Desenvolvimento de Modelo de Ia para Assistência Médica com Sugestão de Prescrições e Diagnósticos

Estou buscando um desenvolvedor para criar um modelo de IA próprio para auxiliar médicos na prescrição de medicamentos, diagnósticos e pedidos de exames. O sistema terá como base uma API que se integrará a qualquer prontuário eletrônico via web.

A entrada para o modelo será uma conversa entre o médico e o paciente (por voz ou texto). O sistema deverá processar essa entrada, analisar o contexto clínico e gerar uma anamnese padronizada, sugerir diagnósticos e prescrições (baseadas em históricos e protocolos de saúde), além de fornecer pedidos de exames relevantes.

Principais Funcionalidades:

Processamento de Linguagem Natural (NLP):

Captura e processamento da conversa entre médico e paciente (tanto em texto quanto em voz) para extrair sintomas e informações relevantes.
O sistema deverá interpretar a entrada de maneira eficaz para entender o contexto clínico.
Análise e Previsão de Diagnósticos:

A IA deve ser capaz de sugerir diagnósticos com base nos relatos de pacientes e na anamnese padronizada.
Os diagnósticos serão sugeridos com base em dados históricos e nos protocolos médicos da base de dados de doenças.
Sugestão de Prescrições e Pedidos de Exame:

Utilizando os históricos de prescrições médicas e anamnese, a IA sugerirá tratamentos e medicamentos adequados, com base na Relação Nacional de Medicamentos (RENAME) e protocolos de saúde.
Além disso, o sistema sugerirá pedidos de exame relevantes conforme a situação clínica.
Integração via API:

O sistema será acessível via API e deverá ser capaz de se integrar a diferentes sistemas de prontuário eletrônico, tornando a solução flexível e adaptável a diferentes ambientes.
A API deverá ser robusta o suficiente para fornecer resultados rápidos e precisos, integrando tanto a entrada de voz quanto texto.
Especificações Técnicas:

Entrada de dados: Conversas entre médico e paciente (texto e voz).
Saída: Diagnóstico sugerido, anamnese padronizada, modelos de prescrição e pedidos de exame.
Processamento de voz: Deve incluir conversão de fala para texto, usando serviços como Google Speech-to-Text ou similares.
Base de dados: Histórico de prescrições, evolução médica e pedidos de exame, base nacional de medicamentos (RENAME) e cadastro de doenças.
Infraestrutura de IA: O modelo de IA deve ser treinado e hospedado no Google Cloud (ou similar), utilizando frameworks como TensorFlow, PyTorch, ou Hugging Face.
Segurança e Compliance: O sistema deve estar em conformidade com a LGPD e outras regulamentações de privacidade de dados, além de garantir a criptografia dos dados médicos.