Patient Companion AI — Dietician-Focused Model Concept
AI Patient Companion · Dieticians · Arabic

Proactive Support System through Artificial Intelligence

An Arabic-fluent, empathetic model that reads medical reports, chats with patients, tracks habits and symptoms, and produces summaries for clinicians — without giving direct medical advice or diagnoses.

Dieticians → Other Specialties Arabic & Dialects Non-Diagnostic Clinic SaaS
High-Level Concept
What the model is and what it is not.
  • Reads and understands patient medical reports (starting with dietetics; extendable to diabetes, cardiology, etc.).
  • Streams empathetic conversations in Arabic (Fusha + Lebanese, Gulf, Egyptian and other slangs).
  • Tracks meals, symptoms, mood, adherence to a plan.
  • Never gives medical advice, prescriptions, or diagnoses — only explanations and coaching.
  • Generates periodic summaries for clinicians, not decisions.
Companion / Explainer No Treatment Changes Empathy + Motivation
System Architecture (Logical)
How the pieces fit together.
  • Frontends: Patient chat (web / WhatsApp), clinician dashboard.
  • API Gateway: Auth, rate limiting, audit logs.
  • Orchestrator: Manages conversation turns, context, calls tools/LLM, applies guardrails.
  • Model Layer: Arabic-capable LLM + OCR/NER models for reports.
  • Services: Report parser, symptom/meal tracker, weekly summarizer.
  • Guardrail Engine: Classifier + rules to block advice/diagnosis.
  • Storage: Relational DB + vector DB for patient semantic memory.
Start with dieticians → extend to other specialties.
Core Components
Patient Conversation Engine
  • Builds context from: history, reports, plan, last messages.
  • Uses system prompt: empathetic Arabic companion, no advice.
  • Stores chat + structured logs (meals, mood, symptoms).
  • Runs responses through safety filters before sending.
Report Ingestion & Understanding
  • PDF/Image → OCR → language detection → parsing.
  • Extracts labs, diagnoses, medications (read-only), diet plan.
  • Saves normalized JSON for safer model usage.
  • LLM sees concise summaries, not raw noisy text.
Tracking & Logs
  • Daily mood, energy, sleep, main complaints.
  • Meal logs & rough nutritional quality.
  • Activity logs (steps, duration, intensity).
  • Used for trends, not automatic treatment changes.
Clinician Console
  • Patient list with risk/attention flags.
  • Timeline of labs, logs, and AI summaries.
  • “Notes to patient” section that AI must respect.
  • Per-clinic control of tone and forbidden behaviors.
Safety & Guardrails
Hard limits to stay out of medical decision territory.
  • Forbidden: Diagnosing, adjusting medications, prescribing diets, saying “you don’t need a doctor”.
  • Allowed: General explanations, emotional support, habit coaching, preparing questions for the doctor.
Mechanisms
  • Strict system prompt (“no diagnosis, no treatment advice”).
  • Advice classifier on user question + draft answer.
  • Regex filters for prescriptive phrases in Arabic/English.
Fallback Behavior
  • If risky, replace with safe template: empathize + redirect.
  • Always recommend seeing a clinician for decisions.
  • Flag repeated attempts for human review if needed.

Example tone: “I understand your concern, but I can’t change your treatment or prescribe medicine. It’s best to talk to your doctor about your symptoms and test results.”

