RegulaIA HE2JHospital Estadual 2 de Julho
O RegulaIA HE2J automatiza a corrente manual da regulação — captação, leitura do relatório clínico, encaminhamento à especialidade, retorno à Central e atualização do censo — e preserva as duas decisões que importam com os médicos.
Cada paciente regulado para o 2 de Julho depende de monitoramento manual do portal, transcrição, WhatsApp pessoal, espera sem SLA e atualização de vaga à mão. O gargalo não é a decisão médica — é tudo o que acontece entre as decisões.
O especialista leva minutos para avaliar um caso. O que consome horas é a mensagem esperando ser vista, o repasse entre grupos e a atualização manual da vaga. É essa camada que o RegulaIA elimina — conforme o projeto, a IA apoia e a decisão regulatória é sempre do médico regulador.
O portal da Central Estadual de Regulação é monitorado continuamente; novas solicitações e relatórios entram sozinhos na plataforma.
Agentes leem o relatório, estruturam os dados clínicos, classificam o perfil assistencial e sugerem prioridade — com justificativa.
Notificação no WhatsApp oficial com link seguro. O especialista decide em um toque — com o Preditor de Aceite mostrando o histórico de casos semelhantes da unidade ao lado.
Fila priorizada por gravidade com a pré-análise ao lado. A médica reguladora valida, altera o perfil ou nega com motivo estruturado.
Leito reservado, central de vagas atualizada e os 9 indicadores do projeto alimentados no momento em que cada evento acontece.
O paciente regulado chega, é admitido, prescrito, medicado e recebe alta — e cada micro-etapa vira uma linha do tempo com timestamp. É essa medição que revela onde o processo trava de verdade e devolve o leito mais rápido para a Central. Tudo demonstrável, ao vivo, na demo.
As decisões médicas custam minutos; transporte, farmácia e hotelaria custam horas. O mapa aponta o gargalo do sistema com número — por micro-etapa, por paciente, por perfil.
Previsão de alta como faixa + confiança, que estreita a cada evolução. A regulação antecipa aceites contra leitos que vão vagar — giro sem leito vazio.
HL7 v2, FHIR R4 e RNDS: o RegulaIA consome e orquestra os eventos que o prontuário do hospital já emite. Integração, não duplicação — ninguém digita duas vezes.
A conta aberta e interativa: horas devolvidas, leito-dia recuperado e custo da plataforma — com as premissas nas mãos do gestor, recalculadas ao vivo.
Cada automação tem um agente nomeado, com gatilho, ação, modelo e limite claros — classificados pelo nível de autonomia. Nenhum agente decide conduta clínica: quem tem autonomia executa tarefa operacional; quem toca decisão médica é copiloto.
Dependência de um único fornecedor de IA é risco operacional. O RegulaIA roteia cada tarefa ao modelo mais adequado e degrada com segurança se um provedor falhar.
Se o modelo primário falhar ou demorar, a tarefa migra para o secundário; se ambos falharem, o caso cai em fila manual com alerta — a regulação nunca para por causa de IA.
Hoje, relatórios de pacientes circulam em grupos pessoais, sem trilha de acesso. No RegulaIA, o dado fica na plataforma — o WhatsApp oficial recebe apenas notificação com link seguro.
TLS 1.3 em trânsito, AES-256 em repouso, segredos em cofre. Nas notificações via WhatsApp Business API, vale a criptografia de ponta a ponta nativa do canal — o conteúdo clínico nem trafega por lá: vai só o link seguro expirável.
Tratamento amparado no art. 11, II, “f” da LGPD — tutela da saúde por profissional de saúde — documentado em RIPD/DPIA elaborado na fase de mapeamento, com DPO indicado.
Cada acesso e cada decisão — de humano ou de agente — vira registro append-only: quem viu o quê, quando e de onde. Sem UPDATE, sem DELETE.
RBAC com RLS no banco: especialista vê só o seu perfil assistencial; reguladora vê a fila; gestão vê agregados. MFA para médicos e gestão, sessão curta.
Banco e armazenamento na região São Paulo (sa-east-1). Subprocessadores cobertos por DPA — incluindo Anthropic e Google com zero retenção para treinamento.
Notificações carregam iniciais e contexto mínimo. Painéis gerenciais usam dados agregados e anonimizados. Política de retenção e descarte definida com a unidade.
Os 9 indicadores do projeto RegulaIA HE2J deixam de depender de planilha: cada evento do fluxo registra o dado no momento em que acontece.
Ensaio clínico randomizado publicado na Nature Medicine (Agweyu et al., 2026): IA generativa de apoio à decisão clínica embutida no prontuário, avaliada em 16 unidades de saúde e ~9.300 pacientes. O maior estudo do tipo até aqui — e o resultado é exatamente o desenho do RegulaIA.
Sem sinal de dano: eventos adversos semelhantes entre o grupo com IA e o grupo controle.
Documentação e adequação de diagnóstico e plano significativamente melhores no grupo com IA (aOR ≈ 1,7; P<0,001).
O profissional aceita, modifica ou ignora cada sugestão — o mesmo princípio inegociável do RegulaIA.
≈ US$ 0,04 por atendimento no estudo — IA de apoio é barata perto do custo de uma hora de processo travado.
Fase 1 mede os tempos reais da unidade e recalibra todas as estimativas desta página. Nenhuma meta é assinada antes disso.
Demonstração interativa com dados 100% fictícios: simule solicitações da CER, aceite casos como especialista, valide como reguladora e veja o leito reservar sozinho.