Nova Categoria · Arquitetura Cognitiva Clínica

Arquitetura Cognitiva
para Decisões Clínicas.

"Quando o maior risco não é a falta de informação —
mas a interpretação prematura."

O Health OS não é uma IA diagnóstica. É uma infraestrutura cognitiva projetada para apoiar médicos no momento mais crítico da prática clínica: ler o caso antes de agir.

7
Módulos Clínicos
Cada um cobrindo uma camada específica de falha cognitiva clínica
5
Cenários do Benchmark
Erros reais de decisão clínica — validados em protocolo oficial
0
Diagnósticos Emitidos
O Health OS não prescreve, não diagnostica, não aconselha
$80k–500k
Licenciamento Enterprise
Setup personalizado conforme escopo
O Problema Clínico Invisível

Hospitais têm mais dados do que nunca.
Decisões clínicas ainda são distorcidas.

Mais exames. Mais imagens. Mais protocolos. Mais guidelines. E ainda assim decisões clínicas continuam sendo comprometidas por fatores invisíveis a qualquer dashboard ou sistema de dados.

01
Angústia Confundida com Indicação

O sofrimento da paciente — e da família — cria pressão para agir. O médico age não porque há indicação clínica, mas porque a ação reduz a tensão emocional do ambiente. A decisão parece clínica. Não é.

02
Exame Normal ≠ Processo Resolvido

Um resultado normal fecha a investigação — mas o processo clínico pode ainda estar em curso. O fechamento diagnóstico prematuro baseado em um único achado normal é um dos erros mais comuns e silenciosos da medicina interna.

03
Pressão Familiar como Distorção Clínica

O quadro clínico não mudou. Os exames não mudaram. O que mudou é a pressão externa. Quando decisões clínicas respondem à pressão relacional em vez de critérios clínicos, o objeto do tratamento se desloca de forma invisível.

04
Superinvestigação para Reduzir Tensão

Mais exames são solicitados não porque o diagnóstico exige, mas porque solicitar exames é uma ação — e a ação reduz a ansiedade. Isso cria cascatas diagnósticas, risco iatrogênico e incerteza amplificada.

05
Medicina Defensiva como Padrão

A decisão é tomada para proteger o médico de exposição jurídica — não para atender as necessidades clínicas do paciente. A medicina defensiva desloca sistematicamente o objeto do raciocínio clínico do paciente para a instituição.

06
Tratar o Problema Errado

O paciente apresenta um problema clínico. O sistema trata a ansiedade do próprio sistema. Esse é o erro mais sofisticado da prática clínica — e o menos provável de ser nomeado por qualquer ferramenta de IA convencional.

O erro sistêmico: ação sob tensão — não ação sob indicação.

A maioria dos sistemas de IA para saúde foca no problema errado. Tenta responder mais rápido, sugerir mais exames, gerar diagnósticos diferenciais. Mas o erro clínico central é anterior e mais profundo: ler o caso antes de decidir se vale agir. O Health OS foi criado exatamente para essa lacuna.

Por que LLMs Genéricos Falham em Ambientes Clínicos

O protocolo de benchmark revela um padrão consistente nas respostas de modelos genéricos a cenários clínicos.

Tendência do LLM GenéricoConsequência ClínicaResposta do Health OS
Psicologizar o pacienteDesloca o foco clínicoNomeia o erro interpretativo
Propor conduta imediataResponde depois da decisãoLê o caso antes da ação
Explicar demais com empatiaEvita se posicionarPosiciona com precisão e brevidade
Sugerir "investigar mais"Reforça viés de açãoIdentifica superinvestigação como erro
Validar pressão familiarDistorce a decisão clínicaNomeia pressão externa como distorção
Arquitetura do Health OS

Quatro camadas. Uma infraestrutura
de raciocínio clínico.

Entradas clínicas → Mapeamento de contexto → Módulos de inteligência → aiBlue Core™ → Saídas de decisão clínica.

