Resumo Executivo

Artur Augusto Martins; Diogo Alfieri Palma

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Laboratórios de ensaio e calibração operam sob exigências rigorosas de gestão da qualidade para garantir a conformidade com normas fundamentais, como a NBR ISO/IEC 17025. Esta norma estabelece critérios técnicos e gerenciais que permitem o reconhecimento formal da competência de um laboratório, possibilitando sua integração à Rede Brasileira de Calibração. A manutenção dessa acreditação exige um controle minucioso de dados, desde a recepção de amostras até a emissão de certificados finais. Nesse contexto, os Sistemas de Gerenciamento de Informações Laboratoriais, amplamente conhecidos pela sigla LIMS, surgem como ferramentas essenciais para a organização de fluxos de trabalho, gestão de padrões de referência e condução de pesquisas. A implementação de tais sistemas torna o processo de conformidade normativa significativamente mais eficiente, reduzindo a incidência de erros humanos e garantindo a integridade das informações geradas (Santos; Salvador, 2022). Entretanto, a diversidade de áreas de atuação laboratorial e a complexidade intrínseca aos procedimentos técnicos representam desafios consideráveis para o desenvolvimento de soluções de software que sejam simultaneamente abrangentes e específicas.

A maioria das soluções comerciais disponíveis no mercado de software concentra-se primordialmente em aspectos administrativos, como faturamento e gestão de clientes, negligenciando frequentemente as particularidades técnicas exigidas pelo cotidiano de um laboratório de metrologia. Softwares que abordam aspectos técnicos especializados costumam ser projetados para operar exclusivamente com equipamentos de fabricantes específicos, o que restringe sua aplicabilidade em instituições que possuem infraestruturas diversificadas. A escolha de um sistema LIMS deve, portanto, equilibrar demandas administrativas e técnicas, atendendo às especificidades de cada ensaio realizado (Thermo Fisher Scientific, 2021). Em institutos de pesquisa que abrigam dezenas de laboratórios distintos, a necessidade de um sistema modular torna-se ainda mais evidente, uma vez que as funcionalidades precisam ser adaptadas aos procedimentos singulares de cada ambiente. Essa adaptação contínua é um reflexo do que ocorre na indústria, onde a implementação de sistemas de gestão exige esforços constantes para a adequação de processos (Silva et al., 2023).

Uma funcionalidade crítica, porém escassa em soluções comerciais, é a capacidade de operação remota com sincronização posterior de dados. Muitas atividades de calibração e ensaio ocorrem em campo, fora das dependências físicas do laboratório, o que demanda um sistema capaz de funcionar sem conexão estável com a internet, permitindo o acesso parcial aos dados e a coleta de medições em tempo real. Além da mobilidade, a estruturação dos resultados em formatos padronizados é uma tendência crescente na metrologia mundial. O padrão Digital Calibration Certificate, discutido por institutos como o Physikalisch-Technische Bundesanstalt e o Bureau International des Poids et Mesures, visa promover a uniformização de dados metrológicos por meio do formato Extensible Markup Language. Esse padrão facilita a comunicação máquina para máquina e a integração de informações entre diferentes sistemas, sendo um tema central na literatura técnica contemporânea (PTB, 2022; Schönhals, 2022). A busca por uma solução que integre modularidade, operação offline e padronização de dados fundamenta a criação de frameworks flexíveis capazes de gerar sistemas LIMS aderentes às normas vigentes e adaptáveis a novos procedimentos laboratoriais.

O desenvolvimento de um framework modular para a criação rápida de sistemas de gestão laboratorial permite que a estrutura central de dados permaneça isolada e independente, enquanto novas funcionalidades são adicionadas conforme a demanda. Essa arquitetura agiliza a adequação a esquemas flexíveis de dados, garantindo que o sistema evolua sem comprometer a integridade das informações legadas. A migração de sistemas antigos para novas plataformas tecnológicas é um passo necessário para aproveitar os benefícios da modularidade e da flexibilidade. Ferramentas que utilizam inteligência artificial para a análise automatizada de certificados de calibração de terceiros representam um avanço significativo na automação de tarefas repetitivas, independentemente da adoção plena de padrões como o Digital Calibration Certificate. O objetivo central reside na criação de uma base sólida que integre funções técnicas e administrativas, suporte a operação offline, normalize dados, realize cálculos de incerteza e gere relatórios automaticamente, assegurando consistência e eficiência nos processos laboratoriais.

