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Interface do Usuário

Para permitir que os usuários interajam com o dispositivo de forma eficaz, as organizações desenvolvem uma interface de usuário (UI) que facilita tarefas como upload de imagens, visualização de relatórios e utilização dos recursos do dispositivo. Sob a IEC 62366-1, o integrador (o profissional de tecnologia da informação que configura e renderiza as saídas do dispositivo no sistema de saúde integrador) é um usuário previsto do dispositivo; este Manual de Instalação é o volume das Instruções de Uso dirigido a esse usuário previsto.

Para ajudar os integradores no processo de desenvolvimento de uma interface de usuário, e para cumprir os requisitos relativos às informações fornecidas com o dispositivo (Anexo I, Capítulo III do MDR 2017/745), esta seção descreve os elementos principais da interface de usuário, seus propósitos e como eles auxiliam os profissionais de saúde (HCPs) na tomada de decisões informadas sobre o cuidado ao paciente. As cláusulas desta seção que começam com "o integrador deve" impõem requisitos de integração obrigatórios; as demais orientações desta seção constituem prática recomendada.

A interface do usuário é dividida em três seções principais:

  • Instruções para capturar imagens.
  • Relatórios gerados pelo dispositivo.
  • Rótulo para conformidade regulatória.

Cada seção desempenha um papel crucial na melhoria da experiência do usuário e deve ser projetada para clareza, facilidade de uso e conformidade regulatória.

Instruções​

Esta seção fornece diretrizes para ajudar os usuários a capturar imagens de alta qualidade de lesões cutâneas. Instruções claras e simples ajudam os usuários a capturar imagens e contribuem para a qualidade da experiência e dos dados.

Selecionar Tipo de Problema​

As instruções variam dependendo do tipo de condição. Por exemplo, lesões localizadas requerem orientações diferentes em comparação com outras condições. Os usuários podem navegar para as instruções relevantes clicando em um botão ou link.

Select problem type

Type of issue

Select the type of issue

Localized lesion

Localized Lesion

For example, a mole or a pigmentation.

Something else

Something else

Any problem that is not on a fixed spot.

Instruções para Lesões Localizadas​

Lesões localizadas, como pintas, requerem imagens em close onde a lesão seja o ponto focal.

A UI pode mostrar estas etapas ao usuário ao capturar imagens de lesões localizadas:

Instruções para Lesões Localizadas

Para imagens dermatoscópicas, instruções específicas não são necessárias, pois o dermatoscópio é projetado para capturar imagens padronizadas e em close de lesões cutâneas.

Instruções para Outras Condições​

Condições como infecções de pele, doenças inflamatórias ou erupções cutâneas requerem instruções diferentes devido à sua variabilidade.

A UI pode mostrar estas etapas ao usuário ao capturar imagens de lesões localizadas:

Instruções para Outras Condições

Relatório​

As subseções abaixo definem tanto as orientações de apresentação quanto os elementos da UI cuja implementação é obrigatória. Quatro superfícies carregam requisitos obrigatórios de apresentação, visibilidade e ordenação: a visualização do diferencial priorizado Top-5, o medidor de priorização de malignidade, a recomendação de encaminhamento e os seis indicadores binários de segurança que evidenciam malignidade. Cada requisito obrigatório existe para controlar um risco clínico decorrente de como a saída do dispositivo é apresentada ao profissional de saúde. Os demais elementos abaixo (qualidade da imagem, entropia, avaliação de gravidade, metadados, insights rápidos) são recursos de integração recomendados cuja adoção fica a critério do integrador.

Os integradores que não cumprirem esses requisitos obrigatórios de exibição operam o dispositivo fora de seu uso previsto.

Relatório Diagnóstico Completo​

Interativo​

Um relatório interativo combina vários componentes em uma interface visualmente atraente. Este formato é ideal para aplicativos web ou nativos, seja para desktop ou mobile.

Left arm

7/1/2026, 6:03:03 PM

Michael Scott
Original image
Annotated image
Entropy
🚩

The normalized entropy value is high (69%), meaning the algorithm has low certainty about its analysis. Please keep this in mind when interpreting the results.

Top-5 probabilities

Select a condition

The algorithm has detected the following conditions.