Arabic & Dialects
Language handling for real patients, not textbook users.
  • Understands Fusha + Lebanese / Gulf / Egyptian slang.
  • Normalization layer maps slang to standard terms before intent parsing.
  • Configurable reply style: Lebanese, Gulf, Egyptian, or neutral Fusha.
  • Later: voice input (ASR) + output (TTS) for low-literacy users.
“شو أكلت اليوم؟” “شنو تغديت؟” Same intent, unified logic
AI Telephone Follow-Up Calls
Automated outbound voice calls to keep patients engaged.
  • The AI agent can be configured to initiate outbound phone calls to patients.
  • Calls are powered by AI voice synthesis + speech recognition supporting Arabic dialects.
  • Call objectives:
    • Check symptoms, mood, and energy levels.
    • Confirm adherence to the diet plan and medication schedule (read-only, no changes).
    • Log meals, hydration, and sleep quality.
    • Remind patients of upcoming doctor/dietician appointments.
    • Escalate to human staff if concerning symptoms/keywords are detected.
  • All calls are two-way interactive conversations, not just prerecorded prompts.
  • Call transcripts are stored and converted into structured logs for clinicians (flags, trends, adherence).
  • The AI voice keeps an empathetic tone but still never gives medical advice or prescriptions during the call.
  • Clinics can configure:
    • Daily check-in calls.
    • Weekly follow-ups for chronic cases.
    • Missed-appointment reminders.
    • Post-lab result check-ins (explain follow-up steps, no decisions).
Outbound AI calls Empathetic Arabic voice No direct medical advice
Data & Training Strategy
How to make the model useful and safe.
  • Base: strong Arabic-capable general LLM.
  • Domain adaptation with public medical texts and dietician materials.
  • Heavy use of synthetic conversations:
    • Explaining labs/diagnoses in simple language.
    • Refusing advice requests while still being helpful.
  • Evaluation sets:
    • Advice/diagnosis leakage tests.
    • Dialect understanding benchmarks.
    • Empathy quality rated by clinicians/patients.
Example Patient Flow
End-to-end from onboarding to follow-up.
Patient signs up and uploads lab PDF + dietician plan.
System parses labs, diagnoses, medications (read-only) and diet plan into structured JSON.
Bot greets in chosen dialect and clearly explains: it is a companion, not a doctor.
Daily check-ins: meals, mood, symptoms; AI logs data and provides empathetic reflections.
Patient asks: “My HbA1c is 7.8 — is that dangerous? Should I change my medicine?” AI explains what HbA1c generally indicates, avoids treatment advice, and helps the patient prepare smart questions for their doctor.
Weekly, the clinician gets a short summary: adherence, patterns, notable red flags (no decisions).
Optional: the AI places a brief follow-up call to check adherence and mood, logs the call, and flags issues.
Tech Stack (Pragmatic)
One realistic implementation path.
  • Backend: Python (FastAPI) or Node.js (Nest/Express).
  • DB: PostgreSQL (+ pgvector / Qdrant / Pinecone for embeddings).
  • Queues: Redis / RabbitMQ for heavy tasks (OCR, summaries, call processing).
  • LLM: External Arabic-capable API first; later, fine-tuned/self-hosted.
  • Telephony: Integration with CPaaS (e.g., Twilio-like API) for outbound calls, ASR, and TTS.
  • Frontends: React/Vue web apps + WhatsApp/Telegram bots.
  • Security: HTTPS, at-rest encryption, RBAC, audit logs.
Start small with dieticians, then expand.
Rollout Strategy
How to phase the product.
  • MVP: Single clinic, text only, dietician use-case, solid guardrails.
  • Phase 2: Multi-clinic SaaS, clinician console, email/WhatsApp summaries, pilot telephone follow-ups.
  • Phase 3: Add modules for diabetes, cardiology, bariatrics; full AI call flows and EMR integrations.

Business model: per-patient monthly SaaS, white-label for hospitals, integration fees for EMR/WhatsApp/telephony flows.

AI مساعد المرضى · يبدأ بالتغذية · عربي

Proactive Support System through Artificial Intelligence

نموذج متعاطف يتقن العربية، يقرأ التقارير الطبية، يتحاور مع المريض، يتابع العادات والأعراض، ويولّد ملخصات للطبيب — بدون إعطاء تشخيص أو نصيحة طبية مباشرة.

