Previo Health · Inteligência de Cenários em Saúde
01 / 09
PREVIO HEALTH
Inteligência de Cenários
para decisões institucionais em saúde.
Modelagem de perfis decisórios calibrados contra dados oficiais brasileiros — DATASUS, ANS, CFM, CNES, IBGE — com rastreabilidade auditável a cada afirmação.
Mockup interativo · versão 0.2 · 2026 · previo-health-mockup
Fundamentos

A pilha é pesquisa acadêmica de ponta e matemática consagrada — não invenção de startup.

O Previo Health não inventa método. Compõe frameworks validados em conferências top (NeurIPS, ICLR, ACL) e modelos matemáticos usados há décadas por instituições que decidem com capital em jogo.

§ IA de orquestração (2023–2025)
CAMEL-AI
KAUST · Oxford · NeurIPS 2023
Comunidade open-source adotada por Stanford, MIT, CMU, DeepMind. 40k+ estrelas no GitHub.
OASIS
CAMEL-AI · Tsinghua · Peking · ICLR 2025
Aplicado em pesquisa de políticas de saúde pública, dinâmica de desinformação e análise de epidemias.
GraphRAG
Microsoft Research · 2024
Base do Copilot enterprise (Microsoft), de produtos como Glean e Perplexity Enterprise, e de projetos em Accenture e Deloitte AI.
Medical GraphRAG
Oxford · HK Polytechnic · ACL 2025
Testado em hospitais universitários do NHS UK e em pesquisa clínica em Hong Kong.
§ Matemática clássica (1944–1985)
Teoria dos Jogos · Nash
Princeton · IAS · 1944-1950
Padrão em BlackRock Aladdin, JPMorgan e Goldman Sachs para pricing e previsão competitiva.
Monte Carlo
Los Alamos · 1946-1949
Usado por Bloomberg, NASA e atuários certificados em todo seguro e previdência no mundo.
Redes Bayesianas · Pearl
UCLA · Turing Award 2011
Fundamento em McKinsey QuantumBlack, BCG Gamma e Bain Advanced Analytics.
Markov MDP · Bellman
RAND Corporation · 1957
Padrão-ouro em avaliação de tecnologia em saúde: NICE UK, CADTH Canadá, Imperial College.
MCDA · Keeney & Raiffa
Harvard · 1976
Usado por NASA, DARPA, OMS e comitês de ATS para decisão multi-critério auditável.
Nada é proprietário. O diferencial está na composição e calibração com dados brasileiros.
Do conceito à operação
Veja como funciona.
6 etapas · briefing → grafo → perfis → ciclos → cenários → estudo
§ 1 · O ponto de partida

Você tem uma decisão. Não sabe como o mercado vai reagir.

briefing.md · entrada
Operadora X avalia credenciar rede Y

Você descreve o cenário em um briefing de estudo: o que está em jogo, os atores envolvidos, os dados disponíveis, a pergunta que precisa ser respondida.

Esse documento é a entrada do Previo. A partir dele, tudo acontece.

Entrada: texto livre, relatório, proposta, minuta ou cenário hipotético
§ 2 · Extração de conhecimento

O documento se transforma em um grafo de conhecimento.

Cada ator, regulação, tensão e dado numérico do briefing vira um nó. As relações entre eles viram arestas. O grafo é a referência estruturada do cenário — consultável por qualquer parte do sistema.

ANS Operadora Pharma Médico ONG Hospital Mídia Paciente
GraphRAG · extração automatizada de entidades e relações · Neo4j
§ 3 · Perfis decisórios

O grafo se povoa com 80 perfis decisórios calibrados.

Cada perfil representa uma lógica de decisão — restrições, prioridades e incentivos típicos de uma função institucional. Não replica pessoas nem cargos reais. Passe o mouse sobre os pontos.

Calibração: IBGE PNAD · DATASUS · TSE · ANS · CFM · CNES
§ 4 · Ciclos de inferência

Os perfis interagem e reavaliam posições.

A cada ciclo, cada perfil decisório processa o que os demais publicaram, forma ou atualiza sua posição, e reage. O que emerge não foi programado — surge da interação agregada.

modelagem em execução
CICLO 01 / 12
neutro
apoio
resistência
interações: 0
Cada linha = uma interação entre perfis decisórios · padrões emergem das dinâmicas acumuladas
§ 5 · Cenários preditivos

Padrões se consolidam em cenários com probabilidade.

Os agrupamentos observados nos ciclos finais formam os cenários. Cada cenário tem probabilidade calibrada, variáveis-chave identificadas e análise de sensibilidade.

Cenários preditivos consolidados
N=80 · 12 ciclos
Cenário A
0%
Cenário B
0%
Cenário C
0%
Probabilidades calibradas · variáveis-chave · análise de sensibilidade
§ 6 · Entrega

Um estudo preditivo, assinado e auditável.

Documento estruturado. Cada afirmação linkada à fonte. Responsável técnico identificado. Limitações declaradas. Você decide com evidência — não com opinião.

Estudo Preditivo Previo
nº 047 / 2026
01
Sumário executivo
3 fontes
02
Metodologia
whitepaper
03
Cenários preditivos
N=80
04
Análise de sensibilidade
12 ciclos
05
Recomendações
rastreável
06
Limitações
declaradas
07
Apêndice técnico
dados IBGE
Rigor de instituto de pesquisa · entrega em dias, não em meses