Por Alexa Weber Morales*

Ela tinha uma série de sintomas crônicos – cansaço, visão turva, sede excessiva – que não podiam ser atribuídos ao calor do verão. Quando o engenheiro da Oracle Cloud, Todd Sharp, levou sua filha de 13 anos ao hospital há um mês para descobrir o que estava errado, o diagnóstico não foi bom: ela tem diabetes tipo 1, o que significa uma vida inteira pela frente injetando insulina.

Sendo o engenheiro e “consertador” convicto que é, Sharp entrou em ação, pesquisando tecnologia de controle de diabetes em seu laptop enquanto velava pela filha no hospital.

Apenas algumas semanas depois, ele criou um aplicativo para smartphones, chamado Insulin Helper, para calcular o consumo de carboidratos e as doses de insulina de sua filha usando reconhecimento de imagem, uma balança de alimentos sem fio e dados nutricionais. Por fim, Sharp espera melhorar o aplicativo com machine learning para que ele se treine, com base nos dados pessoais da filha, não só para calcular as doses de insulina, mas também para prevê-las.

“Entramos no hospital na quarta-feira à noite, e recebemos alta na sexta-feira. Na sexta-feira à tarde, eu já estava formulando a arquitetura em meu cérebro “, diz Sharp, que trabalha como promotor de desenvolvimento na Oracle. “É para onde a minha mente vai imediatamente. Como posso usar as habilidades que tenho para facilitar a vida da minha filha?”

A situação
Todos os diabéticos vivem com um conjunto único de números que determinam os níveis saudáveis de açúcar no sangue. Estes números podem variar ao longo do dia, dependendo de fatores como exercício físico, alimentos consumidos e ingestão de insulina.

Uma variedade de empresas, incluindo Medtronic, Abbot Laboratories, DexCom e Insulet, já fabricam monitores contínuos de glicose, bombas de insulina e dispositivos de controle de diabetes relacionados em um mercado que está crescendo rapidamente. Mas Sharp, o desenvolvedor de software sempre curioso, não estava satisfeito com esse status quo.

Usando o aplicativo Insulin Helper em um smartphone ou laptop, a filha começa inserido sua fórmula exclusiva para dosagens regulares de insulina ao longo do dia. Na hora de comer, ela usa o aplicativo para tirar uma foto da comida e pesá-la. Após o serviço de reconhecimento de imagem identificar o alimento, o aplicativo recupera dados nutricionais do USDA e calcula a quantidade de gramas a ser consumida através de uma balança alimentar sem fio. Então a filha envia o nível de açúcar no sangue por meio de um monitor de glicose autônomo. Finalmente, ela recebe uma recomendação da dose de insulina apropriada com base na quantidade de carboidratos que consumirá.

O aplicativo vincula uma variedade de ferramentas de desenvolvedor populares com serviços de nuvem poderosos e dados abertos. Por exemplo, Sharp usou a estrutura Node.js JavaScript para programar a calculadora de fórmula de glicose, juntamente com uma variedade de serviços, como Simple Oracle Data Access (SODA, para recuperar dados JSON), Oracle REST Data Services (ORDS), Micronaut Data e Helidon (para codificar microsserviços), Oracle Functions (para chamadas sem servidor) e o Oracle Autonomous Database (que armazena todos os dados).

“A parte interessante desta abordagem multimodelo é que você pode lançar e extrair seus dados do Oracle Autonomous Database com microsserviços distribuídos no formato de que você precisar – relacional, JSON, XML, gráfico”, comenta Sharp. “O que você pode fazer com todos esses dados em três esquemas diferentes é combiná-los, consultá-los, fazer relatórios sobre os dados, treinar machine learning com eles – mas você ainda está no Oracle Database. Você não precisa fazer fornecimento de eventos ou algumas das abordagens tradicionais que teria que fazer para combinar esses dados em uma visualização unificada.”

Sharp está particularmente entusiasmado com o uso do Micronaut Data, um microsserviço novo, rapidíssimo, baseado em Java que pré-computa consultas ao banco de dados – essencialmente, adicionando anotações a seu código que determinam quais dados você está procurando. “Ele insere e extrai dados do Autonomous Database sem consultas SQL”, observa. “Todas as consultas são compiladas antecipadamente com base no seu esquema.”

O engenheiro, que vive em uma fazenda na Geórgia que automatizou parcialmente usando a nuvem e pequenas CPUs de hobby como Raspberry Pis, levou duas semanas para criar o aplicativo, e depois mais uma semana para refinar e testá-lo. “Ela foi diagnosticada em 10 de julho. O Micronaut Data foi lançado no dia 18 e, até o final do dia 19, eu o havia integrado ao serviço de nutrição”, comenta Sharp. “No dia 26 eu tinha um protótipo funcional. Desde então, tenho melhorado, corrigido bugs, refatorado e aperfeiçoado a interface do usuário.”

Abrindo caminho para soluções comerciais
A pesquisa inicial de Sharp revelou que, embora a tecnologia tenha evoluído para controlar a doença, há peças faltando – e ele tem o conjunto de habilidades para preenchê-las.

O software de código aberto desempenhou um papel importante no controle do diabetes. Embora monitores de glicose contínuos eliminem picadas manuais nos dedos e bombas de insulina possam fornecer dosagens basais (geralmente, uma quantidade definida de insulina administrada por hora) e doses em bolus (geralmente pré-refeição com base na ingestão estimada de carboidratos), soluções comerciais de pâncreas artificiais (APS) como o MiniMed 670G foram precedidas por soluções de código aberto do tipo “faça você mesmo”, como o OpenAPS e o Loop/LoopKit. Sharp diz que gostaria de abrir o código de sua solução em algum momento, mesmo que seja apenas para mostrar a outros desenvolvedores como ele a criou.

Mas seu trabalho de desenvolvimento ilustra algo maior: o potencial inexplorado para os cientistas cidadãos resolverem todos os tipos de problemas baseados em dados. E, quem sabe, sua prova de conceito pode inspirar outras soluções aprovadas pela FDA. Além disso, o processo de programar o aplicativo deu a Sharp insights sobre as capacidades dos produtos comerciais existentes que sua filha pode usar.

Em última análise, Sharp espera que os desenvolvedores e consertadores não se esqueçam de que há muitos problemas reais aguardando soluções, e que enfrentar até mesmo uma pequena parte de um problema pode oferecer muito mais motivação do que um salário.

“Eu não inventei nada inovador. Peguei coisas que já existiam e juntei tudo para criar uma solução específica “, observa Sharp. “Muitas pessoas entendem dessa doença melhor do que eu. Estou lidando com ela há apenas um mês. Elas lidam com isso há mais de 20 anos.”

*Alexa Weber Morales é diretora de conteúdo de desenvolvedores da Oracle

Conteúdo originalmente postado no Blog da Oracle.