  • Condition A
    67.51%
  • Condition B
    26.24%
  • Condition C
    1.19%
  • Condition D
    0.99%
  • Condition E
    0.53%
Visual representation in a bar chart

Select other condition

Referral
Referral
High (35.07%)
That is, there is a high probability that the patient will need a dermatology referral.
Create Dermatology Referral ➤
Malignancy suspicion

Suspicion of malignancy

62%

Predicted by the algorithm

Metadata

Report information

Information about the report.

  • TimestampFeb 01, 2024, 10:06 PM
  • Analysis performed in0.65 seconds
  • Image modalityDermatoscopic
  • Visual image quality82%
Severity gauge

Severity Score

Automatic Psoriasis Area and Severity Index

Mild

Intensity of clinical signs

Desquamation

Moderate (2)

Erythema

Moderate (2)

Induration

Mild (1)

Affected area

30% (2)

Evolution

Severity
(PASI)

80604020025 oct 2021

Time

Label (MDR)

Medical Device

Legit.Health Plus

Computational software-only medical device leveraging computer vision algorithms to process images of the epidermis, the dermis and its appendages, among other skin structures, providing an interpretative distribution of possible ICD categories and quantifiable data on the intensity, count, and extent of clinical signs.

AI Labs Group S.L.

BAT Tower, Gran Vía 1, 48001, Bilbao, Biscay (Spain)

(01)8437025550005(10)1.1.0.0(11)YYYYMMDD

1.1.0.0

YYYY-MM-DD

Caution: consult accompanying documents

Read the electronic instructions for use (eIFU)

ifu-eu-mdr.legit.health

Relatórios interativos são altamente recomendados, pois ajudam os usuários a entender a saída de forma clara e envolvente.

Texto Simples​

Um relatório em texto simples integra componentes de UI em um formato direto, adequado para sistemas mais antigos, como EHRs baseados em PDF.

Images

The images used in this report are:

  • 6895e3a2-6715-4f43-96bd-e6140fe455dc.jpg
  • 1c68639b-24cd-496a-9535-2a1bdb90f705.jpg

To view the images, please refer to the links in the EHR.

General Anamnesis

Information provided by the patient during the consultation.

  • Reason for Consultation: The problem started one month ago. It began with dry skin and has worsened.
  • Symptoms: Itching and redness.
  • Physician Assessment: -
  • Pre-existing Conditions: Diabetes. I have never had anything like this on my skin.
  • Previous Treatments: -
  • Allergies: Penicillin and pollen.
  • Lesion Location: Right arm.

Automatic Image Analysis

To assist in clinical decision-making, the medical device Legit.Healthhas analyzed the image and extracted relevant information. If you have doubts about any section, please consult the manufacturer's Instructions For Use.

Image Quality

The average image quality is Good (66%). Individually:

Image IDQuality%
6895e3a2-6715-4f43-96bd-e6140fe455dc.jpgGood68%
1c68639b-24cd-496a-9535-2a1bdb90f705.jpgGood64%

Differential Diagnosis

The most likely condition is Psoriasis (45.25%), followed by Plaque Psoriasis (9.84%) and Nonspecific Lesion (7.44%).

CodeConditionProbability
EA90Psoriasis45.25%
EA90.0Plaque Psoriasis9.84%
-Nonspecific Lesion7.44%
2C30Cutaneous Melanoma3.57%
EA89Eczematous Dermatitis3.03%

The normalized entropy value is moderate (49.46%), meaning the algorithm has moderate certainty about its output. Please keep this in mind when interpreting the results.

Malignancy

The suspicion of malignancy is low (3%).

Physician-Confirmed Condition

For severity calculation, the healthcare professional has selected Psoriasis.

Severity According to Local PASI

The PASI score is 36. This score is considered moderate (2). The score for each sign is:

  • Scaling: 2
  • Erythema: 3
  • Induration: 2
  • Affected Area: 6

Referral

  • Referral: high (35.07%). There is a high probability that the patient will need a dermatology referral.

Other Information

  • Analysis date: 7/1/2026, 6:03:03 PM
  • Image type: Clinical
  • Number of images: 1
  • Location: Left arm

Componentes​

Qualidade da Imagem​

A qualidade da imagem mede o quão bem uma imagem atende aos requisitos de análise. Isso ajuda a mitigar o risco de imagens inadequadas e pode solicitar que os usuários recapturem as imagens, se necessário.

