Seleção da Stack Tecnológica

Para a construção da plataforma, o backend é sustentado pelo microframework Flask em Python, responsável por expor endpoints RESTful. O frontend utiliza Vue.js para criar uma interface reativa e dinâmica. O motor de sugestões personalizadas pode ser implementado através de filtragem colaborativa ou modelos de aprendizado profundo, utilizando bibliotecas como TensorFlow ou PyTorch.

Divisão dos Módulos do Sistema

Componentes de Backend

• Gestão de Acesso: Controle de autenticação e autorização utilizando JSON Web Tokens (JWT).
• Ingestão de Métricas: Armazenamento de indicadores como Índice de Massa Corporal (IMC) e rotinas de exercícios, modelados via SQLAlchemy.
• Motor de Sugestões: Processamento de dados históricos para gerar orientações personalizadas, empregando ferramentas como scikit-learn ou a biblioteca Surprise.

Componentes de Frontend

• Painel de Controle: Renderização gráfica de indicadores físicos com integração do ECharts.
• Exibição de Orientações: Cartões interativos com dicas de nutrição e treinos, desenvolvidos com componentes reutilizáveis do Vue.
• Formulários de Entrada: Interfaces para registro de métricas e feedback do usuário, estilizadas com Vuetify.

Fluxo de Desenvolvimento

1. Modelagem do Banco de Dados

A persistência dos perfis e métricas pode ser realizada em PostgreSQL ou SQLite. Abaixo, um exemplo de esquema relacional:

CREATE TABLE patient_metrics (
    patient_id SERIAL PRIMARY KEY,
    body_mass_index DECIMAL(4,2),
    workout_duration_minutes INTEGER,
    recorded_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

2. Construção da API

Exemplo de endpoint no Flask para recuperar as orientações personalizadas:

from flask import jsonify
from flask_jwt_extended import jwt_required, get_jwt_identity

@app.route('/api/v1/suggestions', methods=['GET'])
@jwt_required()
def fetch_suggestions():
    current_user = get_jwt_identity()
    metrics = PatientMetrics.query.filter_by(patient_id=current_user).first()
    tailored_advice = compute_suggestions(metrics)
    return jsonify(tailored_advice), 200

3. Implementação do Algoritmo de Recomendação

Utilizando a decomposição em valores singulares (SVD) para prever preferências:

from surprise import Dataset, SVD, Reader
import pandas as pd

def build_prediction_model(df: pd.DataFrame):
    reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
    dataset = Dataset.load_from_df(df[['patient_id', 'routine_id', 'score']], reader)
    model = SVD(n_factors=50, random_state=42)
    model.fit(dataset.build_full_trainset())
    return model

4. Entegração com o Frontend

Consumo da API utilizando a sintaxe moderna do JavaScript com Axios:

async function loadUserSuggestions(userToken) {
    try {
        const response = await axios.get('/api/v1/suggestions', {
            headers: { Authorization: `Bearer ${userToken}` }
        });
        this.userSuggestions = response.data;
    } catch (error) {
        console.error('Falha ao carregar sugestões:', error);
    }
}

Estratégia de Implantação

• Servidor de Aplicação: Containerização via Docker, orquestrando Nginx como proxy reverso e Gunicorn para servir o Flask.
• Interface do Usuário: Compilação dos assets do Vue.js e distribuição através de uma CDN ou servidor estático.
• Serviço de Machine Learning: Isolamento do modelo preditivo em um microsserviço dedicado, comunicando-se via gRPC ou filas de mensagens.

Plano de Garantia de Qualidade

• Testes Unitários: Validação das regras de negócio e funções puras utilizando pytest.
• Testes de Integração: Verificação dos contratos de API e fluxos de ponta a ponta com Postman ou Newman.
• Testes de Carga: Simulação de tráfego intenso e identificação de gargalos empregando Locust.