Empresa fundada por médicos aposta em IA para redesenhar processos de hospitais e operadoras de saúde

DR2 ThinkTech une inteligência artificial, ciência de dados e conhecimento clínico para transformar problemas reais da assistência em soluções aplicáveis à rotina de hospitais, clínicas e empresas de saúde

Grande parte das soluções de tecnologia oferecidas ao setor de saúde nasce fora da rotina assistencial, o que pode dificultar sua adoção prática por hospitais, clínicas e operadoras. Um caminho alternativo vem sendo adotado por empresas fundadas por profissionais que vivem esse cotidiano: partir do problema clínico e operacional real para só então desenhar a solução tecnológica.

É essa a proposta da DR2 ThinkTech, empresa de tecnologia em saúde fundada por médicos especialistas e por um cientista de IA e de dados, voltada a transformar problemas clínicos e operacionais em soluções aplicáveis à rotina de hospitais, clínicas, operadoras e empresas de saúde.

Segundo os fundadores, essa proximidade com a rotina assistencial muda o próprio ponto de partida do desenvolvimento tecnológico: em vez de adaptar uma ferramenta genérica à realidade do hospital, a equipe busca entender primeiro o problema clínico e operacional para, a partir dele, desenhar a solução mais adequada.

Do problema clínico à solução tecnológica

A empresa une inteligência artificial, ciência de dados, automação, engenharia e conhecimento clínico para redesenhar processos, apoiar decisões e construir soluções sob medida, que vão da arquitetura e interoperabilidade de sistemas até a governança e a validação de modelos de inteligência artificial em saúde.

“Acreditamos que tecnologia em saúde deve nascer do problema real, respeitar a complexidade da assistência e chegar à operação com governança, segurança, rastreabilidade e resultado mensurável”, afirma Albert Bacelar, cofundador da DR2 ThinkTech.

Da arquitetura de dados à validação clínica

Na prática, a atuação da empresa passa por etapas como arquitetura de dados, interoperabilidade entre sistemas hospitalares, construção de modelos preditivos e apoio à decisão clínica, além da validação contínua desses modelos diante de cenários reais de uso.

Para a equipe, cada uma dessas etapas precisa dialogar diretamente com a rotina assistencial, evitando soluções que funcionem apenas em ambientes controlados.