https://arquitetura.sintese.eco.br Acreditamos que podemos estender para as demais áreas, além da saúde, o nosso conceito de super app criando um console unificado da pessoa com o ambiente: Next.js (Vercel); Neo4J (Aura DB); Cloud (GCP) para Apache (Spark/Kafka/Arrow); and Digital Ocean apps for IA with Python. Em resumo, que uma empresa teria de tecnologia. Incomoda o fato das pessoas não saberem da importância de ter uma estrutura tecnológica profissional que poderiam ser adquiridos com o preço de uma pizza por mês. Ao invés de abrirem mão dos seus dados em plataformas gratuitas que ganham nas duas pontas (cliente e produtor de conteúdo), vendem os dados que não são seus de forma explícita. E está tudo bem. É gratuíto! Posso comprar mais uma pizza este mês. A cultura é importante, acreditamos que o momento atual é um divisor de águas. Um ponto importante, sobre o aspecto da modelagem dos schemas Graph DB, é a sua modificação, baseada nos parâmetros objetivados pelos modelos construídos através da GDS (Graph Data Science). Podem ser criados schemas customizados com nodos que conterão propriedades anteriormente armazenadas em relacionamentos. Isto porque o Engenheiro do Conhecimento tem necessidades específicas. As customizações permitem que se possa criar o ML Pipeline e Modelos de treinamento ou testes na GDS. Os registros serão definidos, conforme análise buscando a padronização de informações definidas pelo protocolo de comunicação HL7 para sistemas de saúde. O arquivo no modelo do protocolo gerado para a comunicação terá, portanto, em um único item, o paciente, ou o mapa com todas as suas respectivas informações relacionadas ao Graph DB, formando a estrutura do seu schema adaptável à estrutura de um arquivo Json. Considera-se, essa, a principal ideia retirada do protocolo de comunicação HL7, citado anteriormente em outros momentos. O referido processo permite que sejam identificados todos os relacionamentos e entidades convencionais orientadas a apenas um único registro, fornecendo a capacidade de integração com bases de conhecimentos externas através do mapeamento do relacionamento entre os conceitos internos e externos possibilitada por APIs para conexão com os Graph DBs da área da saúde, disponibilizadas pelo sintese.eco.br. A aplicação móvel do prontuário eletrônico é integrada à nuvem através de um projeto backend, que permite registrar o aplicativo com o uso de um identificador “API key” do projeto Next.JS. A comunicação é realizada pelas consultas definidas dentro dos métodos de controle com a função de realizar o processo de busca/envio de dados das mensagens trocadas. Posteriormente é iniciada a sua persistência a partir do console web health.eco.br integrado (servidor e cliente) na linguagem Next.JS e, então, gravados na nuvem e, finalmente sincronizados no Graph DB Aura, montando o mapa de conceitos e relacionamentos que comporão o próprio prontuário do paciente.