Clinalta: do mercado ao produto em um dia

Período: novembro de 2026 até hoje · Papel: idealização, direção da pesquisa, arquitetura, código e verificação · Estado: Fase 0 construída, em evolução

Resumo em uma frase: em um único dia de trabalho, saí de uma pergunta (“dá para construir um sistema de gestão para clínicas melhor que os do mercado?”) para um produto com nome, domínios registrados, pesquisa de mercado com fontes datadas, definição de produto e a primeira fase do sistema funcionando, testada e versionada.

1. Contexto e problema

Depois de reconstruir com IA o ERP do grupo industrial que dirijo, em seis semanas e após um ransomware, quis testar se o mesmo método serviria para um produto comercial, fora do grupo, num mercado regulado e com concorrentes estabelecidos.

O alvo escolhido foi a gestão de consultórios e clínicas de até 20 profissionais, particular e convênio. Três motivos: o mercado é grande (635 mil médicos no Brasil), a dor é conhecida (um médico da minha rede topou validar o produto) e há um conjunto de obrigações legais recentes que os sistemas atuais ainda absorvem mal: recibo Receita Saúde desde 2025, NFS-e nacional em 2026, numeração de receitas controladas pelo SNCR e a resolução do CFM sobre uso de IA na consulta.

A condição que eu coloquei: não fazer “mais um”. Primeiro entender como funcionam os líderes de hoje, no Brasil e no mundo, e só então decidir o que construir.

2. Método em quatro etapas

Quatro etapas encadeadas, cada uma com um critério de saída, todas no mesmo dia. A verificação devolve o trabalho à construção quando algo falha; nada segue sem passar por ela.

flowchart LR
  P[1. Pesquisa<br/>5 frentes em paralelo<br/>fonte e data em tudo] --> S[2. Síntese<br/>relatório de mercado<br/>definição de produto]
  S --> C[3. Construção<br/>Fase 0: fundação<br/>reaproveita o ERP do grupo]
  C --> V{4. Verificação<br/>build, 105 asserções,<br/>fluxo no navegador}
  V -- falhou --> C
  V -- passou --> OK[Commit inicial<br/>nome e domínios]

1. Pesquisa em cinco frentes paralelas (cerca de dez minutos de parede). Cinco agentes de pesquisa, cada um com um recorte e perguntas fechadas: líderes no Brasil, líderes no mundo, exigências legais e fiscais, mapa de módulos e dores dos usuários, integrações e tecnologia. Regra: toda afirmação com fonte e data, e lacuna declarada em vez de inventada.
2. Síntese em dois documentos. Um relatório de mercado e uma definição de produto, escritos por agentes separados a partir das mesmas notas, com restrições fixas que eu dei: stack do grupo, público inicial, princípios inegociáveis e estrutura das seções.
3. Construção da Fase 0. Reaproveitei do ERP do grupo o que já estava provado em produção (login, verificação em duas etapas, sessões, auditoria, multiempresa) e escrevi o resto: esquema de dados, agenda, pacientes, cadastros, administração, ajuda, dados de demonstração e testes.
4. Verificação. Build limpo, 105 asserções em quatro suítes e teste manual no navegador do fluxo completo: agendar em três cliques, confirmar, registrar a chegada, login de recepção barrado na administração, exportação baixada.

O que ficou comigo em todas as etapas: a pergunta certa, as restrições, a leitura crítica dos resultados e as decisões de produto. O que ficou com a IA: volume, paralelismo e consistência.

3. O que a pesquisa revelou

A briga no consultório brasileiro não é por função. Todos os líderes têm agenda, prontuário, prescrição assinada, WhatsApp, financeiro, faturamento de convênio e teleconsulta, e a IA de transcrição virou piso em 18 meses. A diferença está em confiabilidade, relação comercial e nas obrigações legais novas que ninguém cobre bem.

Uma lição de processo: a pesquisa com fontes datadas evitou duas decisões erradas. Sem ela, eu teria tratado a certificação SBIS como obrigatória (é voluntária) e o recibo Receita Saúde como automatizável por API (não existe API).

4. Decisões de produto

Oito princípios inegociáveis, cada um ligado a uma dor comprovada e com uma meta medível. Entraram na definição antes da primeira linha de código.

• Nunca bloquear o prontuário por cobrança. Inadimplência reduz a conta a modo leitura com exportação. A guarda legal é de 20 anos; o dado é do médico, não do sistema.
• Exportação total a um clique. Pacientes, agenda, consentimentos, auditoria e acessos em CSV, sem pedir ao suporte. Prontuário em PDF assinado e FHIR nas próximas fases.
• Preço único e público, cobrado só por profissional de saúde; recepção e contador sem custo. Custos de terceiros repassados a custo e visíveis na fatura.
• Poucos cliques, com meta. Agendar em 3, finalizar consulta com receita assinada em 5, receber e emitir recibo em 2.
• Tolerante a queda de rede. Agenda do dia e prontuários dos agendados em cache; o que for escrito sem rede entra numa fila e sobe depois, sem sobrescrever.
• Conformidade nativa. Assinatura ICP-Brasil, CPF nos documentos, consentimento para CID, termos de teleconsulta e de IA fazem parte do fluxo, não de módulo pago.
• IA sempre revisada. Transcrição e rascunho da evolução só com consentimento registrado, nunca sugestão de diagnóstico ao paciente, para o produto não virar software como dispositivo médico (RDC 657/2022).
• Suporte humano com prazo. Resposta no mesmo dia útil e ajuda em toda tela.

