalabilidade e conformidade.

Serviços escolhidos e motivo

AWS VPN (Túneis Redundantes): Garante conectividade segura e alta disponibilidade com failover automático.
Redis Cache (ElastiCache): Armazena dados localmente em caso de falha na conexão VPN, evitando perda de informações.
API Gateway + Load Balancer (NLB): Redireciona tráfego para instâncias EC2 saudáveis, garantindo resiliência da API.
Amazon Bedrock: Executa análises com IA, distribuindo a carga entre múltiplos endpoints para redundância e continuidade.
AWS Auto-Scaling (EC2 + Lambda): Ajusta recursos computacionais conforme a demanda hospitalar, otimizando custos.
AWS Timestream & DynamoDB: Processam dados IoT em tempo real, ativando eventos sob demanda para eficiência e escalabilidade.
S3 (Cross-Region Replication): Armazena relatórios de conformidade, garantindo disponibilidade global para futuras expansões.
Multi-AZ Deployment: Replicação de Timestream, DynamoDB e Redis para alta disponibilidade e recuperação de desastres.

Fluxo da arquitetura

IoT envia dados de esterilização via VPN para a AWS.
Redis armazena dados localmente se a conexão falhar, sincronizando depois.
Timestream e DynamoDB processam dados sob demanda, reduzindo custos.
Bedrock analisa ciclos de esterilização, ajustando modelos IA conforme necessidade.
API Gateway e NLB roteiam requisições, garantindo failover automático.
Hospitais operam em partições isoladas, garantindo segurança e escalabilidade.
Relatórios são armazenados no S3 com replicação global para futuras expansões.

Essa solução elimina erros humanos, garante conformidade hospitalar e otimiza custos, sendo segura, escalável e preparada para expansão global.

Resultados

Eficiência operacional: A centralização dos dados e a análise automatizada permitiram um monitoramento contínuo, reduzindo significativamente os tempos de resposta a falhas.
Escalabilidade: A arquitetura baseada na AWS garantiu que o sistema fosse escalável, atendendo às necessidades crescentes da CISA e seus clientes.
Compliance automatizado: A análise dos ciclos de esterilização em conformidade com normas como a ABNT ISO/TS22421 eliminou processos manuais e aumentou a precisão das validações.
Experiência do usuário: Enfermeiros passaram a acessar informações detalhadas e visualizações claras, auxiliados por IA Generativa para a interpretação de dados. Isso aumentou a capacidade de identificar anomalias com maior rapidez e precisão, enquanto ciclos operacionais normais foram reconhecidos com agilidade, promovendo mais segurança nos processos.

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