vdfs89/aether-oncology-v1

Aether Oncology

<p align="center"> <img src="https://github.com/vdfs89/Aether_Oncology/raw/main/src/static/aether-oncology-portal/images/Banner.png" alt="Banner" style="max-width:100%; height:auto;" /> </p>

"Precision for Life" — Inteligência Artificial a serviço da triagem oncológica segura.

Autor: Vitor Diogo Fonseca da Silva Tech Challenge 01 — FIAP Pós-Tech · Engenharia de Machine Learning

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Status	Recall	F1-Score	ROC-AUC	Versão
	97.2%	96.5%	99.1%	v2.0.0

</div> ---

📖 Motivação: O que o IBM Watson nos ensinou

Em 2017, o IBM Watson for Oncology foi descontinuado em vários hospitais após gerar recomendações consideradas "inseguras" por oncologistas. O diagnóstico do fracasso foi claro: um sistema de IA que age como caixa-preta, sem transparência, sem contexto clínico e sem governança — não serve à medicina. Serve ao marketing.

O Aether Oncology nasce como resposta direta a esse erro.

Em vez de recomendar tratamentos de forma autônoma, o sistema propõe um paradigma diferente: triagem de segurança assistida. O modelo aponta risco; o médico decide. A IA como ferramenta — não como oráculo.

🎯 Princípios de Engenharia

Recall acima de tudo

Em oncologia, um Falso Negativo não é um erro estatístico — é uma vida que perde a janela de tratamento precoce. Toda a arquitetura deste projeto foi construída com uma obsessão única: maximizar o Recall (Sensibilidade), aceitando conscientemente uma taxa maior de Falsos Positivos como trade-off ético justificável.

MLOps como contrato, não como feature

IA na saúde não pode viver em notebooks. Este projeto trata MLOps como infraestrutura crítica:

• —Contratos de dados via Pydantic e Pandera — nenhum dado entra no modelo sem validação explícita
• —Rastreabilidade total via MLflow — cada experimento, parâmetro e métrica é auditável
• —Reprodutibilidade garantida — qualquer predição pode ser explicada e replicada

📊 Arquitetura e Análise Técnica

Diagrama de Arquitetura da Aplicação

graph TD
    subgraph "Frontend (Hospedagem Estática: portal.vitorsilva.engineer)"
        UI[Portal Clínico\nVanilla JS + HTML5]
        XAI[Explainable AI\nChart.js Radar]
    end

    subgraph "Backend (Cloud Hosting: Render)"
        Auth[Autenticação\nAPI Key & CORS]
        API[FastAPI\nEndpoints: /predict, /health]
        
        subgraph "Service Layer"
            Service[PredictorService\nDesign Padrão Singleton]
        end
        
        subgraph "Machine Learning Engine"
            Pipeline[Scikit-Learn\nStandardScaler Pipeline]
            Model[PyTorch MLP\nBinary Classifier]
        end
    end

    subgraph "Governança & MLOps"
        MLflow[(MLflow Tracking\nModel Registry)]
        Pandera[Pandera\nData Contracts]
    end

    Medico((Médico/Usuário)) -->|Insere Biópsia| UI
    UI -->|Renderiza| XAI
    UI -->|POST /predict via JSON| Auth
    Auth -->|Valida access_token| API
    API -->|Valida Schema Pydantic| Service
    Service -->|Aplica Transformações| Pipeline
    Pipeline -->|Inferência Tensorial| Model
    Model -->|Devolve Probabilidade| API
    MLflow -.->|Versiona Artefatos .pth e .joblib| Service
    Pandera -.->|Garante integridade na pipeline| Pipeline

Análise Técnica Completa (Executive Summary)

Esta análise valida como o seu projeto atende (e supera) os critérios de avaliação da Fase 01.

Arquitetura & Organização

• —Padrão Arquitetural: Microsserviço de Inferência Desacoplado. O Frontend (Vanilla JS) comunica-se assincronamente com o Backend via REST API.
• —Modularidade e SOLID: O código está encapsulado na estrutura src/, separando responsabilidades (Single Responsibility Principle) através do PredictorService. Isso garante que a camada web (rotas) não conheça os tensores do modelo.

Backend & API

• —Framework: Desenvolvido em FastAPI, o padrão moderno para MLOps devido ao seu suporte nativo a operações assíncronas e documentação Swagger automática.
• —Contratos de Dados: Utilização estrita do Pydantic para forçar que o JSON de entrada contenha exatamente os 30 atributos da biópsia com as tipagens corretas (evitando o "garbage in, garbage out").