Duas decisões de escopo: começar por consultórios e clínicas de até 20 profissionais, e deixar odontologia fora, porque é um mercado à parte com seus próprios líderes.

5. O que foi construído na Fase 0

A fundação: tudo o que as outras fases vão usar e que uma clínica já consegue operar no dia a dia da recepção. A camada do proxy decide quem entra e em qual clínica; as de baixo confiam nela e filtram tudo pela clínica ativa.

Telas da clínica de demonstração

Os dados abaixo são fictícios, gerados pelo script de demonstração do sistema.

Painel do dia. Os indicadores são calculados sobre a agenda da clínica ativa.

Agenda do dia por profissional, em blocos de 15 minutos. Cada atendimento mostra o estágio do fluxo: finalizado, faltou, na recepção, confirmado, agendado.

Ficha de paciente. Os consentimentos são versionados por tipo, com a norma que os exige; abrir a ficha grava quem acessou e com que finalidade.

Conformidade embutida

A pesquisa levantou 22 normas e as transformou em requisitos de software, classificados em obrigatório, diferencial e incerto. Exemplos que já moldaram a Fase 0:

6. Números

Tudo em 4 de novembro de 2026, entre a primeira pergunta e o commit inicial.

O que não está feito, dito com a mesma clareza: a Fase 0 ainda não foi publicada na VPS, a restauração de backup não foi testada, o pedido de marca no INPI não foi protocolado e o CPF ainda fica em claro no banco (a cifra existe e protege, por enquanto, só o segredo da verificação em duas etapas).

7. Lições

• Fuso horário é requisito, não detalhe. O servidor de produção roda em UTC; “hoje” e “08:30” mudam de dia se calculados no fuso do processo. Uma biblioteca de datas calcula tudo em São Paulo, com teste que prova que 22:30 em SP ainda é o mesmo dia.
• Fonte bloqueada vira lacuna declarada. Sites de vários fornecedores recusaram o acesso automatizado. Os preços deles ficaram marcados como “fonte terciária, com data” e não como oficiais.
• Nome genérico é dívida. O primeiro impulso foi um nome de categoria, que mistura idiomas e dificilmente passaria no INPI. A escolha final saiu de critérios (curto, pronunciável, que caiba num ícone, com .com.br livre), 150 candidatos verificados automaticamente no Registro.br e um racional, não um gosto.
• Pesquisa com data evita decisões caras. Duas normas que eu daria como certas estavam erradas na minha cabeça; a pesquisa corrigiu antes do código.

8. Próximos passos

Cinco fases, cada uma com critério de pronto verificável e sem datas prometidas. Cada fase só começa com a anterior em uso real.

1. Fase 0, fundação (construída). Falta publicar na VPS com domínio, testar a restauração do backup e protocolar a marca. Portão: uma clínica fictícia com dois médicos e uma secretária agenda, cadastra e vê a auditoria em produção.
2. Fase 1, MVP para consultório particular. Prontuário com linha do tempo, SOAP e modelos por especialidade; CID-10 com busca; versões imutáveis com hash encadeado; documentos assinados com certificado digital e validados no ITI; financeiro simples com Pix; recibo Receita Saúde por recebimento; WhatsApp oficial; leitura sem rede. Portão: um consultório real usa por 30 dias sem perder nenhum atendimento.
3. Fase 2, clínicas e convênios. Guias TISS validadas, lotes, glosas e recurso; NFS-e nacional; DMED; repasse médico; portal do paciente; recall e NPS. Portão: um mês fechado numa clínica com convênio, lote aceito pela operadora e repasse conferido pelo contador.
4. Fase 3, IA, teleconsulta, BI e estoque. Transcrição ambiente com termo e registro; teleconsulta; prescrição própria com numeração SNCR; painéis de falta, glosa e DRE. Portão: médico piloto aprova o rascunho de IA em 20 consultas com edição mínima.
5. Fase 4, certificação e ecossistema. Preparação SBIS, RNDS em FHIR, API pública, agente de WhatsApp, CID-11.

9. Stack

Next.js 16 com server actions · React 19 · TypeScript · Tailwind 4 · Drizzle ORM · PGlite em desenvolvimento e PostgreSQL em produção · Docker na VPS atrás do Caddy. Convenções herdadas do grupo: dinheiro em centavos, datas sempre no fuso de São Paulo, toda tabela com o id da clínica, toda ação grava auditoria, nada se apaga.

10. Código

O repositório é privado: o produto é comercial e lida com dados de saúde. Pode ser apresentado em entrevista ou avaliação acadêmica com a clínica de demonstração. Documentos de definição do produto e de arquitetura existem no repositório e seguem este case.