Interface de IA para Saúde - Projeto COMPET-CISAM/UPE

Este repositório contém o código-fonte de uma interface web customizada, baseada no Open WebUI, para um projeto de Inteligência Artificial na área da saúde. A iniciativa é uma colaboração do grupo de extensão e pesquisa COMPET com o Centro Integrado de Saúde Amaury de Medeiros (CISAM) da Universidade de Pernambuco (UPE), em Recife.

A plataforma foi adaptada para servir como um ambiente seguro e intuitivo para interação com modelos de linguagem especializados, focados em apoiar profissionais, residentes e pesquisadores das áreas de Saúde da Mulher, Obstetrícia e Neonatologia.

✨ Principais Funcionalidades e Customizações

• Interface Adaptada: A interface foi modificada para refletir a identidade visual da UPE e otimizar o fluxo de trabalho dos profissionais de saúde do CISAM.
• Segurança e Privacidade (On-Premises): Projetado para rodar em servidores locais (on-premises), garantindo que nenhum dado sensível de paciente seja exposto externamente, em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
• Assistente Especializado: Conecta-se a modelos de IA que podem ser treinados para fornecer apoio à decisão clínica, sumarizar documentos, e acessar rapidamente protocolos e literatura médica relevante.
• Foco no Usuário Clínico: Componentes como o chat, entrada de texto e diálogos foram ajustados para as necessidades de um ambiente hospitalar.
• Potencial para Ensino: A ferramenta pode ser usada como um ambiente de simulação para o treinamento de residentes e estudantes, permitindo a exploração segura de casos clínicos.
• Análise de prontuários médicos: Analisa prontuários médicos de forma simplificada na interface e retorna uma avaliação do paciente.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Frontend: SvelteKit
• Backend: Python e Ollama (através do Open WebUI)
• Containerização: Docker e Docker Compose

🚀 Como Executar o Projeto Localmente

Siga os passos abaixo para ter a interface rodando em sua máquina.

Pré-requisitos

• Git
• Docker e Docker Compose

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone [https://github.com/compet-cisam/interface.git](https://github.com/compet-cisam/interface.git)
   cd interface

2. Crie o arquivo de ambiente: O projeto usa um arquivo .env para configurar variáveis de ambiente. Renomeie o arquivo de exemplo:

   mv .example.env .env

   (*Nota: Você pode editar o arquivo .env se precisar alterar alguma configuração, como as portas dos serviços).

3. Baixar o modelo Medgemma medgemma-4b-it-Q8_0.gguf do Hugging Face:

   cd modelfiles/medgemma-4b-it-Q8_0
   wget [https://huggingface.co/kelkalot/medgemma-4b-it-GGUF/resolve/main/medgemma-4b-it-Q8_0.gguf](https://huggingface.co/kelkalot/medgemma-4b-it-GGUF/resolve/main/medgemma-4b-it-Q8_0.gguf)

4. Adicionar o modelo dentro do container do Ollama:

   docker exec -it <nome_do_container_ollama> ollama create nome_do_modelo_novo -f /modelfiles/nome_do_modelo_novo/Modelfile

   Como adicionar outros modelos:

   1. Criar pasta para o modelo novo dentro da pasta modelfiles: /modelfiles/nome_do_modelo_novo (substituir nome_do_modelo_novo pelo nome desejado).
   2. Dentro da pasta nova, criar um arquivo Modelfile contendo as instruções para a execução do modelo pelo Ollama — checar a documentação do Ollama ou o Modelfile já existente em /modelfiles/medgemma-4b-it-Q8_0.
   3. Na pasta raiz, alterar o arquivo entrypoint.sh para incluir o modelo desejado (antes de wait):

      [...]
      
      ollama create nome_do_modelo_novo -f /modelfiles/nome_do_modelo_novo/Modelfile
      
      wait

   4. Rebuildar o ambiente e acessar a interface atualizada:

      docker-compose down
      docker-compose up -d --build

      Acesse: http://localhost:8080

5. Inicie os containers: Na pasta raiz do projeto, execute o comando:

   docker-compose up -d

   O comando irá construir as imagens dos containers e iniciá-los em background (-d).

   Caso não queira usar todos os containers

   • Para deixar o ambiente de desenvolvimento mais leve, você pode inicializar apenas os containers necessários. Na pasta raiz do projeto, execute o comando:

   docker compose up -d ollama open-webui

6. Acesse a interface: Após a inicialização, a interface estará disponível no seu navegador. Acesse o endereço:

   http://localhost:8080
   

   (*A porta pode variar. Verifique o arquivo docker-compose.yaml ou seu .env se necessário).

ATENÇÃO:

• O servidor Ollama não deve estar rodando na sua máquina; esse processo deve ser feito através do Docker Compose.
• Não commitar diretamente na branch main.
• Qualquer problema ao tentar configurar o projeto na sua máquina, entre em contato.