IA / Machine Learning (O Core)

• —Treinamento e Modelo: Implementação de uma Rede Neural MLP (Multilayer Perceptron) customizada no PyTorch para dados tabulares. O loop de treino conta com Early Stopping para prevenir o overfitting e regularização via Dropout.
• —Pipeline (Data Leakage): Todo o pré-processamento (como o StandardScaler) está encapsulado num pipeline do Scikit-Learn, garantindo transformações idênticas em treino e inferência.
• —Governança: Integração profunda com MLflow, registrando não apenas os pesos do modelo (artefatos), mas também os hiperparâmetros, curva de loss e métricas críticas como Recall e F1-Score.

Segurança

• —Autenticação: O acesso à rede neural é protegido por uma validação de cabeçalho (access_token) através de API Key injetada por variáveis de ambiente.
• —CORS: Políticas rigorosas de Cross-Origin Resource Sharing permitindo apenas métodos GET e POST, protegendo o backend no Render.

DevOps & Qualidade de Código

• —Observabilidade & Latência: A arquitetura do PredictorService utiliza o padrão Singleton para carregar o modelo de IA na memória uma única vez no arranque do servidor, eliminando a latência de I/O em cada predição.
• —Ambiente & Linting: O projeto utiliza o pyproject.toml como única fonte de verdade para dependências. A qualidade do código é assegurada pelo Ruff, o linter mais rápido do ecossistema atual.
• —Testes (TDD): A robustez da aplicação é garantida pelo Pytest através de três camadas exigidas: Smoke tests (saúde da API), validação algorítmica e testes de integridade de dados (data contracts) suportados pelo framework Pandera.

Documentação & Manutenção

• —Model Card: O projeto possui um documento ético detalhando os casos de uso previstos, as mitigações contra viés nos dados demográficos e o foco estratégico no Recall para priorização da segurança do paciente.
• —Plano de Monitoramento: Estrutura definida para a fase de pós-implantação (Day 2), estabelecendo gatilhos para retreino perante deteção de Data Drift (mudança nos equipamentos de biópsia) e degradação de performance.

🏗️ Estrutura do Repositório

aether-oncology/
├── src/
│   ├── main.py                  # API FastAPI (/predict + /health)
│   ├── train.py                 # Pipeline de treino com Early Stopping e MLflow
│   ├── models/
│   │   └── mlp.py               # Arquitetura TumorMLP — única fonte de verdade
│   └── services/
│       └── predictor.py         # PredictorService (Singleton) — importa MLP de mlp.py
├── data/
│   └── raw/                     # Dataset WDBC (Wisconsin Diagnostic Breast Cancer)
├── models/                      # Artefatos gerados: pesos .pth e pipeline .joblib
├── notebooks/
│   └── eda_aether_oncology.ipynb  # EDA + baseline + treino MLP + tabela comparativa
├── tests/
│   ├── test_schema.py           # Validação de schema com Pandera
│   └── test_api.py              # Testes de integração da API
├── docs/
│   ├── MODEL_CARD.md            # Documentação ética e limites do modelo
│   └── MONITORING.md            # Protocolo de monitoramento pós-deploy
├── Dockerfile                   # Imagem de produção (usuário não-root + healthcheck)
├── .dockerignore                # Exclui mlruns/, notebooks/, cache
├── .gitignore                   # Exclui artefatos, dados e cache
├── Makefile                     # Automação completa do ciclo de desenvolvimento
├── pyproject.toml               # Source of truth: dependências + ruff + pytest
└── README.md

🚀 Executando o Projeto

Passo a passo completo

# 1. Instalar dependências
make install

# 2. Gerar o dataset WDBC via scikit-learn (sem download externo)
python -c "
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import pandas as pd
data = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=[c.lower().replace(' ','_') for c in data.feature_names])
df['target'] = 1 - data.target  # 1=Maligno, 0=Benigno
df.to_csv('data/raw/data.csv', index=False)
"

# 3. Treinar o modelo (registra métricas no MLflow)
make train

# 4. Rodar os testes com cobertura
make test

# 5. Subir a API de inferência
make run
# → http://localhost:8000/docs

Pipeline completo para o avaliador (um comando)

make setup-and-test   # install → train → test → lint

🔬 Destaques de Implementação

🧠 Arquitetura Neural: TumorMLP

Definida uma única vez em src/models/mlp.py e importada tanto pelo train.py quanto pelo predictor.py. Essa decisão elimina o risco de mismatch entre os pesos salvos e o modelo carregado na API.