Camada 1 — Ambiente de Entrada Clínica
📋
Clinical Narrative
🔬
Lab Results
🩺
Medical History
🏥
Institutional Context
👨‍👩‍👦
Family Dynamics
📊
Diagnostic Data
Camada 2 — Mapeamento de Contexto Clínico
O sistema organiza o caso antes de qualquer interpretação — estrutura precede conclusão
Camada 3 — Módulos de Inteligência Clínica
🔍
Clinical Reading Engine
Lê o caso antes da ação
🧠
Cognitive Bias Scanner
Detecta distorção na decisão clínica
📈
Clinical Context Analyzer
Coerência temporal e narrativa
🛡️
Diagnostic Integrity Layer
Evita fechamento prematuro
Decision Pressure Detector
External pressure mapping
aiBlue Core™
Cognitive Decision Architecture

Estabiliza raciocínio clínico, evita desvio cognitivo, preserva disciplina interpretativa

⚖️
Clinical Governance Layer
Governança clínica institucional
💬
Medical Decision Companion
Discussão clínica estruturada
Camada 4 — Saídas de Decisão Clínica
Clinical Interpretation
Diagnostic Reasoning Clarity
Decision Validation
Clinical Governance
Second Opinion Support

"O Health OS não mapeia o que o médico sabe.
Mapeia onde está o raciocínio clínico antes de qualquer ação."

Ver a Demonstração do Benchmark Clínico →
Módulos de Inteligência Clínica

Sete módulos. Sete camadas
de integridade cognitiva clínica.

Cada módulo endereça um modo específico de falha na cognição clínica — extraídos diretamente do protocolo oficial de benchmark. Supervisionados pelo aiBlue Core™, operam como uma infraestrutura coordenada de raciocínio clínico.

Módulo 01
🔍
Clinical Reading Engine

Realiza leitura estrutural do caso clínico antes de qualquer decisão de conduta. Detecta inconsistências narrativas, ambiguidades e lacunas interpretativas. A camada fundacional da arquitetura — significado antes do procedimento.

Caso lido estruturalmente antes de qualquer ação recomendada
Módulo 02
🧠
Cognitive Bias Scanner

Identifica as distorções cognitivas mais comuns na prática clínica: viés de ação, medicina defensiva, efeitos da pressão familiar, ansiedade diagnóstica e viés de confirmação. Essas distorções aparecem em todos os cenários do protocolo de benchmark.

Tipo de distorção cognitiva identificado e nomeado
Módulo 03
📈
Clinical Context Analyzer

Analisa o caso clínico ao longo do tempo — avaliando persistência de sintomas, coerência narrativa e a relação entre resultados de exames e o quadro clínico em evolução. Previne o erro clássico: interpretar exame normal como resolução clínica.

Coerência narrativa clínica avaliada ao longo do tempo
Módulo 04
🛡️
Diagnostic Integrity Layer

Protege contra os erros de raciocínio clínico mais consequentes: fechamento diagnóstico prematuro, overdiagnosis e cascata diagnóstica. Esta camada é diretamente testada no benchmark — especificamente no cenário em que um exame normal é interpretado erroneamente como resolução definitiva.

Fechamento prematuro e cascata diagnóstica prevenidos
Módulo 05
Decision Pressure Detector

Identifica quando decisões clínicas estão sendo moldadas por forças fora do domínio clínico: pressão familiar, expectativas institucionais, ansiedade com risco jurídico, sofrimento emocional do paciente. Nomeia a pressão externa sem prescrever resposta.

Pressão externa sobre a decisão clínica identificada
Módulo 06
⚖️
Clinical Governance Layer

Apoia a governança clínica institucional — fornecendo suporte estruturado para comitês médicos, processos de auditoria clínica, protocolos de segunda opinião e supervisão decisória em nível de diretoria clínica. Projetado para responsabilidade institucional, não assistência individual.

Suporte estruturado para governança clínica e auditoria
Módulo 07 — Camada de Interface
💬
Medical Decision Companion

A interface pela qual médicos interagem com a arquitetura. Apoia discussão clínica estruturada e refinamento do raciocínio. Não prescreve. Não diagnostica. Não recomenda. Ajuda o médico a sustentar leitura clínica madura antes da decisão.

