Solução desenvolvida pela Pixxel utiliza Amazon Bedrock, agentes de inteligência artificial e arquitetura escalável na AWS para reduzir em aproximadamente 80% o tempo dedicado por médicos à elaboração e revisão de laudos de densitometria óssea, mantendo a validação dos especialistas.
A inteligência artificial generativa está abrindo novas possibilidades para o setor de saúde, especialmente em operações que precisam conciliar grandes volumes de exames, precisão técnica e agilidade no atendimento. Um exemplo vem do mercado brasileiro de telerradiologia, onde uma empresa especializada em medicina diagnóstica passou a utilizar IA generativa na Amazon Web Services (AWS) para transformar o processo de elaboração de laudos de densitometria óssea.
O projeto, desenvolvido pela Pixxel, responde a um desafio cada vez mais presente nas operações de saúde: como ampliar a capacidade de atendimento sem aumentar proporcionalmente a carga de trabalho dos especialistas e sem comprometer a qualidade dos processos médicos?
A densitometria óssea é um exame amplamente utilizado na avaliação da densidade mineral dos ossos e na investigação de condições como a osteoporose. Apesar de sua importância clínica, a elaboração dos laudos envolve atividades repetitivas, incluindo a extração de informações dos exames, interpretação de resultados e estruturação dos documentos médicos.
Até então, cada laudo era redigido manualmente por um médico especialista, em um processo que demandava aproximadamente dez minutos por exame. Com o crescimento do número de clínicas e hospitais atendidos, ampliar a operação significava aumentar também a demanda sobre a equipe médica, impactando a capacidade de processamento e os prazos de entrega.
Da elaboração manual à inteligência artificial aplicada à medicina diagnóstica
Para enfrentar esse cenário, a Pixxel desenvolveu uma plataforma baseada em inteligência artificial generativa na AWS, capaz de receber exames de densitometria óssea, interpretar suas informações e produzir automaticamente uma primeira versão estruturada do laudo médico.
A solução utiliza modelos de inteligência artificial para apoiar a leitura dos resultados e organizar as informações em um pré-laudo, permitindo que os especialistas concentrem sua atuação na análise clínica, revisão e validação final do documento.
A automação, entretanto, não substitui a responsabilidade médica. Cada pré-laudo gerado pela plataforma passa obrigatoriamente pela avaliação de um profissional habilitado, que pode revisar, ajustar e assinar o documento antes de sua disponibilização. A inteligência artificial atua como ferramenta de apoio, sem realizar a emissão autônoma de diagnósticos finais.
Outro diferencial está na estrutura da plataforma, desenvolvida com uma arquitetura multi-tenant, que permite atender diferentes unidades hospitalares e clínicas utilizando uma mesma base tecnológica, com organização dos dados e operações de cada cliente conforme as configurações implementadas.
Essa abordagem cria condições para ampliar a operação de telerradiologia de forma mais eficiente, permitindo incorporar novas unidades de atendimento sem a necessidade de reconstruir a infraestrutura tecnológica para cada cliente.
Arquitetura AWS: inteligência artificial, segurança e escalabilidade para o setor de saúde
A solução foi construída utilizando serviços gerenciados da AWS, combinando processamento distribuído, agentes de inteligência artificial e mecanismos de segurança para suportar uma operação que exige disponibilidade, rastreabilidade e capacidade de crescimento.
O fluxo começa com o recebimento dos exames por conexões HTTPS, utilizando um Application Load Balancer, distribuído em múltiplas zonas de disponibilidade para encaminhar as requisições à aplicação. Os dados são recebidos por uma API executada no Amazon ECS, responsável por integrar a entrada dos exames ao processamento da plataforma.
Para organizar o fluxo de trabalho, a aplicação utiliza o Amazon SQS, serviço de mensageria que permite desacoplar o recebimento dos exames de seu processamento. Essa abordagem contribui para a resiliência da operação, permitindo administrar picos de demanda e reduzir o risco de perda de solicitações durante falhas temporárias.
Um serviço worker consome as mensagens da fila, acessa as imagens armazenadas no Amazon S3 e aciona um agente de inteligência artificial por meio do Amazon Bedrock AgentCore. O agente utiliza modelos de fundação disponibilizados pelo Amazon Bedrock para interpretar as informações dos exames e gerar os pré-laudos estruturados que serão encaminhados à revisão médica.