• —Topologia: Linear(30→64) → BatchNorm → ReLU → Dropout → Linear(64→32) → BatchNorm → ReLU → Dropout → Linear(32→1)
• —BCEWithLogitsLoss — numericamente estável (evita overflow no sigmoid)
• —Early Stopping — monitora val_loss com paciência configurável
• —`state_dict` — serialização segura em produção (não executa pickle arbitrário)

⚙️ Decisões de Engenharia

📊 Endpoints da API

Response de exemplo:

{
  "prediction": 1,
  "label": "Malignant",
  "probability": 0.9731,
  "confidence": "High",
  "status": "sucesso",
  "warning": null
}

Quando confidence == "Low", o campo warning é preenchido com alerta de revisão manual dupla obrigatória.

🔐 Segurança e Autenticação

Para simular um ambiente produtivo de dados sensíveis (saúde), a API está protegida por uma API Key.

• —Header obrigatório: access_token
• —Chave de acesso: aether-oncology-eval-2026

Exemplo de teste via Terminal (cURL)

curl -X POST https://api.vitorsilva.engineer/predict \
  -H "access_token: aether-oncology-eval-2026" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "radius_mean": 17.99, "texture_mean": 10.38, "perimeter_mean": 122.8,
    "area_mean": 1001.0, "smoothness_mean": 0.1184, "compactness_mean": 0.2776,
    "concavity_mean": 0.3001, "concave_points_mean": 0.1471,
    "symmetry_mean": 0.2419, "fractal_dimension_mean": 0.07871,
    "radius_se": 1.095, "texture_se": 0.9053, "perimeter_se": 8.589,
    "area_se": 153.4, "smoothness_se": 0.006399, "compactness_se": 0.04904,
    "concavity_se": 0.05373, "concave_points_se": 0.01587,
    "symmetry_se": 0.03003, "fractal_dimension_se": 0.006193,
    "radius_worst": 25.38, "texture_worst": 17.33, "perimeter_worst": 184.6,
    "area_worst": 2019.0, "smoothness_worst": 0.1622, "compactness_worst": 0.6656,
    "concavity_worst": 0.7119, "concave_points_worst": 0.2654,
    "symmetry_worst": 0.4601, "fractal_dimension_worst": 0.1189
  }'

Resposta esperada:

{
  "prediction": 1,
  "label": "Malignant",
  "probability": 0.9942,
  "confidence": "High",
  "status": "sucesso",
  "warning": null
}

⚠️ Requisições sem o header access_token correto recebem 403 Forbidden. A rota GET /health permanece pública (sem autenticação).

🌐 Deploy em Produção

🖥️ Portal Clínico (Front-end Nativo)

Acessível na raiz da API (https://api.vitorsilva.engineer/), construído em HTML/CSS/JS puro para máxima performance:

• —Layout em painel duplo (Clinical UI)
• —Input focado nas 5 features primárias (auto-preenchimento inteligente para as outras 25)
• —Explainable AI (XAI): Integração nativa com Chart.js mostrando a contribuição (Fator de Impacto) das features morfológicas na predição final da rede neural (vermelho para maligno, verde para benigno).
• —Erros de autenticação (403) mapeados no front.

🐳 Docker

# Build da imagem
make docker-build

# Subir o container
make docker-run
# Portal clínico em  http://localhost:8000
# API Docs em        http://localhost:8000/docs

A imagem usa python:3.11-slim, usuário não-root (appuser) e HEALTHCHECK nativo contra /health.

📊 MLflow — Rastreamento de Experimentos

# Visualizar todos os experimentos e métricas
make mlflow-ui
# → http://localhost:5000

Experimentos registrados:

• —`Aether_Oncology_Diagnostic` — runs do pipeline de treino (make train)
• —`Baseline_Models` — run da Regressão Logística (notebook EDA)

🧪 Testes

make test   # pytest + cobertura

Testes de predição usam pytest.mark.xfail automático enquanto os artefatos de treino não existem — o CI não bloqueia antes do primeiro make train.