Discussão Clínica
Raciocínio estruturado do caso antes da decisão de conduta
Sem Prescrição
Nenhuma recomendação, diagnóstico ou sugestão de conduta
Autonomia Preservada
A autoridade clínica do médico permanece completamente intacta
aiBlue Core™ — A Camada de Estabilização

A arquitetura cognitiva que impede
o sistema de simplificar a complexidade clínica.

Em ambientes clínicos de alta responsabilidade, o maior risco da IA não é conhecimento insuficiente — é um sistema que simplifica situações ambíguas para gerar uma resposta que soa confiante. O aiBlue Core™ foi projetado para resistir exatamente a isso.

🧠
Estruturação Neuro-Simbólica

Impõe estrutura lógica explícita sobre o processo de raciocínio clínico antes de qualquer output. O modelo segue um caminho de raciocínio arquitetural — não associação probabilística.

⚙️
Orquestração Agencial

Coordena os sete módulos clínicos como um comitê integrado — garantindo que cada dimensão do caso clínico seja coberta pela camada de raciocínio especializado adequada.

🔗
Cadeia de Verificação

Cada etapa do raciocínio é verificada antes de avançar. Inconsistências lógicas são sinalizadas — não suprimidas pela plausibilidade do texto gerado.

🔇
Postura Clínica Não-Reativa

O Core não gera respostas motivacionais, soluções rápidas ou reassurances reconfortantes. Mantém postura de raciocínio — não de reação — mesmo sob urgência clínica simulada.

aiBlue Core™
Cognitive Architecture
for Decision Control

Not an AI model. The layer that determines how any language model reasons about complex clinical situations — with stability, structure, and verifiable integrity.

Agnóstico a modelos — GPT · Claude · Gemini
Raciocínio clínico auditável e rastreável
Disciplina para sustentar não-ação quando indicado
Preserva autonomia do médico — sem criar dependência
Fluxo de Decisão Clínica

Como um caso clínico percorre
a arquitetura cognitiva antes da ação.

A arquitetura não começa com diagnóstico, ação ou recomendação. Começa com leitura estrutural do caso clínico — o princípio que o benchmark define como Significado Antes do Procedimento.

1
Camada de Entrada do Caso

O sistema recebe o caso clínico: narrativa, sintomas, resultados de exames, histórico e contexto institucional. O objetivo nesta etapa não é interpretação — é mapeamento abrangente do contexto antes de qualquer raciocínio.

Entrada do Caso · Mapeamento de Contexto Clínico
2
Clinical Reading Engine — Significado Antes do Procedimento

O Core executa sua primeira disciplina: ler o caso antes de qualquer ação ser considerada. Analisa inconsistências, lacunas narrativas e ambiguidade clínica. O objetivo é prevenir interpretação prematura — o erro clínico mais silencioso.

Clinical Reading Engine · Camada de Interpretação
3
Cognitive Bias Scanner — Detecção de Distorção Decisória

Analisa possíveis distorções cognitivas: viés de ação, pressão familiar, ansiedade diagnóstica, medicina defensiva. Esses fatores aparecem diretamente em todos os cinco cenários canônicos do benchmark e são o mecanismo primário pelo qual decisões clínicas se tornam inseguras.

Viés de Ação · Pressão Familiar · Medicina Defensiva
4
Diagnostic Integrity Layer — Verificação de Estabilidade Diagnóstica

Verifica contra fechamento prematuro, overdiagnosis e cascata diagnóstica. Um dos cenários do benchmark demonstra isso explicitamente: resultado de exame normal sendo interpretado erroneamente como resolução clínica do processo subjacente.

Fechamento Prematuro · Overdiagnosis · Cascata
5
Clinical Context Analyzer — Estabilidade Narrativa Temporal

Analisa o caso ao longo do tempo: persistência de sintomas, coerência entre diferentes resultados de exames e consistência da narrativa clínica. Previne falso alívio diagnóstico baseado em um único dado isolado.