Limiares​

Os limiares para a qualidade da imagem dependem das políticas organizacionais e dos casos de uso. Com base nos dados de validação, os seguintes limiares são sugeridos:

DeParaResultadoCor
120Ruim🔴
2140Pobre🟠
4160Justo🟡
6180Bom🟢
81100Excelente🟢
Localização na Saída do Dispositivo​

A qualidade da imagem é encontrada na chave imageAnalyses[n].technicalSummary.imageQuality:

Qualidade da Imagem
{
  "imageAnalyses": [
    {
      "technicalSummary": {
        "isAssessable": true,
        "imageQuality": {
          "score": 7.518010524939996,
          "interpretation": "good",
          "qualityIssues": null,
          "notesForReacquisition": null
        }
      }
    }
  ]
}

Para várias imagens, use a média aritmética das pontuações.

Imagens​

As imagens são uma parte crítica do relatório, fornecendo uma visão rápida da condição do paciente.

Imagem Original​

A imagem original é exibida exatamente como foi enviada pelo usuário.

Original image
Imagem com Anotações​

Imagens anotadas destacam áreas de interesse, auxiliando os dermatologistas em suas avaliações.

Annotated image

Top-5 Previsões​

As top-5 previsões fornecem uma visão rápida dos diagnósticos mais prováveis, ajudando os HCPs a tomarem decisões informadas.

Top-5 probabilities

Select a condition

The algorithm has detected the following conditions.

  • Condition A
    67.51%
  • Condition B
    26.24%
  • Condition C
    1.19%
  • Condition D
    0.99%
  • Condition E
    0.53%
Visual representation in a bar chart

Select other condition

O integrador deve renderizar a visualização do diferencial priorizado Top-5 em ordem de classificação por probabilidade decrescente, como um único bloco visualmente coeso, com cada candidato ICD-11 claramente rotulado, de modo que o clínico veja os candidatos na ordem produzida pelo dispositivo. Este requisito controla o risco de a saída classificada ser interpretada incorretamente ou de a classificação ICD-11 não corresponder ao sistema de codificação do sistema integrador.

Localização na Saída do Dispositivo​

As previsões estão localizadas na chave studyAggregate.findings.hypotheses:

Top-5 Previsões
{
  "identifier": "a9ae9e81-963b-41a4-8ed1-e5937d82d511",
  "issuedAt": "2026-03-17T06:22:56.211877",
  "notes": null,
  "analysisDuration": "PT0.703183S",
  "studyAggregate": {
    "findings": {
      // other keys
      "hypotheses": [
        {
          // 1st condition
        },
        {
          // 2nd condition
        }
      ]
    }
  }
}

Entropia​

A entropia mede a incerteza da previsão, ajudando os HCPs a avaliarem a confiabilidade dos resultados.

Entropy
🚩

The normalized entropy value is high (69%), meaning the algorithm has low certainty about its analysis. Please keep this in mind when interpreting the results.

Limiares​

Limiares sugeridos para entropia:

DeParaValor da EntropiaCertezaCor
020Muito BaixoMuito Alto🟢
2140BaixoAlto🟢
4160ModeradoModerado🟡
6180AltoBaixo🟠
81100Muito AltoMuito Baixo🔴

A entropia está localizada na chave studyAggregate.findings.entropy:

Entropia
{
  "identifier": "a9ae9e81-963b-41a4-8ed1-e5937d82d511",
  "issuedAt": "2026-03-17T06:22:56.211877",
  "analysisDuration": "PT0.703183S",
  "studyAggregate": {
    "findings": {
      "entropy": 22.08285185903699
      // other keys
    }
  }
}

Encaminhamento​

As informações de encaminhamento ajudam os HCPs a determinarem a urgência de um caso.

Referral
Referral
High (35.07%)
That is, there is a high probability that the patient will need a dermatology referral.
Create Dermatology Referral ➤

O integrador deve apresentar a recomendação de encaminhamento ao lado da visualização do diferencial priorizado Top-5, e não atrás de interação adicional (por exemplo, atrás de um controle de expansão, uma aba secundária ou uma tela separada). As faixas numéricas mostradas abaixo são limiares mínimos de triagem; o integrador pode aplicar limiares locais mais rigorosos, mas não deve suprimir o campo de encaminhamento do relatório renderizado. Este requisito controla o risco de a recomendação de encaminhamento ser interpretada incorretamente ou de se agir com base em informação clínica incorreta.