Os dados operacionais são armazenados no Amazon RDS for PostgreSQL, enquanto o Amazon ElastiCache oferece recursos de armazenamento temporário em memória para apoiar o desempenho da aplicação. A arquitetura também incorpora criptografia com o AWS Key Management Service (AWS KMS), contribuindo para a proteção das informações processadas.
A automação das entregas e atualizações da plataforma utiliza AWS CodePipeline, AWS CodeBuild e Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), permitindo organizar os processos de integração, construção e disponibilização das aplicações em contêineres.
O Amazon CloudWatch centraliza logs e métricas operacionais, oferecendo visibilidade sobre o funcionamento da solução e apoiando o monitoramento contínuo da infraestrutura.
Com essa arquitetura, a plataforma foi preparada para acompanhar o crescimento do volume de exames, mantendo um fluxo de processamento organizado e uma estrutura tecnológica capaz de atender novas demandas do setor de saúde.
Resultados: redução de 80% no tempo dedicado pelo médico a cada laudo
Os resultados demonstram o potencial da inteligência artificial generativa para otimizar processos especializados na medicina diagnóstica.
Antes da implementação, um médico dedicava aproximadamente dez minutos à elaboração de cada laudo de densitometria óssea. Com a geração automática do pré-laudo, o tempo de trabalho do especialista na revisão e finalização passou para cerca de dois minutos, representando uma redução aproximada de 80% no tempo dedicado pelo profissional a cada exame.
O indicador reflete especificamente o ganho de produtividade na atividade médica de elaboração e revisão dos laudos, não representando necessariamente uma redução equivalente no tempo total entre o recebimento do exame e a entrega do resultado.
O ganho permite que os profissionais direcionem uma parcela maior de seu tempo à análise clínica e à validação dos resultados, enquanto a inteligência artificial assume etapas operacionais e repetitivas da elaboração documental.
Além da produtividade, a iniciativa cria condições para ampliar a capacidade de processamento de exames e atender novas unidades hospitalares sem exigir um crescimento proporcional da equipe médica.
A combinação entre automação e supervisão especializada demonstra como a tecnologia pode contribuir para operações de saúde mais eficientes, preservando o papel central dos profissionais na tomada de decisões clínicas.
Uma nova etapa para a inteligência artificial na saúde
Para Adalberto Calonego, CEO da Pixxel, a iniciativa representa um avanço importante na aplicação da inteligência artificial a processos que exigem conhecimento especializado e responsabilidade profissional.
“Acreditamos que o maior potencial da inteligência artificial está em ampliar a capacidade dos profissionais, e não em substituir sua experiência. Nesse projeto, conseguimos aplicar tecnologia de ponta para reduzir significativamente o tempo dedicado a atividades operacionais, permitindo que os médicos concentrem seus esforços naquilo que realmente exige conhecimento clínico. Construir essa solução na AWS representa um passo importante para demonstrar como a inovação pode gerar eficiência e escala em um setor tão essencial quanto a saúde”.
A experiência reforça como a combinação entre inteligência artificial generativa, infraestrutura em nuvem e supervisão humana pode transformar processos em setores altamente especializados.
Mais do que acelerar a elaboração de documentos, o projeto demonstra como agentes inteligentes podem apoiar operações complexas, contribuindo para ampliar a produtividade, otimizar recursos e criar novas possibilidades de crescimento para empresas de medicina diagnóstica.
Sobre a Pixxel
A Pixxel é uma empresa de tecnologia que desenvolve soluções para aumentar a eficiência operacional e acelerar a transformação digital dos negócios. Sua atuação combina inteligência artificial, automação e serviços especializados em cloud.
Entre suas iniciativas está a Dotted, uma plataforma FinOps com IA para automatizar a gestão de custos em ambientes AWS, oferecendo mais transparência, autonomia e eficiência financeira. A solução já apoia empresas na redução de até 40% dos custos de nuvem.
A empresa também conecta organizações a profissionais especializados em engenharia de software, dados, DevOps e cloud, por meio de outsourcing e alocação de talentos. Além disso, desenvolve agentes inteligentes e fluxos personalizados de automação com IA para reduzir tarefas manuais e aumentar a produtividade das equipes.