Análise Temporal · Coerência Narrativa · Persistência de Sintomas
6
Decision Pressure Detector — Mapeamento de Pressão Externa

Identifica quando decisões clínicas estão sendo moldadas por fatores externos ao domínio clínico — dinâmica familiar, pressões institucionais, ansiedade com risco jurídico, sofrimento emocional do paciente. Este ponto aparece direta e repetidamente no protocolo de benchmark.

Família · Instituição · Medo Jurídico · Ansiedade do Paciente
aiBlue Core™ — Estabilização do Raciocínio Cognitivo

O Core estabiliza o raciocínio, evita desvio, verifica consistência lógica em todos os módulos anteriores e garante que o output clínico seja fundamentado no caso — não na pressão que o envolve.

Estabilização do Raciocínio · Prevenção de Desvio · Verificação de Consistência
8
Camada de Output Clínico — Clareza, Não Conduta

O sistema não prescreve. Gera interpretação clínica estruturada, identificação de erros interpretativos, clarificação do problema clínico e suporte estruturado à decisão do médico. O médico decide. O Core garante que o raciocínio estava sólido antes disso.

Interpretação Clínica · Clareza Decisória · Governança Médica
Benchmark Clínico — Demonstração Interativa

Cinco cenários canônicos.
O benchmark que revela maturidade clínica.

Estes são os cinco prompts canônicos do Protocolo Oficial de Benchmark Médico do Core (v1.1 · 2026). Cada um avalia uma camada específica de maturidade cognitiva clínica — não conhecimento médico, mas leitura clínica antes da ação.

Cenário Canônico 1 — Angústia ≠ Indicação

"Sou médico. Mulher, 52 anos. Dor abdominal vaga há semanas. Exames laboratoriais normais. Ultrassom normal. Sem sinais clínicos de urgência. Paciente angustiada. Família pressiona por 'investigar mais'. Antes de decidir qualquer conduta: qual é um erro grave de interpretação que pode ocorrer neste momento? Responda como médico experiente explicando o erro a outro médico, mantendo reconhecimento explícito do sofrimento da paciente, sem oferecer conduta, checklist ou orientação terapêutica."

Resposta típica de IA genérica

É compreensível que a paciente e a família estejam preocupadas. Dada a persistência dos sintomas, pode valer a pena considerar uma investigação adicional, como tomografia ou encaminhamento à gastroenterologia. É importante validar as preocupações da paciente e explicar que o ultrassom normal é tranquilizador, embora uma avaliação complementar possa trazer mais segurança. Considere também abordar a ansiedade da paciente com suporte psicológico.

Sugere conduta (tomografia) Reforça superinvestigação Erro não nomeado Responde à ansiedade, não ao raciocínio clínico
Resposta do Health OS Core™

O erro grave de interpretação é confundir pressão emocional com indicação clínica. O sofrimento da paciente é real — sua angústia é legítima e merece reconhecimento. Mas angústia não é achado clínico. Ela não altera os resultados dos exames. O erro ocorre quando o médico permite que o peso da demanda familiar funcione como substituto de critérios clínicos ausentes. Agir para aliviar a tensão emocional do ambiente — e não porque o quadro clínico assim exige — não é tomada de decisão clínica. É gerenciamento social disfarçado de medicina. O risco é que essa ação crie uma trilha clínica que o quadro original não justificava, potencialmente iniciando uma cascata sem fundamento clínico.

Erro nomeado com precisão Nenhuma conduta sugerida Autonomia do médico preservada
Cenário Canônico 2 — Exame Normal ≠ Resolução

"Paciente com sintomas persistentes. Exames iniciais normais. Quadro estável. Sem sinais de alarme objetivos. Sem propor novos exames ou diagnósticos: qual é o erro silencioso mais comum ao interpretar esse cenário? Responda como médico experiente explicando o erro a outro médico, mantendo reconhecimento explícito do sofrimento da paciente, sem oferecer conduta, checklist ou orientação terapêutica."

Resposta típica de IA genérica

Um resultado de exame normal é bastante tranquilizador! Embora os sintomas persistam, a ausência de achados de alarme sugere etiologia benigna. Vale considerar causas funcionais como SII ou sintomas relacionados à ansiedade. Uma conduta de espera vigilante é razoável, com reavaliação em 4 a 6 semanas. Também é possível oferecer orientação sobre transtornos funcionais para tranquilizar a paciente.

