DentalAI 🦷✨

O DentalAI é um ecossistema focado na automação de prontuários e evoluções odontológicas utilizando Inteligência Artificial. O sistema permite que dentistas gravem suas consultas e recebam automaticamente um prontuário estruturado e formatado via e-mail, utilizando modelos avançados de Processamento de Linguagem Natural (LLM).

🚀 Diferenciais Técnicos (V1.1.0)

• Resiliência Offline-First: Gravação segura utilizando IndexedDB (via idb-keyval) para garantir que nenhum áudio seja perdido em caso de falha de conexão.
• Arquitetura Event-Driven (Long-Running): Processamento assíncrono orquestrado pelo Inngest, permitindo lidar com áudios extensos (até 1 hora) sem estourar limites de timeout de requisições web.
• Upload de Baixa Latência: Bypass do servidor principal utilizando Pre-signed URLs do AWS S3 SDK para upload direto no Cloudflare R2.
• Progressive Web App (PWA): Instalação nativa em dispositivos móveis já configurada, proporcionando uma experiência de app mobile para os dentistas.

🏗️ Stack Tecnológica

• Frontend: Next.js 16 (App Router), React 19, Tailwind CSS v4.
• Backend & Workers: Inngest (Job Scheduling & Orquestração).
• Database & Auth: Supabase (PostgreSQL).
• File Storage: Cloudflare R2 (compatível com S3 API).
• AI Engine: Google AI Studio (Modelo: gemini-2.5-flash).
• Email Service: Resend.

📂 Estrutura de Diretórios e Clean Code

O projeto segue princípios de separação de responsabilidades e Clean Architecture através de Custom Hooks:

• src/app/hooks/useAudioRecorder.ts: Gerencia a API de MediaRecorder do navegador, o timer e a persistência local (IndexedDB).
• src/app/hooks/useProntuarioUpload.ts: Orquestra o fluxo de rede (Cloudflare R2 -> Inngest Trigger).
• src/inngest/functions.ts: Contém o "Worker" (process-audio-and-send-email) que executa o processamento pesado de IA em background.

🔄 Fluxo de Dados

1. Capture: Áudio capturado via navegador e salvo no IndexedDB.
2. Storage: Upload direto do navegador para o Cloudflare R2 via Pre-signed URL.
3. Trigger: Evento enviado para a fila do Inngest (audio/process.requested).
4. Process: O Worker baixa o áudio do R2, envia para a API do Gemini via Google File API e gera a evolução estruturada.
5. Persist: O prontuário em texto é salvo na tabela prontuarios no Supabase.
6. Notify: O Resend envia o prontuário formatado para o e-mail do dentista.
7. Cleanup: O áudio original é removido do R2, do diretório temporário do servidor e do IndexedDB, garantindo máxima conformidade com a LGPD.

🛠️ Configuração de Ambiente

O projeto utiliza um arquivo de exemplo para o mapeamento das variáveis de ambiente. Para rodar localmente:

1. Duplique o arquivo .env.example na raiz do repositório.
2. Renomeie a cópia para .env.local.
3. Preencha as chaves de API correspondentes de cada serviço. (Nota: Em desenvolvimento local, a variável INNGEST_DEV=1 presente no arquivo de exemplo dispensa o uso de chaves do servidor remoto do Inngest).

📜 Padrões de Desenvolvimento

• Commits: Sempre em Inglês seguindo o padrão Conventional Commits.
• Branches: * feature/ para novas funcionalidades.
  • fix/ para correção de bugs.
  • refactor/ para melhorias estruturais de código.
• Versão: Gerenciada via npm version [patch|minor|major] e refletida no package.json.

🛤️ Próximos Passos (Backlog)

• Implementação da Arquitetura Multitenant com Row Level Security (RLS) no Supabase.
• Motor de Prompts Dinâmicos customizáveis por Clínica/Inquilino.
• Dashboard de monitoramento de status em Real-time via Supabase WebSockets.