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Em Rochester, a Sofya apresentou uma direção de pesquisa que conecta dados longitudinais, modelos fundacionais de doença e lacunas de cuidado a ações clínicas revisáveis.
Primeira startup brasileira aprovada no Mayo Clinic Platform_Accelerate, a Sofya apresentou, no showcase final do programa em Rochester, uma pergunta mais exigente do que demonstrar um bom modelo: como viabilizar precision care em escala, dentro do contexto de cada sistema de saúde? A resposta proposta combina raciocínio clínico automatizado em tempo real com uma representação longitudinal capaz de ligar risco, cuidado e desfecho.
A inteligência clínica só importa quando aparece a tempo de apoiar uma decisão. Isso desloca o centro do produto da nota pronta para a conduta ainda aberta: reconhecer o que mudou, reunir o contexto relevante, explicitar limites e devolver ao profissional uma hipótese que possa ser revisada.
A apresentação final organizou a pesquisa como um fluxo único: representar a jornada, criar referências clínicas, medir distâncias e transformar desvios recorrentes em lacunas revisáveis.
Risco, cuidado e desfechos são alinhados no tempo antes de qualquer comparação.
Literatura, diretrizes, agrupamentos e revisão especialista formam âncoras clínicas.
Cada caso é comparado às dimensões de cuidado relevantes, sem apagar sua singularidade.
Padrões recorrentes tornam variações e oportunidades de cuidado visíveis ao sistema.
Direção de pesquisa apresentada no showcase final do Mayo Clinic Platform_Accelerate; qualquer aplicação clínica exige validação local e revisão profissional.
No recorte inicial de câncer de próstata, a pesquisa combina literatura, diretrizes, agrupamentos derivados de dados e revisão especialista para construir personas clínicas. Elas não substituem o paciente. Funcionam como referências multidimensionais para interpretar gravidade, trajetória e decisões de cuidado sem reduzir o caso a um único código ou escore.
Homem no início dos 60 anos, com dor óssea, dor lombar e fadiga, em uma trajetória de alto risco. O teste de HRD foi solicitado e o uso de inibidor de PARP é compatível com uma via de doença com alteração em HRR ou protocolo, embora o resultado molecular não esteja registrado.
PSA basal de 45 ng/mL. Toque retal realizado, sem resultado registrado. mpMRI e biópsia guiada por ultrassom confirmaram adenocarcinoma Gleason 4+3=7, Grade Group 3. O registro indica doença metastática, estágio 4, com PSMA-PET realizado (CPT 78811).
Terapia de privação androgênica com agonista ou antagonista de LHRH, inibidor de PARP e agente modificador ósseo, como denosumabe ou ácido zoledrônico. Tratamento local definitivo não foi documentado.
PSA 45 → 5 → 25 → 25 ng/mL. Testosterona sérica entre 150 e 240 ng/dL, acima do nível de castração.
A elevação bioquímica ocorre com testosterona acima de 50 ng/dL, sugerindo castração incompleta. O registro disponível não sustenta critério de câncer de próstata resistente à castração.
Ao medir a distância entre o paciente e essas referências ao longo do tempo, o modelo pode tornar visíveis desvios recorrentes: uma transição que não ocorreu, um monitoramento tardio, uma variação difícil de explicar ou uma dimensão do cuidado que merece revisão. O objetivo não é produzir uma sentença automática, mas revelar motivos de lacuna que um profissional e uma instituição possam examinar.
A trajetória se aproxima de uma âncora, mas um exame, uma resposta ou uma etapa do cuidado pode estar faltando.
Há semelhança parcial. A ordem dos eventos, a resposta ao tratamento ou o acompanhamento merece revisão.
O caso se afasta das âncoras. Pode haver informação ausente, apresentação atípica ou uma trajetória que precisa ser reavaliada.
Persona sintética para demonstrar agrupamento e comparação. As posições, conexões e âncoras do mapa são ilustrativas e não representam uma medida clínica validada nem uma recomendação terapêutica.
Essa arquitetura conecta eficiência e precisão. Na consulta, apoia documentação, diretrizes e planejamento. Em escala, pode melhorar a resolução de coortes, fortalecer real world evidence e ajudar sistemas de saúde a localizar variações evitáveis. O próximo passo de pesquisa é levar esse modelo de volta ao fluxo clínico e medir se as ações sugeridas produzem impacto real.
O trabalho apresentado não transforma uma hipótese de pesquisa em claim clínico. Cada instituição, população e finalidade exige validação própria, supervisão profissional e governança. O avanço está em formular uma arquitetura verificável para o precision care: contexto longitudinal, referências explícitas, distâncias interpretáveis e aprendizado com proveniência.
O showcase reuniu a direção de produto, a pesquisa em precision care e o contexto de validação construído ao longo do programa.
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