A metodologia empregada para a construção deste framework baseou-se em um estudo de caso detalhado em um laboratório que necessitava de atualização tecnológica e migração de um sistema legado em operação desde o ano 2000. O processo iniciou-se com uma revisão bibliográfica e normativa profunda, utilizando a norma NBR ISO/IEC 17025 como alicerce para a definição dos requisitos essenciais. Consultaram-se procedimentos laboratoriais internos e publicações científicas sobre gestão de dados para garantir que o sistema estivesse em total conformidade com as boas práticas metrológicas. O levantamento de requisitos foi realizado por meio de reuniões periódicas com o corpo técnico do laboratório, priorizando funcionalidades que resolvessem gargalos operacionais identificados ao longo de décadas de atuação. A experiência prévia com sistemas LIMS comerciais e a vivência em ambientes de ensaio e calibração foram fundamentais para mapear as dores dos usuários e as limitações das ferramentas existentes.

O desenvolvimento tecnológico do framework utilizou tecnologias web modernas, adotando o Apache CouchDB como backend e o Vue.js para o frontend. O Apache CouchDB foi selecionado por fornecer uma Interface de Programação de Aplicação do tipo Representational State Transfer para uma base de dados NoSQL, integrada ao frontend via requisições Protocolo de Transferência de Hipertexto que retornam dados no formato JavaScript Object Notation. Uma característica técnica primordial do CouchDB é sua funcionalidade nativa de sincronização, que sustenta uma experiência de uso prioritariamente offline. O frontend em Vue.js assume a responsabilidade de processar numericamente os dados brutos dos ensaios, utilizando funções estatísticas desenvolvidas especificamente para o contexto laboratorial. A estrutura de dados segue um esquema declarativo definido em arquivos JSON, o que permite a geração automática de grande parte da interface gráfica, incluindo funcionalidades de criação, leitura, atualização e exclusão. Essa abordagem tabular oferece um ambiente familiar para profissionais acostumados com planilhas eletrônicas, facilitando a integração por meio de recursos de cópia e colagem de dados.

A arquitetura do sistema lida com dados relacionais dentro de um ambiente NoSQL utilizando técnicas de modelagem em árvore, onde os documentos são organizados de forma que os níveis superiores representem relações mais fortes, enquanto os níveis inferiores detalham atributos específicos. Essa descentralização permite o escalonamento horizontal e o aproveitamento total dos recursos de distribuição do CouchDB. Para a migração do sistema legado, desenvolveu-se uma ferramenta específica que realizou o mapeamento e o saneamento de dados históricos, um processo iterativo que exigiu análises cuidadosas para garantir a integridade das informações migradas. A flexibilidade do framework é evidenciada pela capacidade de adicionar ou modificar campos no esquema JSON sem a necessidade de codificação adicional complexa. Cada entidade é representada por um objeto contendo propriedades como nome, título, tipo de campo, largura de coluna e relacionamentos. Propriedades como autocomplete e find ativam a criação dinâmica de índices secundários no banco de dados, garantindo consultas rápidas e eficientes sem intervenção manual constante.

A experiência offline foi aprimorada por meio do padrão arquitetural Cache-aside, combinando o CouchDB no servidor com o PouchDB no cliente. Durante a autenticação, o sistema realiza uma sincronização inicial de dados críticos, marcados no esquema como offlineFirst. Além disso, implementou-se a hidratação oportunista, onde dados acessados enquanto o usuário está online são automaticamente replicados para a base local, permanecendo disponíveis mesmo após a perda de conexão. Essa estratégia equilibra desempenho e consumo de armazenamento, reduzindo frustrações decorrentes de instabilidades de rede. Para consultas complexas, o framework utiliza as consultas Mango do CouchDB, oferecendo filtros dinâmicos e personalizáveis em cada tela do sistema. Outro diferencial técnico é a criação de campos de seleção interdependentes, onde as opções de um dropdown dependem do valor selecionado no campo anterior, como na sequência entre procedimento, método e padrões. Esse mecanismo é processado de forma assíncrona, garantindo respostas rápidas ao usuário.

A execução de scripts definidos pelo usuário para cálculos de incerteza e formatação de resultados foi viabilizada pela tecnologia WebAssembly, implementada através da biblioteca Wasmoon. Isso permite a execução segura e performática de scripts na linguagem Lua diretamente no navegador, alcançando velocidades próximas ao código nativo. Tal funcionalidade é crucial para simulações numéricas de Monte Carlo, que exigem milhares de iterações para estimar incertezas em ensaios complexos. A integração com a inteligência artificial generativa, especificamente via API do ChatGPT, automatiza o preenchimento de campos a partir de textos ou imagens desestruturadas, como certificados de calibração de terceiros. O framework gera um contexto baseado no esquema de dados da entidade ativa e solicita que a inteligência artificial estruture as informações, facilitando o cadastro de novos registros e reduzindo erros de transcrição.

