Dado de saúde é o dado mais complexo de estruturar. É também o mais sensível — protegido pelo Art. 11 da LGPD com restrições reforçadas. E é, na maioria das healthtechs brasileiras, o dado mais fragmentado: prontuário em um sistema, faturamento em outro, exames em um terceiro, agendamento em um quarto. Nenhum deles conversa com os outros. Nenhum deles foi projetado para alimentar modelos de IA.
"Em saúde, dado fragmentado não é problema técnico. É risco clínico e regulatório ao mesmo tempo." — HTI AI Studio
Health check das bases clínicas e administrativas
Auditamos todos os sistemas: HIS, prontuário eletrônico, sistema de faturamento, LIS (laboratório), RIS (radiologia). Mapeamos qualidade, completude, padronização de terminologia (CID, TISS, CBHPM) e integrabilidade. O relatório mostra o que está em condição de uso para IA — começa pelo health check das bases.
Estruturação de dados não estruturados
PDFs de exame, laudos em texto livre, anotações de consulta — tudo isso existe nas bases clínicas e nada disso está pronto para IA. Aplicamos OCR, NLP clínico e extração de entidades para transformar texto livre em dado estruturado e pesquisável.
Integração e deduplicação de pacientes
Paciente com três IDs diferentes em três sistemas é um problema clínico — não só técnico. Unificamos o cadastro do paciente e o histórico clínico completo, preservando a rastreabilidade de cada dado e seu sistema de origem.
Modelagem do data warehouse clínico
Projetamos a camada analítica separada dos sistemas operacionais: fatos clínicos, fatos de faturamento, dimensões de paciente, prestador, procedimento e tempo. O modelo de IA consome o DW — não o HIS em produção.
Governança de dado sensível desde a fundação
Dado de saúde exige tratamento especial. Implementamos classificação de sensibilidade, pseudonimização para uso em treinamento de modelos e controle de acesso granular — sustentado por DBA dedicado e segurança de banco de dados — antes de qualquer projeto de IA começar.
A HTI faz os dois lados: estruturamos os dados clínicos e construímos os modelos de IA. Quando a mesma equipe entende o dado clínico e a arquitetura do modelo, o projeto não trava no meio. Trava, na verdade, muito menos.
O que a healthtech recebe antes de qualquer modelo: relatório de health check das bases clínicas e administrativas; pipeline de estruturação de dados não estruturados (OCR, NLP clínico); integração e deduplicação do cadastro de pacientes; data warehouse clínico modelado e documentado; governança de dado de saúde sob Art. 11 da LGPD; DBA dedicado sustentando a infraestrutura. Complemente com redução de glosas, governança ANS e LGPD ou volte ao cluster IA para healthtech.