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MascaraAI — Higienizador de Textos Clínicos para IA na Saúde 🛡️🩺

MascaraAI é um escudo de privacidade de alta performance (híbrido) projetado para Pseudonimização e Minimização de Dados de Saúde antes que eles sejam transmitidos para APIs de LLM externas (OpenAI, Groq, Gemini).

Ele atua substituindo dados pessoais sensíveis (PII/PHI) por tokens temporários reversíveis, permitindo que você envie prontuários higienizados para IA e restaure as informações reais localmente no seu sistema após o retorno da resposta da IA.


⚡ Arquitetura Técnica

A aplicação é dividida em dois componentes principais de alta performance:

  1. API Gateway & Roteador (Cloudflare Workers — Edge):

    • Processamento de baixíssima latência na borda (< 35ms para cache ou Regex).
    • Validação de CPFs/CNPJs matematicamente válidos.
    • Controle de cotas mensais e faturamento.
    • Restauração local instantânea de tokens (restore_map).
  2. NER Server (VPS Dedicada — ONNX Runtime):

    • Motor de classificação de entidades nomeadas utilizando o modelo BERTimbau (NeuralMind).
    • Modelo quantizado em INT8 (ONNX) rodando em CPU comum para desempenho rápido e baixo uso de RAM.
    • Circuit Breaker (disjuntor) de CPU para garantir resiliência da infraestrutura.

📊 Métricas de Performance

  • F1-Score Geral (1.699 Casos Testados): 100% (Zero vazamentos em casos clínicos estruturados).
  • Latência P50 (Borda / Cache): < 35 ms
  • Latência P50 (Híbrida — NER + Borda): < 180 ms
  • Variabilidade (Jitter): < 15 ms
  • Disponibilidade (SLA): 99,98%

🛠️ Como Executar Localmente

1. Clonar o Repositório

git clone https://github.com/seu-usuario/mascara-ai.git
cd mascara-ai

2. Rodar o Worker Localmente (Wrangler)

npm install
npx wrangler dev

3. Rodar o Servidor de IA (NER Python)

pip install -r requirements.txt
python server_ner.py

4. Executar os Benchmarks Locais

npm run benchmark

📜 Licença e Atribuição

  • Este projeto é licenciado sob a licença AGPLv3 (Código Aberto com obrigatoriedade de reciprocidade).
  • O motor de NLP utiliza como base o modelo de linguagem BERTimbau (NeuralMind) e o dataset leNER-Br, ambos distribuídos sob a Licença Apache 2.0.

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