Limiares​

Limiares sugeridos para encaminhamento:

DeParaAçãoCor
015Baixa🟢
1630Moderada🟠
31100Alta🔴

Os dados de encaminhamento são encontrados na chave studyAggregate.findings.riskMetrics:

Encaminhamento
{
  "identifier": "a9ae9e81-963b-41a4-8ed1-e5937d82d511",
  "issuedAt": "2026-03-17T06:22:56.211877",
  "notes": null,
  "analysisDuration": "PT0.703183S",
  "studyAggregate": {
    "findings": {
      "riskMetrics": {
        "anyConditionProbability": 99.98464783275267,
        "malignantConditionProbability": 1.196596933004912,
        "pigmentedConditionProbability": 2.122652750404086,
        "referralProbability": 5.292770684900461
      }
      // other keys
    }
  }
}

Malignidade​

As informações sobre o risco de malignidade auxiliam os dermatologistas na avaliação dos riscos das lesões.

Malignancy suspicion

Suspicion of malignancy

62%

Predicted by the algorithm

O integrador deve exibir o valor de priorização de malignidade como um medidor visualmente distinguível (por exemplo, uma barra colorida, mostrador ou selo) imediatamente visível ao profissional de saúde sem cliques ou abas adicionais, e não como texto decorativo simples. O medidor deve re-apresentar o risco de malignidade independentemente de uma categoria ICD-11 maligna ocupar a primeira posição na visualização Top-5: esta é uma superfície de sinal de segurança independente, não um derivado da ordenação Top-5. Este requisito controla o risco de o valor de malignidade ser representado com magnitude incorreta, ser interpretado incorretamente ou ser apresentado como um resultado incorreto ao profissional de saúde.

Limiares​

Limiares sugeridos para malignidade:

DeParaAçãoCor
015Baixa🟢
1630Moderada🟠
31100Alta🔴

Os dados de malignidade são encontrados na chave studyAggregate.findings.riskMetrics:

Malignidade
{
  "identifier": "a9ae9e81-963b-41a4-8ed1-e5937d82d511",
  "issuedAt": "2026-03-17T06:22:56.211877",
  "notes": null,
  "analysisDuration": "PT0.703183S",
  "studyAggregate": {
    "findings": {
      "riskMetrics": {
        "anyConditionProbability": 99.98464783275267,
        "malignantConditionProbability": 1.196596933004912,
        "pigmentedConditionProbability": 2.122652750404086,
        "referralProbability": 5.292770684900461
      }
      // other keys
    }
  }
}

Indicadores de segurança que evidenciam malignidade​

O dispositivo retorna seis indicadores binários de segurança que evidenciam malignidade em cada resposta da API. Suas definições, seu significado clínico e sua derivação a partir da distribuição de probabilidade ICD-11 estão documentados na seção "Binary Indicators" da Especificação do endpoint. Os indicadores são: maligno, pré-maligno, associado a malignidade, lesão pigmentada, encaminhamento urgente (dentro de 48 horas) e encaminhamento de alta prioridade (dentro de 2 semanas).

O integrador deve apresentar todos os seis indicadores na interface de usuário como estados binários sempre visíveis. Eles não devem ser ocultados atrás de um controle de expansão, uma aba secundária ou uma região recolhida que exija interação do usuário para ser revelada. Os indicadores fornecem uma rede de segurança independente da classificação ICD-11 Top-5: eles sinalizam a presença de qualquer categoria de alto risco em qualquer ponto da distribuição de probabilidade, incluindo casos em que a categoria maligna não está classificada em primeiro lugar.

Deixar de apresentar esses indicadores acarreta o risco de um achado de alto risco passar despercebido ou de um resultado incorreto ser mostrado ao paciente; apresentá-los como estados sempre visíveis controla esse risco.

Avaliação de gravidade​

A gravidade mede a extensão do envolvimento da lesão cutânea. O endpoint de avaliação de gravidade analisa uma imagem e retorna a intensidade e a extensão de sinais clínicos individuais (por exemplo, eritema, descamação, induração para o PASI).

A URL do endpoint é {path}/clinical/severity-assessment e requer um token Bearer no cabeçalho Authorization.

