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Big Data
IdentityGraph Resolve Resolução Governada de Entidades
Resolução de pessoas, organizações, locais e contas entre fontes, com normalização, candidatos explicáveis, revisão humana, golden links temporais e proibição de inferir identidade sensível.
Conheça o projeto em poucos minutos
Uma conversa rápida sobre como a solução pode se encaixar na sua realidade.
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Investimento inicialR$ 735.000
Prazo estimado302 dias
Visao geral e escopo
O HealthData Intelligence organiza de analytics preditivo projetada para transformar a gestão de dados na saúde. Em vez de reações a eventos passados, a plataforma permite a antecipação de tendências e a otimização de fluxos de trabalho. A jornada do usuário começa com a ingestão segura de dados de diversas fontes, que são então padronizados e enriquecidos. Decisões humanas são informadas por dashboards interativos que destacam anomalias, padrões de risco e oportunidades de otimização. Os estados críticos do sistema são monitorados em tempo real, com alertas configuráveis para desvios de performance ou segurança. Os limites do sistema são projetados para escalar horizontalmente, garantindo que o volume crescente de dados e usuários não comprometa a latência ou a integridade. A plataforma permite que gestores de saúde identifiquem proativamente pacientes em risco, otimizem alocação de recursos e melhorem a qualidade do atendimento. Por exemplo, a análise preditiva pode sinalizar pacientes com alta probabilidade de readmissão hospitalar ou identificar gargalos no fluxo de atendimento que impactam a satisfação do paciente. A plataforma não apenas fornece dados, mas insights acionáveis, capacitando as equipes a intervir de forma mais eficaz e personalizada. O foco é na automação inteligente e na tomada de decisão baseada em evidências, minimizando o esforço manual e maximizando a precisão dos resultados.
Plano de execucao e entrega
Etapas sequenciais para a ativacao do seu ambiente exclusivo
Fase 1: Descoberta e Planejamento Detalhado
Dias 1 a 54. Levantamento aprofundado de requisitos, mapeamento de sistemas existentes, definição de escopo e cronograma, e alinhamento de expectativas. Início da prototipação de interfaces-chave.
Fase 2: Desenvolvimento Core e Integrações Primárias
Dias 55 a 135. Implementação dos módulos de ingestão, normalização e gestão de prontuários. Desenvolvimento das APIs de interoperabilidade e primeiras integrações com sistemas legados prioritários. Desenvolvimento dos modelos de ML iniciais.
Fase 3: Implementação de Analytics Avançados e Dashboards
Dias 136 a 203. Configuração dos módulos de analytics preditivo, criação de dashboards personalizadas e relatórios. Testes de performance e acurácia dos modelos de ML. Implementação do módulo de alertas.
Fase 4: Testes, Conformidade e Capacitação
Dias 204 a 244. Realização de testes de integração, segurança e conformidade (LGPD/HIPAA). Auditorias de segurança e validação de dados. Treinamento completo para usuários finais e equipe de TI do cliente.
Fase 5: Implantação e Otimização Contínua
Dias 245 a 270. Implantação da plataforma em ambiente de produção, monitoramento pós-go-live e suporte inicial. Ajustes finos e otimizações baseadas no feedback em tempo real.
Escopo da entrega
Baseline comercial explícito. A descoberta confirma detalhes e mudanças antes da contratação definitiva.
O que está incluído
- Tipo pessoa, organização, local, household ou conta explicitamente separado
- Fonte, registro, chave original e effective/received time
- Modelo canônico versionado por entidade
- Campo original, normalizado e regra aplicada
- Nome, endereço, telefone, e-mail e identificadores somente quando autorizados
- Transliteração, parsing e padronização rastreáveis
- Atributo sensível/proxy proibido por policy
- Nenhuma inferência de raça, religião, saúde, renda ou parentesco
- Identity key determinística quando identificador confiável
- Blocking keys múltiplas para gerar candidatos
- Candidate pair com evidências concordantes/conflitantes
- Feature versionada e contribuição explicável
- Rule-based e probabilistic matcher avaliados
- Score como confiança técnica, não verdade/risco
- Auto-link somente para classe/limiar aprovados e baixo impacto
- Review queue para ambíguos/conflitos
- Same, different, insufficient ou defer decidido por steward
- Golden entity e source links com vigência
- Survivorship por campo/fonte e regra transparente
- Valor canônico preserva provenance
- Merge lógico reversível
- Split com propagação de correções
- Do-not-link e asserted-link com evidência/autoridade
- Cluster inconsistency detection
- Reprocessamento em shadow antes de publicar
- Versionamento de model/rules/dataset
- Precision/recall por segmento em labeled set aprovado
- Monitoramento de match rate, review rate e cluster drift
- Contestação por pessoa/owner quando aplicável
- Consumers recebem entity ID, link confidence class e version
- Change feed de merge/split
- Nenhuma decisão clínica, crédito, emprego ou acesso baseada só no match
- Dashboard de cobertura, duplicidade, ambiguidade e review aging
- Trilha source-candidate-decision-cluster-consumer
Critérios de aceite
- Link aponta evidências/versão
- Conflito forte impede auto-link
- Atributo proibido não entra em feature
- Ambíguo permanece não resolvido
- Merge pode ser revertido
- Split notifica consumidores
- Survivorship mostra fonte
- Reprocessamento não altera produção sem gate
- Métrica é segmentada
- Contestação preserva histórico
- Match não decide atendimento/benefício
O que não está incluído
- KYC/biometria
- Reconhecimento facial
- Inferência de household/relação sem evidência
- Decisão de elegibilidade/risco
- MDM completo de atributos/processos
- Enriquecimento por data broker
- Garantia de identidade perfeita
Resumo da solucao
IdentityGraph Resolve
Escopo baseR$ 735.000
Prazo base com modulos302 dias úteis
Investimento estimado
R$ 735.000Condicoes finais dependem da proposta aprovada
Hospedagem e canais definidos em contrato
Tecnologias e integrações previstas
React
Next.js
Tailwind CSS
Node.js (NestJS)
Python (FastAPI para ML)
Serviços Serverless (AWS Lambda/Google Cloud Functions)
PostgreSQL (para dados relacionais)
MongoDB (para dados não estruturados de prontuário)
Apache Kafka (para streaming de eventos)
Data Lake (S3/GCS para dados brutos)
Resultados previstos no escopo
- Melhora na satisfação do paciente em relação à experiência digital em saúde.
- Redução do tempo de acesso a informações clínicas relevantes para o diagnóstico e tratamento.
- Otimização da alocação de recursos e fluxos de trabalho operacionais.
- Aumento da conformidade com as regulamentações de privacidade de dados.
- Melhora na acurácia dos diagnósticos e planos de tratamento baseados em insights preditivos.
- Redução de erros médicos relacionados à falta ou inconsistência de informações no prontuário.
Diagnostico de rentabilidade
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Definir entidades, evidências e limiares de revisão
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