A Empresa
Construída para o contexto real da saúde brasileira
A Pitanga AI nasceu da observação de uma lacuna: havia ferramentas de IA poderosas, mas poucas desenhadas com atenção às particularidades clínicas, regulatórias e operacionais do setor de saúde no Brasil.
← Voltar ao inícioNossa história
Da observação clínica à solução técnica
A Pitanga AI foi fundada em São Paulo por profissionais com formação em ciência de dados, engenharia de software e experiência direta em projetos para o setor de saúde. O nome é uma referência à pitanga — fruta brasileira que cresce em condições diversas e carrega cor intensa: uma metáfora para desenvolver soluções robustas em contextos complexos.
Nos primeiros anos, concentramos o trabalho em projetos de consultoria com clínicas e hospitais de médio porte, o que nos deu uma compreensão aprofundada dos pontos de atrito: dados fragmentados, sistemas legados, resistência clínica a ferramentas que parecem "caixa-preta", e exigências regulatórias que muitas vezes não são consideradas na fase de concepção de projetos de IA.
Essa experiência moldou a abordagem que hoje define todos os nossos projetos: começar com uma escuta cuidadosa, construir com transparência metodológica e entregar soluções que os profissionais de saúde confiam e conseguem usar no dia a dia.
Missão
Desenvolver ferramentas de inteligência artificial que ampliem a capacidade analítica das organizações de saúde brasileiras, com responsabilidade técnica e respeito às pessoas envolvidas — pacientes, clínicos e gestores.
Visão
Ser referência em projetos de IA para saúde no Brasil — reconhecida pela qualidade técnica, pela transparência metodológica e pela parceria genuína com as equipes que usam nossas soluções.
Valores
Responsabilidade com dados sensíveis, clareza sobre o que a IA faz e o que ela não faz, co-criação com os profissionais de saúde e compromisso com a conformidade regulatória desde o primeiro dia de projeto.
Equipe
As pessoas por trás dos projetos
Rafael Andrade
Fundador & Diretor de Ciência de Dados
Cientista de dados com experiência em projetos para hospitais e operadoras de saúde. Pós-graduado em bioestatística pela USP.
Camila Barbosa
Diretora de Projetos Clínicos
Enfermeira com mestrado em informática em saúde. Atua como ponte entre as equipes técnicas e os profissionais de saúde em cada projeto.
Felipe Souza
Engenheiro de Software Sênior
Especialista em integrações com sistemas hospitalares e arquitetura de dados para o setor de saúde. Liderou integrações com os principais HIS do mercado brasileiro.
Padrões e protocolos
Como trabalhamos com segurança e qualidade
Conformidade com a LGPD
Todos os projetos incluem revisão do fluxo de dados pessoais, documentação dos tratamentos realizados e mecanismos de controle de acesso alinhados à Lei Geral de Proteção de Dados.
Alinhamento com CFM e ANVISA
Acompanhamos as orientações do Conselho Federal de Medicina sobre sistemas de apoio à decisão e as regulamentações da ANVISA aplicáveis a softwares de saúde.
Validação com casos históricos
Nenhum modelo entra em produção sem passar por validação com dados históricos reais do cliente, com métricas de desempenho acordadas com a equipe clínica.
Segurança de dados em trânsito e em repouso
Utilizamos criptografia em todas as transmissões de dados e em armazenamento, com acesso restrito por perfil e auditoria de acessos.
Controle de versão e rastreabilidade
Mantemos rastreabilidade completa de versões de modelos, dados de treinamento e decisões metodológicas — essencial para projetos em ambiente regulado.
Documentação técnica entregue
Cada projeto inclui documentação técnica e de governança que suporta processos de acreditação, auditoria interna e continuidade da operação com eventual troca de equipes.
Expertise e contexto
Inteligência artificial para saúde requer uma leitura diferente do problema
O desenvolvimento de modelos de IA para uso clínico envolve considerações que vão além da performance estatística. A qualidade dos dados de saúde no Brasil apresenta desafios específicos: fragmentação entre sistemas, variabilidade de preenchimento de prontuários, inconsistências de codificação diagnóstica e lacunas em registros longitudinais. Entender essas limitações e trabalhar dentro delas — não apesar delas — é parte central do nosso processo.
Há também a dimensão humana do projeto: modelos que não são compreendidos pelos clínicos que deveriam usá-los tendem a ser ignorados ou, pior, usados de forma inapropriada. Por isso investimos tempo considerável na fase de treinamento e na comunicação clara sobre o que o modelo pode e não pode concluir a partir dos dados disponíveis.
A Pitanga AI trabalha principalmente com organizações de saúde brasileiras — clínicas especializadas, hospitais gerais, redes de atenção primária e operadoras — que buscam usar dados já existentes para melhorar decisões operacionais e clínicas. Não vendemos plataformas genéricas: cada projeto começa de onde o cliente está, com os dados que ele tem e dentro das suas restrições reais de infraestrutura e equipe.
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