Escopo do projeto
O projeto entrega um apoio ao registro clínico; a decisão clínica continua inteira com o profissional. Fluxo: o consentimento do paciente é colhido e registrado antes da gravação (ato humano, com opção de recusa sem prejuízo ao atendimento); o áudio é gravado no consultório por aplicativo ou gravador aprovado, enviado criptografado para um bucket Amazon S3 da clínica com chave própria; o Amazon Transcribe gera a transcrição em português do Brasil com identificação de quem fala e ocultação de dados pessoais; o Amazon Bedrock, com Guardrails, produz o rascunho de evolução no modelo da clínica, com marcação dos trechos de origem; o rascunho aparece para o médico numa tela de revisão (ou dentro do prontuário, por integração) e só entra no prontuário depois de revisado e assinado; o áudio é descartado ou retido conforme a política da clínica e a regulação aplicável.
Inclui o comitê clínico que define o modelo de evolução, os critérios de qualidade e a amostra de 30 consultas simuladas para a PoC; a conta AWS com acesso central, chaves, trilha; a integração com o prontuário quando houver API; o treinamento dos profissionais; o registro de tratamento e o parecer do encarregado de dados. Ficam fora: diagnóstico assistido, codificação automática (CID) sem revisão e transcrição de teleconsulta por plataforma de terceiro sem avaliação própria.
Desafio e problemas de hoje
- Minutos de cada consulta vão para a digitação; o médico olha para a tela, e não para o paciente.
- Evolução incompleta ou padronizada demais, escrita depois, de memória.
- Prontuário com campos livres sem estrutura, difícil de auditar e de usar em indicadores clínicos.
- Tentativas com ditado ou ferramentas pessoais de IA no celular, sem consentimento e sem controle do dado.
- Dado de saúde é sensível pela LGPD e tem sigilo profissional: qualquer solução precisa de base legal, consentimento e revisão.
- Ferramentas do mercado muitas vezes deixam o português de fora ou omitem onde o dado é processado.
O ambiente de partida (perfil típico deste exemplo)
| Item | O que costuma existir |
|---|---|
| Porte | Clínica ou grupo com 3 a 40 profissionais; de 800 a 10 mil consultas por mês |
| Prontuário | Sistema de mercado (com ou sem API) ou próprio; campos de evolução livres; assinatura digital em alguns |
| Consultório | Computador com o prontuário; microfone ausente ou de baixa qualidade; rede Wi-Fi |
| Identidade | Login individual no prontuário; e-mail corporativo; sem IAM Identity Center |
| Dados pessoais | Saúde (sensível), identificação do paciente, às vezes de menores |
| Consentimento | Termo geral de atendimento; nada específico para gravação |
| Restrições | LGPD (dado sensível), sigilo profissional e normas do conselho, política de retenção, auditoria |
Perfil típico, com faixas, construído a partir de projetos desse tipo. O inventário real é o primeiro entregável da descoberta.
Requisitos
- R1Consentimento específico, registrado, antes de qualquer gravação, com recusa sem prejuízo.
- R2Transcrição em português do Brasil com identificação de quem fala e ocultação de dados pessoais.
- R3Rascunho no modelo de evolução da clínica, com trecho de origem marcado, entrando no prontuário só depois da revisão e assinatura do profissional.
- R4Dado de saúde criptografado com chave da clínica, acesso identificado, trilha de cada acesso, retenção definida (inclusive do áudio).
- R5Processamento com região e modelo registrados; dados fora do treinamento de modelos.
- R6Medir minutos de registro por consulta e taxa de edição do rascunho, antes e depois.
