🧬 LABS2FHIR: Conversão de Exames Laboratoriais de PDFs para FHIR - v0.1.0

LABS2FHIR é uma aplicação teste em Python que automatiza a extração, classificação e padronização de resultados de exames laboratoriais em PDF para o padrão internacional HL7 FHIR R4, utilizando inteligência artificial e técnicas avançadas de NLP.

🚀 Visão Geral

Este projeto visa testar a capacidade dos LLMs de transformar dados não estruturados, como textos com resultados de exames laboratoriais, em recursos FHIR estruturados e codificados (LOINC e SNOMED-CT) no formato json, deixando-os prontos para integração com outras soluções de saúde digital.

Este é apenas o primeiro teste. Com a evolução do projeto novas funções e características serão implementadas.

---

🛠️ Funcionalidades Principais

• Upload de PDF contendo resultados de exames laboratoriais
• Extração robusta do texto do PDF
• Classificação automática (LLM) para validar se o arquivo contém realmente exames laboratoriais
• Estruturação dos dados (NLP/LLM) em formato padronizado (data, metodologia, parâmetros, resultados, unidades, valores de referência)
• Mapeamento automático para FHIR (Observation, DiagnosticReport, etc), incluindo codificação SNOMED-CT quando aplicável
• Saída de recurso FHIR, em JSON puro

---

📦 Instalação

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/eliandrolima/labs2fhir.git
cd labs2fhir

2. Crie e ative um ambiente virtual

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate     # Windows

3. Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

Obs: Será necessário configurar uma chave de API da OpenAI para uso dos LLMs e incluí-la em um arquivo .env. Veja o exemplo no arquivo .env.exemplo.

---

⚡ Uso Básico

Página Web rodando localmente

streamlit run app.py

Obs: Normalmente a página abre automaticamente e roda na porta 8501 (http://localhost:8501)

• No local indicado, arraste e solte o PDF ou selecione-o a partir do seu diretório.
• O sistema extrairá, classificará e converterá o PDF em um recurso FHIR, exibindo o resultado em JSON puro.

🚨 ALERTA IMPORTANTÍSSIMO: O CONTEÚDO DO PDF SERÁ ENVIADO PARA PROCESSAMENTO NA OPENAI, PORTANTO CERTIFIQUE-SE DE QUE O PDF UTILIZADO ESTEJA DEVIDAMENTE ANONIMIZADO OU QUE VOCÊ TENHA AUTORIZAÇÃO EXPLÍCITA DO DONO DO EXAME LABORATORIAL PARA FAZER O TESTE.

---

🔄 Fluxo da Aplicação

1. Recebimento do PDF
2. Extração do texto
3. Classificação do conteúdo (LLM)
4. Estruturação dos dados em markdown (LLM/NLP)
5. Mapeamento e geração do(s) recurso(s) FHIR (LLM)
6. Exibição do FHIR em formato JSON

---

🧩 Principais Dependências

• dotenv (variáveis de ambiente)
• PyMuPDF (extração do conteúdo do PDF)
• LangChain (LLM/NLP)
• Streamlit (UI)

Veja o arquivo requirements.txt para a lista completa.

📬 Contato

Dúvidas, sugestões ou críticas? Entre em contato através do meu LinkedIn: eliandrolima78