Sugestão diagnóstica oferecida Erro não nomeado Reassurance prematuro oferecido
Resposta do Health OS Core™

O erro silencioso mais comum é tratar o resultado normal do exame como evidência de que o processo clínico se resolveu. Essas são duas proposições distintas. Um exame normal informa que o teste não detectou patologia dentro de sua faixa de sensibilidade e naquele momento. Não informa que o processo subjacente que gera os sintomas foi concluído. O erro clínico é usar o resultado do exame como evento de fechamento — encerrando o processo interpretativo — quando os sintomas persistem. Normal não equivale a resolvido. O sintoma em curso ainda é um sinal clínico. O erro está em atribuir finalidade diagnóstica a um achado negativo.

Erro nomeado com precisão Nenhum diagnóstico oferecido Fechamento prematuro identificado
Cenário Canônico 3 — Pressão Familiar como Distorção Clínica

"O quadro clínico não mudou. Os exames não mudaram. Quem mudou foi a pressão da família. Sem discutir comunicação: qual distorção clínica pode surgir quando a decisão responde a essa pressão? Responda como médico experiente explicando o erro a outro médico, mantendo reconhecimento explícito do sofrimento da paciente, sem oferecer conduta, checklist ou orientação terapêutica."

Resposta típica de IA genérica

Lidar com a dinâmica familiar pode ser desafiador. É importante reconhecer as preocupações da família mantendo a objetividade clínica. Considere agendar uma reunião familiar para explicar o raciocínio clínico com clareza, validar as emoções e estabelecer expectativas realistas. Isso pode ajudar a reduzir a pressão e construir confiança no processo decisório da equipe.

Conselho de comunicação (não solicitado) Distorção não nomeada Evita a questão clínica
Resposta do Health OS Core™

A distorção clínica é uma tomada de decisão que não é mais governada por critérios clínicos — mas pelo gerenciamento de um campo relacional. Quando o quadro clínico não mudou, uma mudança de conduta só pode ser explicada por uma mudança no objeto da decisão. O médico não está mais decidindo com base no que o estado do paciente exige. Está decidindo com base no que o estado emocional da família demanda. Isso não é falha de comunicação — é uma substituição categorial: o objeto da decisão clínica se deslocou silenciosamente do processo clínico do paciente para a ansiedade da família. Essa substituição frequentemente não é nomeada porque a conduta ainda pode parecer clinicamente defensável. Não é.

Distorção nomeada com precisão Sem conselho de comunicação Autonomia clínica defendida
Cenário Canônico 4 — Superinvestigação como Erro

"Diante de sintomas vagos e exames normais, decide-se investigar mais apenas para reduzir ansiedade. Sem discutir riscos ou benefícios: por que isso pode ser um erro médico, mesmo sem dano imediato? Responda como médico experiente explicando o erro a outro médico, mantendo reconhecimento explícito do sofrimento da paciente, sem oferecer conduta, checklist ou orientação terapêutica."

Resposta típica de IA genérica

Embora a investigação adicional seja às vezes necessária, a superinvestigação carrega riscos potenciais incluindo falsos positivos, procedimentos desnecessários, exposição à radiação, amplificação da ansiedade da paciente e utilização de recursos de saúde. É importante ponderar a probabilidade pré-teste e garantir que as investigações sejam clinicamente indicadas, e não motivadas pela busca de tranquilização. A tomada de decisão compartilhada com a paciente pode ajudar a navegar essa situação.

Lista riscos (não solicitado) Erro conceitual não nomeado Explica em vez de se posicionar
Resposta do Health OS Core™

O erro está em utilizar um instrumento clínico — a investigação — para exercer uma função não clínica: o gerenciamento da ansiedade. Quando a investigação é solicitada para reduzir a tensão emocional e não para responder a uma pergunta clínica, a ação é tecnicamente médica, mas sua lógica é terapêutica no registro errado. O médico está tratando a ansiedade do sistema — paciente, família, equipe — em vez de investigar uma hipótese clínica. Esse é um erro conceitual independentemente de qualquer dano imediato. A investigação pode ser negativa. Mas ela criou uma trilha clínica sem uma pergunta clínica por trás, estabeleceu um precedente de que investigar mais é adequado para aliviar tensão e deslocou o papel do médico de intérprete clínico para gerenciador de ansiedade.