Os resultados obtidos com a implementação do framework demonstraram uma capacidade robusta de automatizar o fluxo laboratorial de ponta a ponta. Até o momento, 28 entidades distintas foram implementadas, cobrindo desde a abertura de ordens de serviço até a emissão de certificados finais. A jornada do usuário no aplicativo foi simplificada em 14 etapas lógicas, incluindo o registro de instrumentos, associação de clientes, definição de faixas de medição, seleção de padrões, registro de leituras e execução automática de cálculos de incerteza. A integração entre as entidades vinculadas aos instrumentos e modelos permite uma rastreabilidade explícita, atendendo aos requisitos da NBR ISO/IEC 17025. O sistema mostrou-se eficaz na redução do retrabalho, eliminando a necessidade de transcrições manuais entre planilhas e o software de gestão. A geração automática de relatórios, baseada nos dados processados em tempo real, garante que os resultados apresentados reflitam fielmente as medições realizadas e as incertezas calculadas.

A utilização do esquema declarativo em JSON provou ser fundamental para manter o engajamento dos usuários técnicos durante o desenvolvimento. Alterações em campos e relacionamentos puderam ser implementadas e testadas em ciclos curtos de feedback, permitindo que o protótipo funcional evoluísse rapidamente conforme as necessidades reais do laboratório surgiam. Essa baixa latência entre a mudança de um requisito e sua visualização na interface gráfica é um diferencial crítico em relação ao desenvolvimento de software tradicional. No que tange à interoperabilidade, embora o padrão Digital Calibration Certificate ainda esteja em fase de maturação, o framework já estabeleceu uma base sólida para sua futura adoção plena. A camada de ingestão de dados via inteligência artificial funciona como uma ponte temporária e eficiente, permitindo que o laboratório processe informações de parceiros que ainda não adotaram formatos digitais padronizados. Essa decisão estratégica trouxe valor imediato ao sistema, sem fechar as portas para evoluções normativas futuras.

A operação offline, sustentada pela replicação seletiva e pela hidratação oportunista, permitiu que os técnicos realizassem calibrações em locais com conectividade inexistente ou instável sem perda de produtividade. Em simulações de uso real, observou-se que a maioria dos conflitos de sincronização foi resolvida automaticamente pelo sistema por meio da mesclagem de listas aninhadas nos documentos JSON, preservando a integridade das versões mais recentes. A migração do sistema legado, embora complexa devido a inconsistências em dados históricos de mais de 20 anos, foi facilitada por ferramentas de saneamento que normalizaram os registros para o novo esquema. Esse processo revelou a importância de regras de conciliação claras para tratar dados antigos que não possuíam o mesmo rigor de relacionamento exigido pela arquitetura atual. O progresso concreto na interoperabilidade e na cobertura técnica do fluxo de calibração indica que o framework atingiu um nível de maturidade adequado para a produção.

A discussão dos resultados aponta que um LIMS eficaz deve necessariamente cobrir a execução técnica e o tratamento de incertezas, indo além das funções administrativas básicas (Thermo Fisher Scientific, 2021). A conformidade normativa foi facilitada pela rastreabilidade de instrumentos e métodos, pelo cálculo de incerteza integrado ao fluxo de trabalho e pela automação de relatórios. O volume e a diversidade de procedimentos laboratoriais ainda representam um desafio para a generalização completa do sistema, exigindo ciclos adicionais de parametrização para famílias de ensaios menos comuns. No entanto, a base tecnológica desenvolvida mostrou-se flexível o suficiente para acomodar essas variações sem a necessidade de reestruturar o núcleo do framework. A implementação de simulações de Monte Carlo via WebAssembly representa um avanço técnico significativo, permitindo que cálculos complexos, antes restritos a softwares estatísticos pesados, sejam realizados de forma ágil no navegador do usuário.

A integração de inteligência artificial generativa para a estruturação de dados externos demonstrou ser uma solução inovadora para o problema crônico da fragmentação de informações em laboratórios. Ao transcrever automaticamente dados de certificados de calibração em papel ou arquivos PDF desestruturados, o sistema reduz drasticamente o tempo gasto em tarefas burocráticas e minimiza o risco de erros de digitação que poderiam comprometer a qualidade dos resultados. Essa funcionalidade, aliada à interface estilo Excel, promove uma curva de aprendizado suave para os técnicos, que encontram no software ferramentas que potencializam seu trabalho em vez de criar barreiras burocráticas. A capacidade de desfazer e refazer operações por meio de registros incrementais de modificações também contribui para a segurança e a confiança do usuário na ferramenta.

