Sistema de Apoio à Decisão, Deteção de Erros e Formação Médica em Terapêuticas Injetáveis

Abstract

Este documento relata o projeto de mestrado do autor, para o qual foi necessário definir uma arquitetura cloud de forma a implementar uma prova de conceito do módulo de apoio à decisão, deteção de erros e formação médica de terapêuticas injetáveis do produto da MedicineOne: o M1. A pesquisa foi maioritariamente efetuada através da análise da documentação de três cloud providers pertencentes a três empresas distintas: AWS da Amazon, Azure da Microsoft e GCP da Google. É definido que o cloud provider a utilizar será o AWS, uma vez que, além de algumas vantagens sobre os restantes, é o cloud provider utilizado em outros produtos da MedicineOne. Será também definido um plano para a implementação de uma prova de conceito desta solução, através da sua arquitetura, produtos cloud a utilizar e divisão de tarefas de implementação por fases. Todas estas decisões serão justificadas e todo o processo de implementação será detalhadamente explicado ao longo deste documento. Por fim, serão efetuados comentários, uns de forma a visar o futuro deste projeto após o término do estágio curricular, e os restantes em forma de conclusões e críticas a todo o processo de estágio efetuado. O projeto foi concluído com sucesso uma vez que os requisitos funcionais foram cumpridos. No entanto, não se encontra totalmente de acordo com o que seria o seu maior potencial. Nesse sentido, verifica-se a falta de certas validações no código, bem como, o uso de uma biblioteca de forma a facilitar a transição de objetos entre camadas da arquitetura.

This document's scope is to report a master's degree project in which the author aims to define a cloud architecture that serves the purpose of hosting a concept proof of the module of decision support, error detection and medical instruction on injectable therapies that belongs to MedicineOne's product: M1. The research's data was mainly gathered on the documentation of the three biggest cloud providers on the market, which are AWS, from Amazon; Azure, from Microsoft; and GCP, from Google. It will be decided that the cloud provider to use is AWS. Beyond it's own advantages over other cloud providers, it's also already used with some of other MedicioneOne's products. There will also be the definition of a plan to follow for the implementation of a proof of concept for this project, which is divided between the cloud arquitecture, cloud tecnologies to use, and implementation tasks division. All the decisions will be justified, and all the implementation processes will be carefully explained. By the end of the document, some comments will be made about the future of this project, after the end of the internship. Also, there will be some remarks and conclusions to be taken about the whole process of the internship. The project was successfully concluded, since all the functional prerequisites were accomplished. Nevertheless, it is not fully what was intended. In that sense, one can tell there are some missing validation to do in the project's code, as well as the usage of a library in order to facilitate the transition between objects from different layers of the architecture.