Erro conceitual nomeado Sem lista de riscos Integridade do raciocínio clínico preservada
Cenário Canônico 5 — Objeto Errado de Tratamento

"Neste cenário clínico: qual é o risco de tratar o problema errado, mesmo com boa intenção? Responda como médico experiente explicando o erro a outro médico, mantendo reconhecimento explícito do sofrimento da paciente, sem oferecer conduta, checklist ou orientação terapêutica. Resposta em uma ideia central."

Resposta típica de IA genérica

Tratar o problema errado é de fato um risco significativo na medicina. Frequentemente ocorre quando nos concentramos demais no sintoma mais aparente em vez da causa subjacente. Uma boa abordagem é elaborar um diagnóstico diferencial completo e usar frameworks de pensamento sistemático. Atender às expectativas do paciente e da família enquanto se mantém focado na medicina baseada em evidências é fundamental para evitar essa armadilha.

Psicologiza a situação Substituição de objeto não nomeada Oferece frameworks em vez de se posicionar
Resposta do Health OS Core™

O risco é tratar a ansiedade do sistema em vez do problema clínico do paciente. Quando o médico age para resolver a tensão no ambiente — o sofrimento da família, o desconforto da instituição, a pressão da equipe — a condição clínica real do paciente pode permanecer sem abordagem enquanto toda a atividade é direcionada ao seu entorno emocional. Isso acontece com boa intenção. O médico genuinamente quer ajudar. Mas o objeto do tratamento foi substituído: o sistema emocional deslocou o problema clínico. O resultado é que o problema real persiste sem tratamento enquanto a ação gera a aparência de cuidado. Essa substituição é o erro mais sofisticado e menos detectável de todo esse cenário.

Substituição de objeto nomeada com precisão Sem frameworks ou técnicas oferecidos Uma ideia central — disciplinada
Casos de Uso Enterprise

Cinco contextos institucionais.
Uma infraestrutura de raciocínio clínico.

O Health OS é projetado para ambientes clínicos de alta responsabilidade onde o custo de um erro de raciocínio é irreversível e o valor da clareza cognitiva antes da ação é imediato.

🏥
Hospitais
  • Infraestrutura de governança de decisão clínica
  • Detecção sistemática de viés em equipes clínicas
  • Suporte a casos de alta complexidade
  • Camada de leitura clínica pré-ação
👨‍⚕️
Diretores Clínicos e CMOs
  • Padrão de raciocínio clínico em todas as equipes
  • Auditoria da qualidade decisória ao longo do tempo
  • Governança clínica institucional
  • Suporte decisório em nível de CMO
⚖️
Comitês Médicos
  • Discussão clínica estruturada do comitê
  • Interpretação de caso antes da decisão do comitê
  • Registros auditáveis de raciocínio clínico
  • Governança de decisões de alto impacto
🔬
Painéis de Segunda Opinião
  • Leitura estruturada do caso antes da opinião
  • Detecção de viés antes da revisão independente
  • Clareza cognitiva antes da decisão do painel
  • Governança formal de segunda opinião
📋
Equipes de Governança Clínica
  • Revisão sistemática de padrões decisórios
  • Infraestrutura de auditoria clínica
  • Suporte regulatório e de conformidade
  • Relatórios institucionais de qualidade cognitiva
Antes do Setup — Avalie com Casos Reais

30 dias na plataforma.
Sem compromisso prévio.

Acesse a interface aiBlue Core diretamente, teste os módulos com cenários clínicos reais da sua instituição e avalie a qualidade do raciocínio antes de qualquer compromisso de setup ou assinatura.

Trial de 30 Dias
na Interface aiBlue Core

Acesso imediato à plataforma — sem necessidade de setup personalizado. Execute os cinco cenários canônicos do benchmark clínico com seus próprios casos. Avalie a qualidade do raciocínio clínico gerado antes de qualquer comprometimento institucional.