Limitações foram identificadas no que diz respeito à necessidade de uma governança rigorosa sobre o esquema JSON, uma vez que alterações impensadas podem afetar a consistência dos dados históricos. Sugere-se para pesquisas futuras o desenvolvimento de uma interface visual para a edição desses esquemas, permitindo que gestores de laboratório sem conhecimentos técnicos em JSON possam realizar ajustes finos no sistema. Além disso, a finalização da implementação plena do Digital Calibration Certificate deve ser priorizada à medida que o padrão se estabilize internacionalmente. A métrica de ganho de produtividade, embora percebida qualitativamente pelos usuários, deve ser quantificada em estudos posteriores por meio do acompanhamento do tempo médio de execução de ordens de serviço e da taxa de retrabalho por erros de transcrição. O fortalecimento do ciclo de desenvolvimento colaborativo entre desenvolvedores e equipes técnicas é essencial para garantir que o sistema continue evoluindo em sintonia com as demandas do mercado metrológico.

O framework desenvolvido não apenas resolveu problemas imediatos de um laboratório específico, mas estabeleceu uma arquitetura de referência para sistemas LIMS modernos. A combinação de tecnologias web de ponta, como NoSQL distribuído, WebAssembly e inteligência artificial, criou um ambiente de trabalho robusto, flexível e altamente disponível. A modularidade permitiu que o sistema fosse adaptado a diferentes procedimentos sem perder a coesão, enquanto a estratégia offline-first garantiu a continuidade operacional em qualquer cenário. O valor prático do sistema foi validado em eventos de inovação tecnológica, demonstrando que a abordagem declarativa para a geração de interfaces e a lógica de negócios é uma solução viável e eficiente para a complexidade dos dados laboratoriais. A preservação da integridade dos dados e a facilidade de evolução do software garantem que o investimento tecnológico realizado tenha longevidade e capacidade de adaptação às futuras exigências normativas e técnicas da área de metrologia.

Conclui-se que o objetivo foi atingido com o desenvolvimento de um framework flexível e modular que integra funções técnicas e administrativas, suporta operação offline e automatiza processos críticos como o cálculo de incerteza e a geração de relatórios. A utilização de esquemas declarativos em JSON e a integração de tecnologias como WebAssembly e inteligência artificial proporcionaram uma solução robusta para a gestão de dados laboratoriais em conformidade com a NBR ISO/IEC 17025. O sistema demonstrou eficácia na redução da fragmentação de informações e no aumento da eficiência operacional, estabelecendo uma base sólida para a expansão futura de procedimentos e a adoção de padrões internacionais de interoperabilidade. O framework provou ser uma ferramenta valiosa para a modernização tecnológica de laboratórios de ensaio e calibração, conciliando rigor técnico com agilidade de desenvolvimento.

Referências Bibliográficas:

PTB (Physikalisch-Technische Bundesanstalt). 2022. Digital Calibration Certificates: Enhancing Laboratory Data Integrity. Disponível em: <https://wiki.dcc.ptb.de/en/publications>. Acesso em: 02 mar. 2025.

Santos, S.A.; Salvador, M. 2022. Sistemas de informação para laboratórios científicos: uma revisão narrativa. Research, Society and Development 11(3): e2716312735. Disponível em: <https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/download/27163/23681/316800>. Acesso em: 13 mar. 2025.

Schönhals, A. 2022. Digital Calibration Certificate: Data Schema for Standardization in XML Format. In: IMEKO TC6 International Conference on Metrology and Digital Transformation, 2022. Disponível em: <https://www.m4dconf2022.ptb.de/fileadmin/documents/m4dconf2022/Material/Paper/IMEKOTC6-M4Dconf-2022-P55-SCHOENHALS.pdf>. Acesso em: 02 mar. 2025.

Silva, R.T.; Oliveira, M.F.; Costa, L.G. 2023. Implementação do sistema LIMS em uma indústria de bebidas não alcoólicas: um estudo de caso. Research, Society and Development 12(5): e39389123. Disponível em: <https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/download/39389/32400/425155>. Acesso em: 13 mar. 2025.

Thermo Fisher Scientific. 2021. Um guia completo para a seleção de LIMS. Disponível em: <https://assets.thermofisher.com/TFS-Assets/DSD/brochures/Complete_Guide_to_LIMS_Selection_PT.pdf>. Acesso em: 13 mar. 2025.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Engenharia de Software do MBA USP/Esalq

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