A IA que aprende
com cada hospital.
Construída exclusivamente para ambientes clínicos críticos. Aprende o comportamento de cada equipamento e avisa antes que o problema aconteça. Sem threshold para configurar, sem regras para escrever.
Threshold fixo não protege hospital. IA adaptativa sim.
Regras configuradas manualmente falham quando a carga muda, o turno muda, a sazonalidade muda. Cada equipamento tem um comportamento único. Só IA treinada no contexto clínico consegue distinguir anomalia real de ruído.
Os sistemas antigos tinham tantos falsos alarmes que a equipe começou a ignorar. Com o DROME, quando o alerta chega, a gente sabe que é real. E sempre chega com tempo para agir.
Três capacidades. Nenhuma configuração.
Não existe threshold para ajustar, regra para escrever nem especialista em IA para contratar. O sistema aprende sozinho e avisa quando algo está errado.
Reconhece o normal
A IA aprende como cada equipamento se comporta, hora a hora, dia a dia. Quando algo sai do padrão, ela percebe antes do alarme tocar.
Enxerga o futuro
Não espera o limite ser cruzado. Projeta para onde a temperatura está indo e avisa quando ainda dá tempo de agir. Com hora e probabilidade.
Explica o porquê
Junto com o alerta, o sistema aponta a causa mais provável. O farmacêutico RT chega no local sabendo o que procurar, não no escuro.
Melhora continuamente
Cada evento rotulado alimenta o aprendizado. Quanto mais o sistema opera, mais preciso fica para aquele equipamento específico.
IA clínica. Não genérica.
Detecção de anomalias
Baseline específico por equipamento e turno. Adapta-se automaticamente a mudanças de carga. Reduz drasticamente falsos alarmes.
- Baseline individual por equipamento
- Adapta a mudanças de sazonalidade
- Redução de 82% em falsos alarmes
Predição com ETA
Cada predição vem com ETA, probabilidade e intervalo de confiança. Não é alarme binário, é estimativa quantificada.
- ETA com intervalo de confiança
- Probabilidade de violação
- Nível de urgência calculado
Explicabilidade
Para cada predição, o sistema explica quais variáveis contribuíram mais para o alerta. Farmacêutico RT entende o porquê.
- Feature importance por predição
- Gráfico de contribuição de variáveis
- Relatório auditável
Dataset proprietário
453.784 eventos de falha rotulados por especialistas clínicos. 8 anos de operação em hospitais reais. Dataset que nenhum concorrente tem.
- 453.784 eventos rotulados
- 122K causas documentadas
- 60+ hospitais contribuindo
Sem configuração
O modelo aprende o padrão de cada equipamento automaticamente. Não há threshold para configurar, não há regras para definir. Começa a detectar em 48h.
- Zero configuração inicial
- Aprende com dados históricos
- Melhora com cada evento
Integração multicanal
Predições disparam notificações nos canais existentes: WhatsApp, SMS, e-mail, voz e integração com sistemas de telemonitoramento.
- WhatsApp Business API
- SMS e voz automática
- Webhook para sistemas próprios
Predições auditáveis, trilha de evidências completa.
Cada predição é armazenada com timestamp, variáveis utilizadas, probabilidade e ação tomada. Auditores ANVISA e ONA encontram não apenas o histórico de alarmes, mas o histórico de predições e decisões.
O que as equipes mais perguntam.
Respostas diretas para farmacêuticos RT, diretores técnicos e equipes de TI hospitalar.
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