Arquitetura de Data Fabric para armazenamento e processamento de imagens de câncer de pele

Abstract

A fragmentação de dados médicos em sistemas de saúde, aliada à crescente produção de imagens dermatológicas, impõe desafios à integração, segurança e escalabilidade na gestão dessas informações. Este trabalho investiga a aplicação de uma arquitetura Data Fabric como solução para otimizar o armazenamento, o processamento e o compartilhamento de imagens de câncer de pele, promovendo interoperabilidade e governança centralizada. A proposta é fundamentada em revisão bibliográfica e estruturada por meio de um estudo de caso, que analisa os requisitos, desafios e potenciais benefícios da adoção desse modelo no contexto clínico. A arquitetura desenvolvida integra múltiplas fontes heterogêneas de dados, utilizando MinIO para armazenamento distribuído em camadas (bronze, silver, gold), Delta Lake para controle transacional, Apache Airflow para orquestração de pipelines e Apache Spark para o processamento analítico, além de Delta Sharing para o compartilhamento seguro de dados. Como resultado, apresenta-se um roadmap de implementação baseado em etapas sequenciais que envolvem desde a configuração de um cluster Kubernetes até a exposição dos dados via API. Conclui-se que a abordagem proposta possui potencial para melhorar o acesso, a eficiência e a segurança no tratamento de imagens médicas, sendo necessária sua validação prática e a investigação de desafios técnicos e regulatórios para adoção em ambientes clínicos reais.