Requisição​

A carga útil da requisição especifica a imagem e a lista de modelos especialistas a aplicar. Por exemplo, para avaliar sinais clínicos relacionados ao PASI:

Severity Assessment Request
{
  "image": {
    "data": "base64-encoded-image-data",
    "colorModel": "rgb",
    "fileFormat": "jpeg"
  },
  "experts": [
    "erythema_classifier",
    "desquamation_classifier",
    "induration_classifier",
    "erythema_segmenter"
  ]
}
Resposta​

A resposta contém os resultados da análise dentro de imageAnalysis.findings, onde cada achado corresponde a um dos sinais clínicos solicitados:

Severity Assessment Response (abbreviated)
{
  "identifier": "1bb4a00f-a4bf-45c1-97d1-d42d02e6abef",
  "issuedAt": "2026-03-17T15:37:05.389653",
  "analysisDuration": "PT0.122009S",
  "imageAnalysis": {
    "technicalSummary": {
      "isAssessable": true,
      "imageQuality": {
        "score": 7.518,
        "interpretation": "good"
      }
    },
    "findings": [
      {
        "signIdentifier": "erythema",
        "intensity": {
          "grade": 6.82,
          "gradingScale": "Legit.Health",
          "confidence": 100.0
        },
        "extent": {
          "regions": [
            {
              "percentage": 18.46,
              "label": "erythema"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "signIdentifier": "desquamation",
        "intensity": {
          "grade": 6.28,
          "gradingScale": "Legit.Health",
          "confidence": 100.0
        }
      },
      {
        "signIdentifier": "induration",
        "intensity": {
          "grade": 6.7,
          "gradingScale": "Legit.Health",
          "confidence": 100.0
        }
      }
    ]
  }
}
Intensidade dos Sinais Clínicos​

Cada achado na matriz imageAnalysis.findings representa um sinal clínico. O objeto intensity fornece o grau de gravidade na escala Legit.Health, junto com a confiança do modelo:

Clinical sign intensity
{
  "signIdentifier": "erythema",
  "intensity": {
    "grade": 6.82,
    "gradingScale": "Legit.Health",
    "confidence": 100.0
  }
}

Quando um modelo de extensão (segmentador) é incluído, o achado também contém dados de extent com máscaras de região e percentuais de cobertura:

Clinical sign extent
{
  "signIdentifier": "erythema",
  "extent": {
    "regions": [
      {
        "mask": { "data": "base64-encoded-mask-data" },
        "confidenceMap": { "data": "base64-encoded-confidence-map-data" },
        "percentage": 18.46,
        "label": "erythema"
      }
    ],
    "annotatedImage": { "data": "base64-encoded-annotated-image-data" }
  }
}

Os sinais clínicos individuais podem ser mostrados em uma tabela:

Intensity of clinical signs

Desquamation

Moderate (2)

Erythema

Moderate (2)

Induration

Mild (1)

Affected area

30% (2)

Evolução da Gravidade​

A evolução da gravidade ao longo do tempo é normalmente exibida em gráficos para ajudar os dermatologistas a acompanharem as mudanças.

Evolution

Severity
(PASI)

80604020025 oct 2021

Time

Metadados​

Os metadados fornecem contexto para o relatório, incluindo qualidade da imagem, modalidade e tempo de processamento.

Metadata

Report information

Information about the report.

  • TimestampFeb 01, 2024, 10:06 PM
  • Analysis performed in0.65 seconds
  • Image modalityDermatoscopic
  • Visual image quality82%
  • Qualidade Visual da Imagem: Foco, iluminação, resolução, etc.
  • Modalidade da Imagem: Tipo de imagem (por exemplo, dermoscopia).
  • Tempo de Análise: Tempo necessário para processar a imagem.
  • Sensibilidade: Probabilidade de um resultado positivo para pacientes doentes.
  • Especificidade: Probabilidade de um resultado negativo para pacientes saudáveis.

Insights Rápidos​

Os insights rápidos resumem informações-chave para os HCPs, permitindo uma decisão rápida.

Quick insights

The pathology Nevus has a probability of around 67.51%. The suspicion of malignancy is 26.46%.

