Comparativo2026 · Voxel
Alternativa ao Voxel — Laudos.AI sem checkbox e macros frágeis (2026)
Avaliando alternativa ao Voxel? Voz natural estrutura o laudo sem te obrigar a navegar checkbox ou manter macros pessoais. Esse comparativo mostra quando a troca compensa, com dados reais.
TL;DR
Voxel é uma escolha forte pra quem prefere construir laudos por seleção de achados, macros e autocomplete — especialmente residentes sensíveis a preço. Laudos.AI é speech-to-REPORT: o radiologista fala como pensa e a IA entrega o laudo estruturado, sem ditar pontuação ou navegar checkbox. Pra operações com volume, achados críticos por contrato e integração institucional, a voz natural reduz etapas inteiras que macros não removem.
Quem deve continuar no Voxel
Equipes que: (a) gostam da experiência de montar laudos por checkbox + macros e o fluxo já está calibrado; (b) são radiologistas individuais ou residentes muito sensíveis a preço (Voxel residente R$ 34,90/mês anual); (c) preferem editor central com autocomplete a fluxo por voz; (d) operam volume baixo onde a fricção do checkbox não vira gargalo de turno. Honestidade radical: pra alguns perfis individuais, o preço Voxel é difícil de bater por feature isolada.
Quem deve avaliar Laudos.AI
Equipes que: (a) preferem ditar achados em linguagem natural a navegar checkbox e macros; (b) operam volume alto onde sub-1min mediano vira horas/turno; (c) precisam de governança institucional — auditoria, segregação de acesso, CFM 2.314/2022, LGPD documentada; (d) precisam de fluxo CRIT rastreável por contrato; (e) têm operação multi-unidade ou multi-cliente onde macros pessoais não escalam — templates governados são requisito; (f) querem integração PACS/RIS séria (HL7 v2 ORM/ORU, FHIR, DICOM-SR), não só editor isolado; (g) querem IA radiológica BR-nativa que entenda terminologia e classificações ACR/CBR no fluxo.
Comparativo auditável
Laudos.AI vs Voxel — critério a critério
| Critério | Laudos.AI | Voxel |
|---|---|---|
| Modelo de uso | Speech-to-report: fala natural → laudo estruturado | Checkbox + macros + editor central com autocompletefonte: voxel.report |
| Pontuação manual | Não. IA escreve pontuação, parágrafos e transições | Não aplica (montagem por seleção)fonte: voxel.report |
| Curva pra novato | Imediata — fala como pensa | Aprender macros + hotkeys do serviçofonte: voxel.report |
| TAT mediano (telemetria) | 52s (mediana sobre 3.900 laudos finalizados, 2026-05) | Não publicado publicamente |
| IA generativa para impressão | Nativa, treinada em terminologia radiológica BR | IA + autocomplete + chatfonte: voxel.report |
| Classificações estruturadas | BI-RADS, TI-RADS, PI-RADS, Lung-RADS, LI-RADS, RECIST, Fleischner, Bosniak nativas | Pascal + plantillas estruturadas; configuração por usuário |
| Trial | 14 dias com cartão · Cancele em 1 clique · Refund 30 dias | 30 dias com cadastrofonte: voxel.report |
| Plano radiologista | Pro: R$ 219/mês ou R$ 2.190/ano (2 meses grátis) | R$ 79,90/mês anualfonte: voxel.report |
| CRIT — achados críticos | Fluxo nativo com registro de ciência, escalação, SLA por contrato | Não documentado como fluxo nativo |
| Governança LGPD/CFM | DPO designado, trilha de auditoria, segregação documentada, alinhado a CFM 2.314/2022 e nova guidance CFM 2026 sobre IA | Política pública; documentação operacional sob solicitação |
| Integração PACS/RIS | Engenheiro dedicado por escopo; HL7 v2 ORM/ORU, FHIR, DICOM-SR, REST + webhooks | Editor central; integração varia |
| Multi-unidade / multi-cliente | Templates por unidade, contrato e perfil; painel institucional | Foco em radiologista individual |
| Migração assistida | Importação de macros/templates + piloto 14d sem cobrança | Trial 30d; importação não documentada |
Telemetria real
Dado de produção, não promessa
Os números abaixo são telemetria real de produção da Laudos.AI medida em 2026-05. Reportamos mediana, não média. Os dados refletem laudos completos (abertura do editor até assinatura), não tempo de seleção de checkbox isolado.
Laudos.AI Labs·Telemetria de produção2026-05-09
Janela móvel de 30 dias · TAT mediano 52s · 430,2h devolvidas vs datilografia manual
Metodologia de medição, pipeline de telemetria e cadência operados pelo Laudos.AI Labs.
