O HealthAI é um protótipo de uma plataforma web inovadora projetada para auxiliar usuários a identificar possíveis condições médicas com base em sintomas relatados, utilizando a estrutura para integração futura de um modelo de Machine Learning (ML). Além do diagnóstico, a plataforma oferece recursos essenciais como geolocalização de clínicas e um dashboard administrativo para médicos.
Este projeto demonstra proficiência em desenvolvimento Full-Stack moderno, combinando um frontend reativo com um backend robusto e escalável.
| Funcionalidade | Descrição | Status no Protótipo |
|---|---|---|
| Formulário Inteligente de Sintomas | Interface para inserção de sintomas. | ✅ Implementado |
| Sugestões de Diagnóstico com IA | Recebe sugestões de condições e explicações. | ✅ Simulado (Pronto para ML real) |
| Cadastro e Login | Separação de perfis (Usuário e Médico). | ✅ Simulado (JWT/Sessão) |
| Mapa com Clínicas Próximas | Exibe especialistas e clínicas com base na localização. | ✅ Simulado (Dados em memória) |
| Histórico de Consultas | Armazena o histórico de diagnósticos do usuário. | ✅ Implementado |
| Dashboard para Médicos | Área administrativa com estatísticas e histórico de pacientes. | ✅ Implementado |
| Camada | Tecnologia | Descrição |
|---|---|---|
| Frontend | React | Biblioteca JavaScript para construção da interface de usuário. |
| Estilização | Tailwind CSS | Framework CSS utilitário para design rápido e responsivo. |
| Backend | Node.js | Ambiente de execução JavaScript no lado do servidor. |
| Framework Web | Express | Framework minimalista e flexível para construir a API RESTful. |
| Comunicação | Axios | Cliente HTTP para comunicação entre Frontend e Backend. |
| Autenticação | JWT (Simulado) | Estrutura para autenticação baseada em tokens. |
| ML/IA | Lógica de Simulação | Estrutura pronta para integração com TensorFlow.js ou APIs médicas. |
O projeto segue uma arquitetura de microsserviços simples, separando o Frontend e o Backend em diretórios distintos, comunicando-se via API RESTful.
health-ai-platform/
├── backend/ # Servidor Node.js/Express
│ ├── node_modules/
│ ├── src/
│ │ └── routes/ # Rotas da API (auth, diagnosis, location, doctor)
│ ├── .env.example # Variáveis de ambiente
│ ├── index.js # Arquivo principal do servidor
│ └── package.json
├── frontend/ # Aplicação React/Vite
│ ├── node_modules/
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # Componentes reutilizáveis (Navbar, Footer)
│ │ ├── pages/ # Páginas principais (Home, Diagnosis, Login, etc.)
│ │ ├── App.jsx
│ │ └── main.jsx
│ ├── index.html
│ ├── package.json
│ ├── tailwind.config.js
│ └── vite.config.js # Configuração do proxy para o backend
└── README.md
backend:
cd health-ai-platform/backend
npm install
.env na pasta backend e copie o conteúdo de .env.example para ele.
cp .env.example .env
Nota: Para este protótipo, as variáveis de ambiente não são estritamente necessárias, mas o arquivo
.envé essencial para um projeto real.
node index.js
# O servidor estará rodando em http://localhost:5000
frontend:
cd ../frontend
npm install
npm run dev
# A aplicação estará rodando em http://localhost:3000
Certifique-se de que o Backend (porta 5000) esteja rodando antes de iniciar o Frontend (porta 3000).
O projeto foi estruturado para ser facilmente expandido e transformado em uma aplicação de produção.
O arquivo backend/src/routes/diagnosisRoutes.js contém a lógica de simulação. Para a implementação real:
diagnosisRoutes.js..env.example.frontend/src/pages/Clinics.jsx, substitua a lista simulada de clínicas por uma chamada real a uma API de geolocalização (ex: Google Maps Places API ou OpenStreetMap Nominatim).react-google-maps ou react-leaflet para renderizar um mapa interativo, exibindo os marcadores das clínicas.A tecnologia tem o poder de transformar vidas — e na área da saúde, essa transformação pode literalmente salvar pessoas. O projeto HealthAI nasceu dessa visão: unir Inteligência Artificial, desenvolvimento web moderno e empatia humana para criar uma plataforma que ajude usuários a compreenderem melhor seus sintomas e a encontrarem o suporte médico adequado.
Como Embaixador DIO Campus Expert, percebi o quanto é importante que os novos desenvolvedores compreendam o impacto real que a tecnologia pode ter na sociedade. Por isso, o HealthAI não é apenas um exercício técnico — é um protótipo com propósito, que demonstra como o conhecimento adquirido pode ser aplicado em soluções que importam.
O HealthAI foi desenvolvido com uma arquitetura Full-Stack moderna, composta por:
Durante o desenvolvimento, busquei manter o projeto fiel às etapas reais de um produto de tecnologia — desde a simulação de dados e autenticação com JWT até a estrutura para integração futura com banco de dados e APIs de inteligência artificial.
O código foi cuidadosamente organizado para servir como base de estudos e também como modelo de arquitetura limpa para aplicações web modernas.
Em um mundo onde o acesso à informação médica é cada vez mais buscado online, ferramentas como o HealthAI representam um passo importante para educar, orientar e empoderar pessoas.
Ainda que o sistema não substitua um médico, ele pode ajudar o usuário a compreender seus sintomas, buscar ajuda profissional mais rapidamente e localizar clínicas próximas com facilidade.
Projetos assim ampliam o alcance da tecnologia de forma inclusiva e humanizada — conectando inovação à saúde, e desenvolvedores a causas reais.
No contexto da DIO, é um excelente exemplo de como aplicar conceitos de Full-Stack Development, APIs e IA em algo com propósito social.
O HealthAI é mais do que código: é um lembrete de que cada linha que escrevemos pode impactar vidas.
Quando usamos a tecnologia para cuidar, orientar e aproximar pessoas, deixamos de ser apenas desenvolvedores — nos tornamos agentes de transformação.
E é exatamente isso que o ecossistema da DIO nos inspira a ser: profissionais que constroem tecnologia com propósito.
“A verdadeira inovação acontece quando o conhecimento técnico encontra o coração humano.” 💙
Márcio Gil
💼 Embaixador DIO Campus Expert
🔗 LinkedIn
🌐 Deploy (GitHub Pages)
📦 Repositório no GitHub
Licença: MIT
Outubro de 2025