Insights

  • Refer to specialistMeets referral criteria
  • Condition AIt could also be Condition B.
  • Probably malignant or pre-malignant62% suspected malignancy

Rótulo​

Para cumprir o Anexo I, Capítulo III, seção 23.2 do MDR 2017/745, a interface de usuário deve incluir informações de rótulo que permitam aos usuários identificar o dispositivo, seu fabricante e seu status regulatório. O rótulo regulatório completo está especificado na seção Rótulo desta IFU.

Os seguintes itens do GSPR 23.2 são aplicáveis a este dispositivo médico de software e devem estar presentes na área de rótulo da interface de usuário:

GSPR 23.2RequisitoO que exibir
23.2(a)Nome do dispositivo ou nome comercialO nome do dispositivo conforme especificado na seção Rótulo
23.2(b)Finalidade previstaUma breve declaração da finalidade prevista do dispositivo, suficiente para o usuário identificar o dispositivo
23.2(c)Nome e endereço do fabricanteO nome legal e o endereço registrado do fabricante
23.2(g)Número de lote ou partida (versão)O número da versão do software, prefixado com o símbolo de código de lote (ISO 15223-1)
23.2(h)Portador do UDIO Identificador Único de Dispositivo em formato AIDC e/ou HRI: (01)8437025550005(10)1.1.0.0(11)YYYYMMDD
23.2(j)Data de fabricaçãoA data de fabricação, prefixada com o símbolo de data de fabricação (ISO 15223-1)
23.2(m)Avisos ou precauçõesO símbolo de cautela (ISO 15223-1) com texto acompanhante orientando os usuários a consultarem a IFU
23.2(q)Indicação de "dispositivo médico"O símbolo MD (ISO 15223-1) indicando que o produto é um dispositivo médico
Marcação CEArtigo 20(1)A marcação CE com o número do Organismo Notificado (2797)
eIFUGSPR 23.1(h)O símbolo "consultar instruções de uso" (ISO 15223-1) com um link para a eIFU

Os itens 23.2(d), (e), (f), (i), (k), (l), (n), (o), (p), (r) e (s) não são aplicáveis a este dispositivo médico de software.

O exemplo de rótulo abaixo mostra um layout recomendado incluindo todos os itens aplicáveis:

Label (MDR)

Medical Device

Legit.Health Plus

Computational software-only medical device leveraging computer vision algorithms to process images of the epidermis, the dermis and its appendages, among other skin structures, providing an interpretative distribution of possible ICD categories and quantifiable data on the intensity, count, and extent of clinical signs.

AI Labs Group S.L.

BAT Tower, Gran Vía 1, 48001, Bilbao, Biscay (Spain)

(01)8437025550005(10)1.1.0.0(11)YYYYMMDD

1.1.0.0

YYYY-MM-DD

Caution: consult accompanying documents

Read the electronic instructions for use (eIFU)

ifu-eu-mdr.legit.health

Acesso às Instruções de Uso Eletrônicas (eIFU)​

De acordo com o Regulamento (UE) 2021/2226 (que estabelece as condições sob as quais as instruções de uso eletrônicas podem ser fornecidas em vez do papel, nos termos do MDR 2017/745, GSPR 23.1(f)), os instaladores devem garantir que os usuários clínicos (profissionais de saúde) possam acessar as Instruções de Uso eletrônicas (eIFU).

A eIFU está disponível em: https://ifu-eu-mdr.legit.health/

Os métodos aceitáveis para fornecer acesso à eIFU incluem, mas não se limitam a:

  • Exibir a URL da eIFU na interface de usuário (por exemplo, na área de rótulo, em um menu de ajuda ou em uma tela "sobre")
  • Incluir a URL da eIFU em materiais de integração ou treinamento do usuário
  • Comunicar a URL da eIFU por e-mail no momento do provisionamento da conta

A URL da eIFU é exibida ao lado do símbolo "consultar instruções de uso" no rótulo.

Os usuários também podem solicitar uma cópia em papel da IFU gratuitamente, conforme descrito na seção Solicitar IFU em Papel.

Código Fonte para Símbolos​

A ISO 15223-1:2021, a norma internacional para símbolos de dispositivos médicos, fornece uma lista abrangente de símbolos usados na rotulagem de dispositivos médicos.

Além disso, ícones também estão amplamente disponíveis em bibliotecas de código aberto, como medical-device-symbols, que fornece uma coleção de ícones SVG para dispositivos médicos que podem ser usados diretamente em aplicações web.