Uma plataforma de decisão de nutrição de precisão para um dos ambientes mais implacáveis da medicina.
IA que converte os dados neonatais proprietários do Medical Client em orientação de alimentação suportada por protocolos, à cabeceira e em tempo real.
- EpicEHR integrado via HL7 / FHIR
- 0→1Construído end-to-end · sem base legada
Em 30 segundos
- ClienteUma empresa de nutrição de precisão que detém um conjunto de dados clínicos proprietário.
- DesafioInteligência de decisão num contexto onde a margem de erro é de milímetros.
- AbordagemO conjunto de dados é o núcleo de inteligência. A função da aplicação é torná-lo consultável no ponto de cuidado.
- ResultadosDe dados desconexos a inteligência acionável à cabeceira do doente.
Os dados do cliente eram científicos. O seu software era inexistente.
Uma empresa dos EUA focada em bebés prematuros, com um dos conjuntos de dados de nutrição neonatal mais abrangentes: protocolos de alimentação, perfis de microbioma, métricas longitudinais de crescimento.
Os dados viviam em sistemas desconexos, inutilizáveis em tempo real; a alimentação era decidida de memória e por critério.
O cuidado de prematuros é implacável. A carga cognitiva é enorme.
As decisões de alimentação afetam o desenvolvimento intestinal, a velocidade de crescimento e os resultados neurológicos a longo prazo — e são tomadas várias vezes por dia por enfermeiros que gerem vários doentes em estado crítico ao mesmo tempo.
Sem base de código existente
Sem protótipo, sem sistema legado: tudo construído do zero, do modelo de dados à UI clínica.
Complexidade de dados multi-fluxo
Cada recomendação combina histórico de ingestão, curvas de crescimento, indicadores de microbioma e parâmetros de protocolo, todos variáveis por doente.
Requisitos de confiança clínica
Complementar o critério clínico, não substituí-lo: cada sugestão de IA rastreável, anulável e com motivo registado.
Integração com EHR
Sincronização bidirecional com o Epic — registos dos doentes a entrar, dados de conformidade a sair — sem perturbar os fluxos de trabalho do hospital.
Uma construção de quatro camadas, dimensionada para o workflow clínico.
Entradas
- Protocolo de alimentação
- Dados do microbioma
- Métricas de crescimento
Motor de decisão
Árvore de decisão de alimentação correspondente a protocolos
Saídas
- Dashboard de enfermagem
- Relatório de ronda
- Sincronização com o Epic EHR
- 01Camada de dados
Modelo de dados unificado do doente
Um esquema PostgreSQL para histórico de alimentação, velocidade de crescimento, perfis de microbioma e parâmetros de protocolo — registados na admissão e atualizados ao longo dos cuidados.
- 02Motor de decisão com IA
Árvore de decisão de alimentação correspondente a protocolos
Pondera resultados anteriores, velocidade de crescimento, tolerância e contraindicações face à biblioteca de protocolos do cliente; os enfermeiros veem a justificação e podem anular.
- 03Interface clínica
Dashboard de enfermagem e relatórios de ronda
Um frontend em Angular: recomendações, separador de relatório de ronda, tendências de crescimento por bebé e por coorte, alterações de protocolo registadas.
- 04EHR e análise
Integração com o Epic e análise de desempenho
Sincronização nos dois sentidos com o Epic, sem reintrodução; adesão e correlações de resultados acompanhadas ao longo do tempo, exportáveis para investigação e relatórios.
Nove capacidades, concebidas como uma única plataforma de apoio à decisão clínica.
- Recomendações de alimentação por IA
- Gráficos de monitorização de crescimento
- Separador de relatório de ronda
- Monitorização de conformidade com protocolos
- Integração com o Epic EHR
- Servidor de identidade central
- Análise organizacional
- Exportação de dados e relatórios
- Integração de dados do microbioma
A conformidade passou de não monitorizada a medida. As decisões ficaram mais rápidas. Os enfermeiros recuperaram a sua capacidade cognitiva.
Adesão ao protocolo, finalmente mensurável
Adesão consistente nas NICU participantes; antes do software, os desvios eram comuns e não monitorizados.
Carga cognitiva, de volta ao seu lugar
Menos tempo em cálculos de alimentação, mais em cuidado direto ao doente; os enfermeiros relatam confiança em agir sobre as sugestões.
Atualidade do registo em tempo real
A sincronização com o Epic acabou com a introdução manual entre sistemas — menos erros de transcrição, registos dos doentes atualizados.
Entrega greenfield end-to-end
Modelo de dados, motor de IA, interface clínica, integração com EHR, análise — tudo construído pela nossa equipa.
Da equipa
O conjunto de dados proprietário do cliente integra protocolos de alimentação, perfis de microbioma e informação clínica. Sincronizámo-lo com a aplicação para que gere sugestões acionáveis sob a forma de uma árvore de decisão — dando aos enfermeiros recomendações suportadas por protocolos no momento exato em que precisam delas.
Stack
Escolhido pela fiabilidade, pelo desempenho clínico e pelo histórico em saúde regulada — não pela novidade.
A construir algo para equipas clínicas?
Apoio à decisão clínica, software neonatal, IA regulada — escreva a um principal engineer. Respondemos no prazo de um dia útil. Sem discovery call.
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