Como Funciona Nosso Sistema de Suporte à Decisão Clínica
Transparência total sobre a metodologia, fontes de evidência e limitações do suporte à decisão clínica assistido por IA da Lidera Health.
Desenhado a partir da Resolução CFM nº 2.454/20261. Visão Geral
Este sistema fornece suporte à decisão clínica assistido por IA para terapia canabinoide. Todas as recomendações são geradas combinando o perfil clínico do paciente com literatura médica revisada por pares, e devem ser revisadas e aprovadas por um médico habilitado antes de qualquer prescrição ser gerada.
2. Arquitetura em Camadas
Explicabilidade e auditabilidade
Nosso sistema opera em três camadas distintas, cada uma com diferentes níveis de auditabilidade. As decisões de segurança são todas determinísticas e totalmente auditáveis.
- • Pontuação de escalas validadas (PSQI, ISI, BPI, GAD-7, PHQ-9, etc.)
- • Verificação de interações medicamentosas (15 interações canabinoides-fármaco mapeadas em 4 níveis de severidade)
- • Triagem de contraindicações (gravidez, histórico de psicose, riscos relacionados à idade)
- • Score de confiança da recomendação
✓ Todos os cálculos são determinísticos, reproduzíveis e registrados em log de auditoria com hash SHA-256.
- • Busca semântica na base de estudos científicos curados
- • Scores de similaridade para cada estudo recuperado são registrados
- • Consultas de busca são registradas para rastreabilidade
- • Filtros por tópico, nível de evidência e tipo de documento
✓ Toda busca de evidências é rastreável: consulta utilizada, estudos recuperados e scores de relevância são registrados.
- • O modelo de linguagem sintetiza a evidência recuperada em texto legível para revisão médica
- • NÃO toma decisões clínicas independentes
- • É restringido pela evidência recuperada (deve basear recomendações nos estudos recuperados)
- • É restringido pelas regras de segurança (bloqueios rígidos, verificações de contraindicação)
- • Detecção de alucinação: citações verificadas contra estudos recuperados
⚠ O raciocínio interno do LLM não é auditável, mas todas as decisões de segurança são determinísticas e auditáveis.
3. Como as Recomendações São Geradas
- 1Dados do paciente são coletados através de escalas clínicas validadas (PSQI, ISI, BPI, GAD-7, PHQ-9, etc.) e questionários estruturados.
- 2O sistema busca em nossa base de evidências curada de estudos revisados por pares usando correspondência de similaridade semântica (RAG) para encontrar pesquisas mais relevantes à condição, sintomas e histórico médico do paciente.
- 3Interações medicamentosas são verificadas em nosso banco de dados de interações farmacológicas.
- 4Contraindicações são triadas (gravidez, histórico de psicose, riscos relacionados à idade).
- 5Um modelo de linguagem (LLM) sintetiza as evidências recuperadas com os dados clínicos do paciente para gerar uma síntese das evidências para o médico, com citações e avaliação de confiança.
- 6A recomendação é apresentada ao médico para revisão, modificação ou substituição.
4. Fontes de Evidência
Nossa base de evidências é composta por:
Cada estudo passa por avaliação de qualidade usando a metodologia GRADE e Cochrane Risk of Bias 2.0 para ensaios clínicos randomizados. Os estudos são classificados usando a hierarquia do Oxford Centre for Evidence-Based Medicine (Nível 1a a Nível 4).
5. Classificação de Risco (CFM 2.454/2026)
Justificativa:
- O sistema influencia decisões de prescrição médica
- Opera com dados sensíveis de saúde (LGPD — dados sensíveis)
- Integra dados farmacogenômicos para personalização de tratamento
Mitigações implementadas:
- Gate obrigatório de aprovação médica antes de qualquer prescrição
- Cálculos de segurança determinísticos (não dependem da IA)
- Trilha de auditoria com hash chain SHA-256
- Mecanismo de override documentado com justificativa obrigatória
- Detecção automática de alucinações de citações
6. Contestabilidade e Override Médico
Conforme exigido pela Resolução CFM nº 2.454/2026, todos os resultados gerados pelo sistema podem ser questionados e revisados por intervenção humana. O médico tem autonomia total para:
- Aceitar, modificar ou rejeitar qualquer recomendação gerada
- Realizar override com justificativa documentada e registrada em log de auditoria
- Ajustar dosagem, protocolo ou produto independentemente da sugestão da IA
- Solicitar reprocessamento com parâmetros diferentes
Todo override é registrado com identificação do médico, timestamp, justificativa e snapshot da recomendação original para rastreabilidade completa.
7. Limitações Conhecidas
- A base de evidências é mais robusta para CBD em ansiedade, insônia, dor crônica e epilepsia
- Evidências sobre THC são limitadas devido a restrições legais globais que afetam a disponibilidade de pesquisas
- O sistema verifica interações canabinoide-fármaco apenas; não substitui bases de dados abrangentes de interações medicamentosas
- Ajustes farmacogenômicos são baseados em polimorfismos CYP450 conhecidos, mas não cobrem todas as variações genéticas possíveis
- Algumas condições possuem dados limitados de ensaios clínicos randomizados (ECR)
- Os outputs do algoritmo requerem revisão médica independente antes de qualquer ação clínica
8. Controles de Qualidade
- Toda citação da IA é validada contra a base de evidências recuperada; citações a estudos inexistentes são detectadas e removidas
- Scores de confiança refletem a quantidade e relevância das evidências disponíveis
- Dados incompletos do paciente são sinalizados na recomendação
- Todas as recomendações incluem avaliação de qualidade da evidência
- Pipeline de revisão por Responsável Técnico para todos os documentos de evidência
- Avaliação de viés RoB2 para ensaios clínicos randomizados
- Fluxo de aprovação de documentos com controle de versão
9. Uso Pretendido
Este sistema é destinado ao uso por médicos habilitados como ferramenta de suporte à decisão clínica para avaliação de terapia canabinoide. NÃO se destina a substituir o julgamento médico.
Todas as recomendações exigem revisão e aprovação explícita do médico antes da geração de prescrição. O sistema não se destina ao uso direto pelo paciente para decisões de tratamento.