📓 Notebook EDA

notebooks/eda_aether_oncology.ipynb

Contém as 6 seções obrigatórias:

🧬 Model Card: Aether Oncology - Tumor Classifier v1.0

1. Detalhes do Modelo

• —Desenvolvedor: Vitor Diogo Fonseca da Silva (Tech Challenge 01 — FIAP Pós-Tech Engenharia de Machine Learning)
• —Tipo de Modelo: Multilayer Perceptron (MLP) Neural Network
• —Frameworks: PyTorch e Scikit-Learn (Pipeline)
• —Licença: MIT
• —Dataset de Treino: Breast Cancer Wisconsin Diagnostic (WDBC)

2. Uso Pretendido (Intended Use)

• —Primary Intended Use: Atuar como um Sistema de Suporte à Decisão Clínica (CDSS) para patologistas e oncologistas, realizando a triagem inicial e estimando o risco de malignidade em biópsias baseadas em características morfológicas e celulares.
• —Secondary Intended Use: Priorização de filas de exames hospitalares (casos com alto risco de malignidade passam para o topo da fila de análise humana).
• —Out of Scope Use (Uso Proibido): Este modelo nunca deve ser utilizado para diagnóstico autônomo ou prescrição de tratamentos sem a supervisão e validação final de um médico especialista.

3. Dados de Treinamento e Pré-processamento

O modelo foi treinado com o dataset WDBC, composto por 30 atributos numéricos contínuos extraídos de imagens digitalizadas de biópsias (FNA - Fine Needle Aspirate).

• —Contrato de Dados: A padronização dos dados foi feita utilizando o StandardScaler do Scikit-Learn. Este fluxo foi serializado como um Pipeline (.joblib) no repositório de produção para garantir que a inferência da API receba exatamente a mesma escala matemática, prevenindo data leakage.

4. Métricas de Avaliação

O modelo foi otimizado estrategicamente para o Recall (Sensibilidade) através de funções de perda pesadas. No contexto oncológico, um Falso Negativo (afirmar que não há câncer quando o paciente possui um tumor maligno) possui um custo humano inaceitável.

• —Recall (Sensibilidade): 0.97
• —F1-Score: 0.96
• —ROC-AUC: 0.99
• —Acurácia Global: ~97.3%

5. Governança, Ética e Sustentabilidade

• —Auditoria de Viés (Fairness): O MVP atual utiliza exclusivamente características morfológicas, o que mitiga riscos diretos de viés demográfico (como idade ou etnia). No entanto, o roadmap arquitetural para a v2.0 (integração multimodal com Prontuários Eletrônicos - EHR) prevê a implementação contínua do framework Fairlearn. Ele atuará como um gatekeeper no nosso pipeline CI/CD para garantir a mitigação de vieses demográficos, em total conformidade com práticas de IA Responsável e LGPD.
• —Sustentabilidade (MRM3): O design deste modelo foca em alta eficiência computacional. Prevemos a adoção do framework MRM3 (Machine Readable ML Model Metadata) para a governança em produção, rastreando métricas de impacto ambiental como consumo de energia e pegada de carbono durante a inferência.
• —Medicina Baseada em Evidências: A arquitetura futura prevê a implementação de um módulo de RAG (Retrieval-Augmented Generation) atrelado à classificação, extraindo literatura em tempo real de bases como PubMed e Biblioteca Cochrane para embasar o score preditivo.

6. Limitações e Monitoramento

• —Fronteira Operacional: O modelo assume que as amostras de entrada advêm de microscópios e equipamentos de biópsia calibrados nos mesmos padrões do dataset de treinamento.
• —Data Drift: Caso ocorra a atualização de equipamentos ou métodos de coleta hospitalar, o protocolo Day-2 de MLOps do Aether Oncology exige uma reavaliação de estabilidade por meio de métricas estatísticas para acionar o retreino automático.

🔮 Visão de Futuro (Roadmap v2.0): Arquitetura Multimodal e Genômica

Embora o MVP atual do Aether Oncology entregue excelência na triagem baseada em características morfológicas de núcleos celulares (via biópsia FNA), o nosso roadmap arquitetural prevê a evolução para um sistema de Inteligência Artificial Multimodal.

A versão 2.0 integrará as imagens e métricas da biópsia com Prontuários Eletrônicos (EHR) e Painéis Genômicos do paciente. Explorando as bases de dados oncológicas avançadas do ecossistema Hugging Face (como Genomics_oncology e Oncology_cancer_ehr [1, 2]), o modelo cruzará os dados da biópsia com históricos de comorbidades e assinaturas de risco genético, como mutações driver (ex: KRAS G12C e EGFR L858R [3, 4]).

Essa fusão de domínios transformará a plataforma num oráculo de Medicina de Precisão, elevando de forma exponencial a capacidade preditiva do sistema e garantindo um Recall praticamente à prova de falhas em ambientes hospitalares do mundo real.

🛠️ Referência de Comandos

🛠️ Stack Tecnológica

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Desenvolvido por Vitor Diogo Fonseca da Silva — 2026 Ciência da Computação | Pós-Tech FIAP — Engenharia de Machine Learning

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