- Laudos finalizados
- 3.900
- TAT mediano
- 52s
- TAT médio
- 3,4 min
- Em menos de 1 min
- 54,6%
Distribuição de TAT por bucket
- Sub-min (54.6%)
- 1–5 min (24.7%)
- 5+ min (20.6%)
<30s
30–60s
1–2 min
2–5 min
5–15 min
>15 min
Laudos.AI vs datilografia tradicional (3.900 laudos)
Laudos.AI
Datilografia manual (estimado)
- Tempo Laudos.AI
- 217,1 h
- Estimado manual
- 651,3 h
- Horas devolvidas
- 430,2 h
- Speedup médio
- 3,0×
Fonte · Laudos.AI Labs
- Janela móvel: 2026-04-09 → 2026-05-09 (30 dias)
- Refresh: mensal · próximo snapshot ao virar o mês
- Cohort: laudos finalizados (status = signed) por radiologistas no plano Pro durante a janela móvel, excluindo testes internos e contas de equipe Laudos.AI
- Pipeline: copilot.laudos.ai · production telemetry pipeline
- Exportado em: 2026-05-09
TAT = tempo entre abertura do editor e assinatura, calculado por laudo finalizado (status=signed). Baseline manual estimado em 10 min/exame para datilografia + estruturação, comparado contra o tempo real medido no editor. Speedup é a razão entre a baseline manual e o TAT mediano observado, conservador.
Verificação auditável sob solicitação: oi@laudos.ai
Migração de Voxel para Laudos.AI — checklist 14 dias
- 01
D1–D3: kickoff. Mapear modalidades, volume, macros e shortcuts Voxel críticos do serviço, integrações atuais e quem assina.
- 02
D4–D7: importação assistida. Macros, hotkeys e templates Voxel são mapeados pra estrutura nativa Laudos.AI (templates governados, não macros frágeis).
- 03
D8–D10: piloto com 1 radiologista voluntário em rotina real, em paralelo. Mede TAT, retrabalho, fricção de revisão, satisfação.
- 04
D11–D13: ajuste fino. Vocabulário, atalhos, fluxo CRIT, integração de assinatura, exportação para PACS/RIS.
- 05
D14: decisão go/no-go com base em TAT, satisfação clínica, governança e custo total. Sem cobrança no piloto.
FAQ
A Laudos.AI substitui o Voxel?
Funcionalmente sim — voz, estruturação, templates, integração, assinatura. Operacionalmente depende de quanto o radiologista depende de macros e checkboxes Voxel. O piloto de 14 dias mede a transição em produção real antes de qualquer cobrança.
Por que voz natural é melhor que checkbox + macros?
Checkbox e macros aceleram a digitação, mas exigem que o radiologista mantenha um modelo mental do menu. Voz natural deixa o radiologista descrever o achado como pensa, e a IA organiza o laudo estruturado. Em telemetria real, 54,6% dos laudos saem em menos de 1 minuto.
Voxel é mais barato que Laudos.AI?
Pricing público: Voxel R$ 79,90/mês anual; Laudos.AI Pro R$ 219/mês ou R$ 2.190/ano (= R$ 182,50/mês equivalente, 2 meses grátis). A diferença é proporcional ao escopo: Voxel é editor com IA; Laudos.AI inclui voz médica, RAG personalizado, CRIT, governança LGPD/CFM e integração PACS/RIS escopada por engenheiro dedicado.
Posso migrar minhas macros do Voxel?
Sim. A equipe de implantação faz importação assistida — as macros e templates atuais são mapeados pra estrutura nativa Laudos.AI (templates governados, não macros frágeis dependentes do radiologista individual).
Por que Laudos.AI cobra cartão no trial?
Filtro de qualificação. Reduz no-show, mantém o teste sério e dá acesso completo ao Pro desde o D1. Você cancela em 1 clique pelo painel se não converter — ou pede refund integral em até 30 dias após cobrança.
Como funciona o CRIT na Laudos.AI?
Achado crítico tem fluxo nativo: marca, registra, comunica ao solicitante, captura ciência, mantém trilha auditável. SLA, escalação e responsáveis definidos por contrato institucional.
E sobre a CFM 2026 sobre IA na medicina?
A guidance CFM 2026 reforça que a IA não pode receber responsabilidade delegada por comunicar diagnóstico, prognóstico ou conduta — a responsabilidade final permanece do médico. Laudos.AI foi desenhada como IA assistiva: estrutura e acelera, mas o radiologista revisa, edita e assina. CRM identificável, trilha de auditoria, datas de revisão.
A Laudos.AI integra com PACS/RIS?
Sim. HL7 v2 (ORM/ORU), FHIR, DICOM-SR, REST API + webhooks. Cada integração é escopada por engenheiro dedicado, não auto-serviço.