Este é um projeto acadêmico desenvolvido pelo nosso grupo na disciplina de Prompt Engineering e IA da FIAP. Ele não roda em produção e não processa dados reais de pacientes.

• Todos os dados clínicos no projeto são fictícios e mockados (ver data/wearables_mock.json e o histórico simulado dentro do notebook).
• O CPF 12345678901 usado nos exemplos é inválido por construção (sequência repetida que não passa em validação real).
• Os nomes de pacientes, médicos e protocolos são inventados.
• A "Care Plus" é o cenário do desafio da disciplina; nada que está aqui representa o sistema real da operadora.

• O notebook carrega a API key do Gemini via Google Colab Secrets (ou variável de ambiente, ou getpass como fallback). Em nenhum dos caminhos a chave chega a aparecer no código ou nos outputs.
• O .gitignore está configurado pra bloquear arquivos .env, .key, credentials.json e similares de entrarem em commit.
• Conferimos antes de cada push que nenhuma chave vazou.

(É bem improvável, mas só por garantia.)

• Não abra issue pública. Manda mensagem direta pra qualquer integrante do grupo (LinkedIn da FIAP, e-mail institucional) e a gente vai:
  1. Revogar a chave imediatamente no Google AI Studio.
  2. Reescrever o histórico do Git pra remover o vazamento.
  3. Gerar uma chave nova e atualizar nosso ambiente local.

• O projeto é uma prova de conceito. Não foi auditado, não tem testes de segurança formais, e não deveria ser usado pra atendimento real de pacientes em nenhuma hipótese.
• Os guardrails do agente (não diagnosticar, não prescrever, etc.) estão no system prompt e foram testados no nosso eval set, mas modelos de linguagem podem falhar de formas inesperadas. Qualquer uso real exigiria validação clínica formal, avaliação de viés, conformidade com LGPD e supervisão médica contínua, coisas que estão fora do escopo desta disciplina.