Saúde
Engenharia onde a margem de erro é pequena.
Prontuário eletrônico, portais do paciente, telessaúde e software para dispositivos médicos, construídos por profissionais que sabem que dado de saúde é dado sensível na LGPD, não um checkbox.
Os bloqueios reais
Em saúde, a lista do que pode dar errado é curta.
E quase tudo nela sai caro: na Justiça, no caixa e na confiança do paciente.
Dado de saúde é dado sensível
A LGPD trata informação de saúde como dado pessoal sensível, com regras mais rígidas de base legal, acesso e incidentes. Quem nunca trabalhou no setor costuma subestimar o que isso exige do sistema.
Interoperabilidade é difícil de verdade
HL7, FHIR e sistemas de prontuário legados não falam a mesma língua. Integrar com confiabilidade exige paciência, conhecimento do domínio e tratamento de erro cuidadoso.
O fluxo clínico é complexo
Um software que parece simples por fora, como agenda ou coordenação de cuidado, tem um contexto clínico que leva tempo para entender. UX ruim em saúde tem consequência real.
Prazo regulatório não estica
Se o software toca um dispositivo médico ou uma decisão clínica, entra a regulação sanitária. Quem nunca desenvolveu software regulado costuma subestimar a documentação e a validação exigidas.
O que construímos
Casos de uso reais, não categorias de marketing.
Prontuário eletrônico e integrações
HL7 v2, FHIR R4 e APIs específicas de cada fornecedor de prontuário. Profissionais que já lidaram com as particularidades da implementação de cada um.
Portais e apps do paciente
Agendamento, resultados de exames, mensagens e acesso ao plano de cuidado, construídos com o padrão de acessibilidade e segurança que a saúde exige.
Telessaúde e atendimento remoto
Consultas por vídeo com WebRTC, mensagens assíncronas e integração com monitoramento remoto. Profissionais que já trataram latência, privacidade e confiabilidade nesse contexto.
Infraestrutura de dados de saúde
Pipelines de dados, processamento de contas médicas e data warehouses analíticos. Com trilha de auditoria, criptografia em repouso e controle de acesso desde o início.
IA neste setor
Analytics preditivo, NLP clínico e apoio ao diagnóstico com IA estão mudando a forma de construir software de saúde. Os profissionais que alocamos nesse setor conhecem os padrões de explicabilidade e validação que mais importam: modelo usado em contexto clínico precisa de uma documentação que um projeto comum de ciência de dados não exige. A decisão final continua com pessoas.
Stack comum
O que times de engenharia em saúde costumam usar.
Python
Node.js
Java
PostgreSQL
Redis
Kafka
TerraformDúvidas
Perguntas frequentes sobre saúde
Engenharia em saúde é diferente. A gente sabe disso.
Conte o que você está construindo e o contexto regulatório. A gente indica os perfis a partir disso.