O que desenhamos para cada requisito
| Requisito | Decisão de arquitetura | Serviço AWS |
|---|---|---|
| R1 | Tela de consentimento na recepção ou no consultório, com registro (quem, quando, versão do termo) antes de liberar a gravação; sem consentimento, o fluxo fica parado | Aplicação leve da clínica, Amazon DynamoDB (registro) |
| R2 | Amazon Transcribe em lote (ou em tempo real, se a clínica quiser ver a transcrição durante a consulta), idioma português do Brasil, identificação de falantes, ocultação de dados pessoais ligada | Amazon Transcribe |
| R3 | Amazon Bedrock com instrução fixa no servidor (modelo de evolução da clínica, só reorganizar o que foi dito, marcar trecho de origem, deixar diagnóstico para o profissional); Guardrail com filtro de informação sensível; tela de revisão que destaca o que mudou e botão de assinar; integração com o prontuário em modo rascunho | Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Guardrails, AWS Lambda |
| R4 | Bucket Amazon S3 com criptografia por chave gerenciada pela clínica, bloqueio de acesso público, versionamento e regra de ciclo de vida para o áudio; acesso por IAM Identity Center; AWS CloudTrail com eventos de dados do bucket | Amazon S3, AWS Key Management Service (KMS), IAM Identity Center, AWS CloudTrail |
| R5 | Amazon Transcribe e Amazon S3 na região de São Paulo; no Amazon Bedrock, em 06/10/2026 os modelos de texto atendem São Paulo só por inferência global: a chamada entra pelo endpoint de São Paulo, o armazenamento fica em São Paulo e o processamento pode ocorrer em outra região comercial; política de opt-out de serviços de IA aplicada no AWS Organizations, porque o Amazon Transcribe está entre os serviços que podem usar conteúdo para melhoria do serviço salvo opt-out; o modelo e essa rota de inferência são aprovados pelo comitê clínico e pelo encarregado na Fase 0 e entram no registro de tratamento | Amazon Transcribe, Amazon Bedrock (perfis de inferência), AWS Organizations |
| R6 | Apontamento de minutos de registro em 2 semanas antes; na PoC e em produção, tempo de revisão e percentual de caracteres alterados por rascunho | Métricas da aplicação, Amazon CloudWatch |
Arquitetura
Componentes e fluxos deste diagrama
- Paciente e médico (consentimento e gravação)
- Aplicação da clínica (consentimento, upload, revisão)
- Amazon S3 (áudio e transcrição, criptografados com a chave da clínica)
- AWS KMS (chave gerenciada pela clínica)
- AWS Lambda (orquestração)
- Amazon Transcribe (português do Brasil, identificação de falantes, ocultação de dados pessoais)
- Amazon Bedrock (rascunho de evolução no modelo da clínica)
- Amazon Bedrock Guardrails (filtro de informação sensível)
- Prontuário (rascunho até a assinatura)
- IAM Identity Center (acesso identificado)
- AWS CloudTrail (registro de cada acesso)
- Fluxos: consentimento registrado; áudio criptografado; chave; evento; transcrição; rascunho; filtros; rascunho para revisão; evolução assinada; login; registro.
Ganhos: o que medimos no projeto
| Indicador | Como medimos | O que muda |
|---|---|---|
| Minutos de registro por consulta | Apontamento em 2 semanas antes; tempo de revisão e assinatura depois | O tempo volta para o paciente |
| Taxa de edição do rascunho | Percentual de caracteres alterados pelo médico por rascunho, por especialidade | Qualidade do rascunho em número; alta edição é sinal para ajustar o modelo de evolução |
| Completude da evolução | Campos do modelo preenchidos, antes e depois, por amostragem do comitê clínico | Evolução mais completa e auditável |
| Acerto da transcrição na amostra | Palavras erradas por 100, em 30 consultas simuladas, por tipo de microfone e ambiente | Define o equipamento mínimo do consultório |
| Consentimentos registrados e recusas | Contadores | Base legal demonstrável |
| Acessos ao áudio e à transcrição | AWS CloudTrail e logs da aplicação | Quem acessou o quê, para a auditoria |
Indicadores que a RFX mede na PoC e em produção. Os valores são da sua empresa; resultados de clientes ficam sob confidencialidade.