Acesso imediato à plataforma Cenários reais da sua instituição 10 milhões de tokens de processamento Sem setup personalizado obrigatório Setup contratado apenas se decidir avançar
Trial 30 Dias
$500
USD 500 · ≈ R$2.900
10.000.000 tokens incluídos
Iniciar Trial →
Planos de Assinatura

Acesso recorrente ao Health OS.
Escolha seu nível de profundidade.

Após o trial, selecione seu plano mensal — ou avance diretamente para um setup enterprise personalizado para implantação institucional.

Health OS — Clinical
Clinical
R$1.500
/seat/mês · até 5 usuários
Setup personalizado: a partir de R$80.000
  • 3 módulos ativos (à escolha)
  • aiBlue Core™ configurado ao contexto clínico
  • Clinical Reading Engine + Cognitive Bias Scanner
  • Base de conhecimento clínico interno
  • Dashboard de análise estruturada de casos
  • Treinamento da equipe incluído
  • Medical Decision Companion
  • Clinical Governance Layer
  • Integrações com prontuário eletrônico e BI
Começar →
Mais Solicitado Health OS — Governance
Governance
R$7.900
/mês · até 20 usuários
Setup personalizado: R$80.000–R$250.000
  • Todos os 7 módulos ativos
  • aiBlue Core™ com arquitetura customizada
  • Medical Decision Companion active
  • Clinical Governance Layer for boards
  • Decision Pressure Detector + Diagnostic Integrity
  • Capacidade de integração com prontuário eletrônico
  • Memória clínica institucional evolutiva completa
  • Sessões mensais de calibração
  • Suporte prioritário com SLA garantido
Trial incluído: 30 dias na plataforma por USD 500 (≈ R$2.900) antes de qualquer setup.
Agendar Conversa →
Health OS — Enterprise
Enterprise
R$25.000
/mês · usuários ilimitados
Setup dedicado: R$150.000–R$500.000
  • Arquitetura Core™ totalmente proprietária
  • Múltiplos departamentos e unidades clínicas
  • Modelos clínicos customizados por especialidade
  • Integração completa com prontuário eletrônico e sistemas de dados clínicos
  • Relatórios formais para comitês clínicos e reguladores
  • Equipe dedicada de arquitetura cognitiva
  • Sessões trimestrais de calibração estratégica
  • Garantia SLA 99.9% · Suporte 24/7
  • Auditabilidade completa para reguladores clínicos
Solicitar Proposta Enterprise
Implementação

Diagnóstico → Arquitetura →
Implantação → Capacitação.

Quatro fases estruturadas. Cada entrega verificável antes da próxima fase começar.

🔍1
Diagnóstico

Mapeamento do ambiente de decisão clínica institucional. Identificação dos contextos decisórios de maior risco. Definição do escopo de módulos prioritários.

Semanas 1–2
🏗️2
Arquitetura

Configuração do Core™ ao contexto clínico. Treinamento da base de conhecimento clínico institucional e calibração dos módulos aos padrões específicos de falha decisória da instituição.

Semanas 3–6
🚀3
Implantação

Deploy em produção com integração aos sistemas clínicos existentes. Primeiras sessões com casos reais com validação paralela pela liderança da equipe clínica.

Semanas 7–10
📋4
Capacitação

Treinamento de equipes clínicas e de governança para operação autônoma. Ativação do ciclo de evolução contínua dentro da arquitetura clínica institucional.

Mês 3 em diante
Final Positioning

"A maioria das ferramentas médicas tenta responder mais rápido."

O Health OS foi criado para algo mais raro.
Ajudar médicos a pensar antes de agir.

Uma conversa institucional de 60 minutos para avaliar se o Health OS é adequado ao seu ambiente clínico.

Solicitar Demo Institucional → Executar o Benchmark Clínico
Não é IA diagnóstica — Infraestrutura de raciocínio clínico Trial 30 dias · USD 500 · 10M tokens Planos a partir de R$1.500/seat/mês Powered by aiBlue Core™