A Laudos.AI nasceu dentro da rotina de laudo, não de um slide. O produto existe para devolver o foco do radiologista à imagem, com governança clínica desde a arquitetura.
A radiologia brasileira lauda muito, com gente de alto nível, em sistemas que não conversam entre si. O radiologista passa o dia alternando janelas, reformatando texto e caçando comparativo, enquanto a parte do trabalho que só ele sabe fazer (olhar, comparar, decidir) disputa atenção com burocracia de tela.
A Laudos.AI ataca exatamente essa camada: o que acontece depois da imagem. Ditado que entende o português clínico, estrutura que se monta sozinha, achado crítico que vira protocolo, classificação com a fonte à mão. Tudo com o médico como autor, porque é assim que medicina funciona e é assim que a regulação exige.
Médicos participam da decisão de produto toda semana. A qualidade é medida em público, caso a caso, no LaiBench, porque a régua de quem lauda não aceita média que esconde erro. E o corpus que fundamenta as sugestões, o RadCommons, é aberto e citável.
Os números que a gente publica vêm da produção: mediana de 52 segundos do editor à assinatura, 54,6% dos laudos em menos de um minuto, cerca de 10 horas devolvidas a cada 100 laudos. Quando o número mudar, o site muda junto.
IA assistiva de verdade: estrutura e sugere. Revisão, edição e assinatura são médicas, sempre. A IA orbita o médico, nunca o contrário.
RadCommons e LaiBench são abertos: corpus citado e benchmark cego, caso a caso, para qualquer um auditar. Não acredite na nossa palavra.
Português clínico, resoluções do CFM, LGPD e residência de dados no Brasil. Não é adaptação de produto gringo.
A Laudos.AI foi construída ao redor de uma etapa específica: tudo o que acontece depois de o radiologista resolver a imagem e antes de o laudo assinado chegar ao sistema. Essa fronteira mantém o produto focado em ditado, estrutura, classificação, comunicação crítica, integração e governança, sem se apresentar como substituto do julgamento médico.
A mesma fronteira orienta o que publicamos: métricas com método, corpus com fonte, benchmark cego e limites explícitos de automação. Produto clínico precisa aceitar verificação por quem usa, por quem responde pela operação e por quem audita.
A demo é feita por quem constrói. Traga suas perguntas difíceis.