Escopo e entregáveis por fase
| Fase | O que acontece | Entregáveis | Duração |
|---|---|---|---|
| Fase 0: comitê clínico e governança | Modelo de evolução por especialidade; termo de consentimento específico; política de retenção do áudio; parecer do encarregado; decisão de região e modelo; apontamento do tempo atual; critério de sucesso escrito (ex.: "rascunho aceito com menos de 20% de edição em ao menos 7 de 10 consultas simuladas, nenhum dado pessoal exposto nos logs, tempo de revisão menor que o de digitação atual; em 4 semanas") | Modelo de evolução; termo; política; critério assinado; registro de tratamento v1 | 2 semanas |
| Fase 1: PoC com critério de sucesso escrito, com consultas simuladas | Conta, chaves, bucket, Transcribe e Bedrock; 30 consultas simuladas por profissionais (sem paciente real); medição de transcrição e de edição; relatório para o comitê | Relatório; equipamento mínimo; ajustes do modelo de evolução | De 3 a 4 semanas |
| Fase 2: piloto com pacientes e produção | Consentimento em uso; integração com o prontuário em rascunho; tela de revisão; treinamento; runbook; auditoria por amostragem semanal pelo comitê | Apoio ao registro no ar em uma especialidade; depois, expansão | De 6 a 10 semanas no total |
| Fase 3: operação | Revisão mensal da taxa de edição por especialidade; atualização do modelo de evolução; revisão do registro de tratamento; transferência ao time da clínica com operação assistida | Rotina de operação | Contínua |
Durações típicas, em faixa. O plano do projeto fixa as datas reais.
Algo a mais: resumo para o paciente e indicadores para o comitê
Com a transcrição revisada, o Amazon Bedrock prepara um resumo em linguagem simples para o paciente (orientações e próximos passos), que o médico aprova antes de enviar. E o comitê clínico passa a ter indicadores de completude de evolução por especialidade, que antes não existiam.
Cuidados: LGPD, região e revisão humana
- Dado de saúde é sensível: consentimento específico e registrado, com recusa sem prejuízo; base legal e parecer do encarregado antes do piloto com pacientes; sigilo profissional e normas do conselho respeitados.
- O médico assina; a IA só prepara. Diagnóstico, código e conduta são do profissional; o rascunho reorganiza o que foi dito, com trecho de origem.
- Amazon Comprehend Medical fica fora: detecta entidades médicas só em inglês. Qualquer serviço de transcrição clínica só entra depois de conferido o suporte a português na documentação oficial.
- Região: Amazon Transcribe e Amazon S3 na região de São Paulo. No Amazon Bedrock, em 06/10/2026 os modelos de texto atendem São Paulo só por inferência global (armazenamento em São Paulo, processamento possível em outra região comercial); essa rota é aprovada pelo comitê clínico e pelo encarregado antes da PoC e fica registrada no tratamento.
- Ocultação de dados pessoais do Transcribe e filtro de informação sensível do Guardrails ligados; logs sem dado de saúde; áudio com retenção curta ou descarte após a assinatura, conforme política.
- Política de opt-out de serviços de IA aplicada no AWS Organizations, porque o Amazon Transcribe está entre os serviços que podem usar conteúdo para melhoria do serviço salvo opt-out.
- Chave gerenciada pela clínica, bloqueio de acesso público, trilha de acesso aos dados, acesso individual.
- Equipamento: microfone adequado e ambiente silencioso são requisito, medido na PoC; sem isso a transcrição perde qualidade e o médico edita mais do que digitaria.
Perguntas frequentes deste exemplo
Sim, com consentimento específico para a gravação e o processamento, registrado antes de começar, e com direito de recusar sem prejuízo ao atendimento. Sem consentimento, o fluxo fica parado.
Diagnóstico, código e conduta são do profissional, que revisa e assina. A IA transcreve e reorganiza o que foi dito no modelo de evolução da clínica, marcando o trecho de origem.
Na conta AWS da clínica, criptografado com chave da clínica, com acesso identificado e trilha. A retenção (inclusive descartar após a assinatura) é definida pela política da clínica na Fase 0.
O Amazon Transcribe suporta português do Brasil, em lote e em tempo real, com ocultação de dados pessoais. A qualidade com o seu microfone e o seu ambiente é medida na PoC, em consultas simuladas.
Depende da plataforma permitir exportar o áudio com consentimento; é avaliado caso a caso e fica fora do escopo padrão deste exemplo.
Serviços AWS deste exemplo
- Amazon Transcribe
- Amazon Bedrock
- Amazon Bedrock Guardrails
- Amazon S3
- AWS Key Management Service (KMS)
- AWS Lambda
- Amazon DynamoDB
- IAM Identity Center
- AWS CloudTrail
- Amazon CloudWatch
Incentivos AWS
A RFX busca para o projeto os programas de incentivo, créditos e verbas de PoC da AWS e da distribuição aplicáveis, sempre sujeitos a aprovação da AWS e da distribuição.