O Prescripta é uma plataforma demonstrativa e educacional organizada em três pilares: Medication Safety, Research & RWE e Evidence Intelligence. Ela reúne contexto fictício, regras determinísticas, coortes agregadas, fontes rastreáveis, revisão humana, relatórios e auditoria em uma experiência healthtech responsiva, disponível em PT-BR e EN-US.
Não é dispositivo médico, não possui validação clínica, regulatória ou institucional e não deve ser usado em atendimento real. Não substitui avaliação profissional, bula, protocolo, autoridade sanitária ou decisão institucional. Use somente dados fictícios.
O projeto é uma base de portfólio e pesquisa para tornar explícitos os dados usados, os dados ausentes, a vigência das fontes e a precedência entre achados. O backend é a fonte de autorização e da decisão. IA opcional apenas explica snapshots já calculados ou extrai conteúdo recuperado, sempre com fallback determinístico e revisão humana.
O projeto não implementa FHIR completo, SMART App Launch ou CDS Hooks. Os adapters de importação são compatibilidade parcial e demonstrativa; não representam uma integração hospitalar certificada. A base interna usa busca lexical indexada, não um RAG clinicamente validado.
- envelope canônico de decisão com
coverage_status, achados, fontes, dados faltantes e abstention; - dose dimensional para massa, frequência, taxa, infusão, procedimento e exposição acumulada;
- catálogo demonstrativo com princípio ativo, produto, aliases, jurisdição, versão e status de revisão;
- autorização por instituição, escopo de paciente e trilha de acessos negados;
- snapshots clínicos imutáveis, hash de JSON canônico e relatórios históricos reprodutíveis;
- reconciliação granular de importações com consentimento e decisão humana por item;
- override governado sem reduzir severidade, com justificativa e segundo revisor independente;
- sessão em cookie HttpOnly, lockout persistente, MFA TOTP opcional e startup seguro fora do modo local;
- providers de IA opcionais com credenciais criptografadas, allowlist/SSRF, circuit breaker compartilhado e fallback local;
- PDF/JSON/CSV, paginação, manifesto de truncamento e auditoria pseudonimizada;
- Alembic, PostgreSQL em CI, testes automatizados, SAST/SCA, secret scan e SBOM de dependências e imagens;
- workflows institucionais de enfermagem e farmácia, com protocolo/versionamento e transações únicas;
- estudos e protocolos versionados, concept sets revisados, cohort DSL sem SQL livre e attrition;
- runs determinísticos aggregate-first, snapshots, hashes, provenance e Data Quality;
- EvidenceSource/EvidenceLink e AI Task Router proposal-only com revisão humana obrigatória;
- Comparative RWE sintético com Table 1, SMD, RR/OR, pessoa-tempo e PSM/IPTW experimentais, sempre determinísticos, aggregate-only e sem alegação causal;
- Research Copilot v2 e literatura com grounding/locator, mais NL→SQL default-off sobre view agregada escopada por instituição, estudo e snapshot;
- acquisition gateway de metadados PubMed/Crossref/OpenAlex, planos de busca versionados e agentes de pesquisa limitados por ferramentas, orçamento, auditoria e checkpoint humano;
- sensitivity grids determinísticos e planner PostgreSQL autoritativo, preservando linguagem experimental e sem transformar diagnósticos em alegação causal.
- registro governado de terminologias, releases, licenças, checksums, busca suggestion-only e mappings versionados com revisão humana independente;
- adaptador parcial OMOP CDM 5.4 para sete tabelas, exclusivamente sobre dados sintéticos, sem alegação de compatibilidade com DQD, Achilles, ATLAS ou estudos em rede;
- stack Docker Compose com PostgreSQL, migração one-shot, imagens sem root e healthchecks;
- shell healthtech responsivo, localização PT-BR/EN-US e guia contextual por rota.
| Workspace profissional | Paciente autorizado |
|---|---|
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| Decisão clínica | Revisão farmacêutica |
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| Research Workspace | Attrition reproduzível |
|---|---|
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| Comparative RWE | PSM/IPTW experimentais |
|---|---|
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| Sensibilidade e evidência | Agente e planner governados |
|---|---|
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A galeria corrente e seu manifesto SHA-256 também incluem checagem estruturada, auditoria e mobile.
Requer Docker com Compose v2. A stack inicia PostgreSQL, executa migrations e publica a interface em
http://localhost:8080 e a API em http://localhost:8000.
Copy-Item .env.example .env
docker compose up --buildUse docker compose down para parar preservando o volume. docker compose down --volumes também
remove todos os dados demonstrativos locais. Consulte o guia Docker.
Requer Python 3.12+, Node.js 24+ e npm.
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python -m pip install -r backend\requirements.txt
.\.venv\Scripts\python -m pip install -r backend\requirements-dev.txt
cd frontend
npm ciCopie .env.example para .env e mantenha o modo local enquanto usar SQLite, auto-seed e
credenciais demonstrativas. Em terminais separados:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/dev.ps1Ou consulte o guia de setup local. Docker complementa esse fluxo; não substitui o ambiente Python/Node útil durante desenvolvimento.
React/TypeScript
│ cookie HttpOnly + contratos tipados
FastAPI routes ── autorização por papel, instituição e objeto
│
serviços de aplicação ─┬─ Medication Safety determinística
│ ├─ Research/RWE aggregate-first
│ └─ Evidence + AI Task Router controlado
SQLAlchemy/Alembic ── JSON canônico, snapshots, provenance e auditoria
│
PostgreSQL (produção alvo) / SQLite somente local-demo
Regras clínicas não ficam nas rotas nem no frontend. Uma checagem persiste decisão, eventos e snapshot na mesma transação. Relatórios de prescrição leem apenas esse snapshot e verificam seu hash.
O modo local cria dados artificiais quando PRESCRIPTA_AUTO_SEED=true. Credenciais demonstrativas,
SQLite, CORS local e o segredo padrão são rejeitados em ambientes não locais. O catálogo e as regras
seed permanecem marcados como demo ou pending_review; ausência de cobertura nunca aparece como
resultado favorável.
- não versione
.env, banco local, chaves, caches,node_modulesoudist; - não envie CPF, CNS, contato, endereço ou identificadores reais a providers externos;
- nomes e e-mails não são copiados para novos eventos de auditoria;
- pseudonimização não é anonimização e continua sujeita a controle de acesso e retenção;
- produção exige PostgreSQL, segredo forte, auto-seed desligado, CORS explícito e chave de criptografia;
- vulnerabilidades devem seguir SECURITY.md, não uma issue pública.
O modelo de ameaça, o hazard log clínico e os riscos aceitos registram controles e risco residual.
- índice da documentação
- guia do usuário por rota
- arquitetura
- roadmap v0.9.3–v1.0
- regras clínicas
- Research & RWE e Evidence Intelligence
- interoperabilidade
- IA e busca lexical
- frontend e i18n, testes e operações
- auditorias históricas, changelog e índice de releases
cd backend
..\.venv\Scripts\python -m ruff check . --no-cache
..\.venv\Scripts\python -m pytest
cd ..\frontend
npm run lint
npm run typecheck
npm run test:coverage
npm run build
npm run test:e2e
cd ..
python scripts/check_assets.pyOs gates completos estão em .github/workflows/ci.yml, .github/workflows/security.yml e nos scripts
scripts/check_*.py.
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