أخصائيو تغذية ← تخصصات أخرى العربية ولهجاتها غير تشخيصي خدمة سحابية للعيادات
الفكرة العامة
ما هو النموذج وما ليس هو.
  • يقرأ ويفهم تقارير المريض الطبية (يبدأ بالتغذية ويمكن توسيعه للسكري والقلب وغيرها).
  • يجري حوارات متعاطفة بالعربية (فصحى + لبنانية وخليجية ومصرية ولهجات أخرى).
  • يتابع الوجبات، الأعراض، المزاج، والالتزام بالخطة الغذائية.
  • لا يقدم تشخيصات أو وصف أدوية أو تغييرات علاجية — فقط شرح وتوعية وتحفيز.
  • يصدر ملخصات دورية للطبيب، لكنه لا يتخذ قرارات علاجية.
رفيق / مفسّر بدون تعديل علاج تعاطف + تحفيز
هيكلية النظام (منظور منطقي)
كيف تترابط المكوّنات.
  • الواجهات: دردشة المريض (ويب / واتساب)، لوحة تحكم للطبيب.
  • بوابة API: صلاحيات، تحديد معدل الطلبات، سجل تدقيق.
  • منسّق المحادثة: يدير سياق الحوار، يستدعي الأدوات والنموذج، ويطبّق قيود الأمان.
  • طبقة النماذج: نموذج لغوي يدعم العربية + OCR/NER للتقارير الطبية.
  • خدمات: قراءة التقارير، متابعـة الوجبات والأعراض، توليد ملخص أسبوعي.
  • محرك الحماية: مصنّف + قواعد تمنع التشخيص أو النصيحة الطبية.
  • التخزين: قاعدة بيانات علائقية + قاعدة شعاعية للذاكرة الدلالية لكل مريض.
نبدأ مع أخصائيي التغذية ثم نتوسع لتخصصات أخرى.
المكوّنات الأساسية
محرك محادثة المريض
  • يبني السياق من: التاريخ، التقارير، الخطة، آخر الرسائل.
  • يستخدم تعليمات نظامية: رفيق متعاطف بالعربية، بدون نصيحة طبية.
  • يخزن المحادثة + سجلات منظّمة (وجبات، مزاج، أعراض).
  • يمرّر الردود على طبقة أمان قبل إرسالها.
قراءة وفهم التقارير
  • ملف PDF/صورة → OCR → اكتشاف اللغة → تحليل عناصر التقرير.
  • استخراج التحاليل، التشخيصات، الأدوية (للقراءة فقط)، والخطة الغذائية.
  • تخزينها بشكل JSON منظّم لتمريره للنموذج بأمان.
  • النموذج يرى خلاصة واضحة بدل نص خام مليء بالضجيج.
التتبع والسجلات
  • تسجيل يومي: مزاج، طاقة، ساعات نوم، أعراض أساسية.
  • سجل وجبات وجودتها بشكل تقريبي.
  • سجل نشاط (خطوات، مدة، شدة).
  • يُستخدم لاكتشاف الأنماط، لا لتعديل العلاج تلقائياً.
لوحة الطبيب/الأخصائي
  • قائمة المرضى مع إشارات خطر أو حاجة للمتابعة.
  • خط زمني للتحاليل والسجلات وملخصات الذكاء الاصطناعي.
  • قسم “ملاحظات للمريض” يلتزم به النموذج حرفياً.
  • إعداد نبرة الردود وما هو الممنوع لكل عيادة.
الأمان والقيود
حدود صارمة لتجنّب اتخاذ قرارات طبية.
  • ممنوع: التشخيص، تغيير جرعات الأدوية، وصف حميات علاجية، أو قول “لا تحتاج لطبيب”.
  • مسموح: شرح عام، دعم عاطفي، تشجيع على عادات صحية، تحضير أسئلة للطبيب.
آليات الحماية
  • تعليمات نظامية واضحة (“لا تشخيص ولا نصيحة علاجية”).
  • مصنّف يتحقق من سؤال المريض والردّ قبل إرساله.
  • فلاتر نصية للكلمات التي تعني وصف/إيقاف دواء بالعربية أو الإنجليزية.
سلوك بديل
  • إذا كان الرد خطراً، يُستبدل بقالب آمن: تعاطف + إحالة للطبيب.
  • دائماً ينصح بمراجعة الطبيب لأي قرار علاجي.
  • يمكن وضع محادثات متكررة في قائمة مراجعة بشرية.

مثال لغة: “بفهم قلقك، بس ما فيني أغير علاجك أو أوصف دواء. الأفضل ترجع لطبيبك وتحكيله عن الأعراض والنتائج.”

العربية واللهجات
تواصل حقيقي مع المرضى، وليس لغة كتب فقط.
  • يفهم الفصحى + اللبنانية والخليجية والمصرية وغيرها.
  • طبقة تطبيع تحول العبارات العامية إلى مفاهيم موحدة قبل تحليل النية.
  • يمكن اختيار أسلوب الرد: لهجة لبنانية أو خليجية أو مصرية أو فصحى بسيطة.
  • لاحقاً: دعم مكالمات صوتية (تعرف صوتي + تحويل نص إلى كلام).
“شو أكلت اليوم؟” “شنو تغديت؟” نفس المعنى، منطق موحّد
مكالمات متابعة هاتفية بالذكاء الاصطناعي
مكالمات صوتية خارجة تلقائياً للحفاظ على تواصل مستمر.
  • يمكن ضبط الوكيل ليقوم بإجراء مكالمات هاتفية خارجة للمرضى.
  • المكالمات تعتمد على صوت اصطناعي + تعرّف صوتي يدعم لهجات عربية مختلفة.
  • أهداف المكالمة:
    • السؤال عن الأعراض، المزاج، مستوى الطاقة.
    • التحقق من الالتزام بالخطة الغذائية وجدول الأدوية (قراءة فقط، بدون تعديل).
    • تسجيل الوجبات، شرب الماء، وجودة النوم.
    • تذكير بالمواعيد القادمة مع الطبيب أو أخصائي التغذية.
    • التصعيد لموظف بشري إذا ظهرت كلمات أو أعراض مقلقة.
  • المكالمات عبارة عن حوار تفاعلي ثنائي الاتجاه وليست رسائل مسجلة فقط.
  • يتم حفظ نص المكالمة وتحويله إلى سجلات منظّمة للطبيب (تنبيهات، التزام، اتجاهات).
  • الصوت يحافظ على نبرة متعاطفة لكنه لا يعطي نصيحة طبية أو وصف دواء.
  • يمكن للعيادة ضبط:
    • مكالمات متابعة يومية.
    • متابعة أسبوعية للحالات المزمنة.
    • تذكير في حال الغياب عن الموعد.
    • متابعة بعد ظهور نتائج تحاليل (شرح خطوات المتابعة بدون قرارات علاجية).
مكالمات خارجة آلية صوت عربي متعاطف بدون نصيحة طبية مباشرة
البيانات والتدريب
كيف نجعل النموذج مفيداً وآمناً.
  • الأساس: نموذج لغوي قوي يدعم العربية.
  • تخصيص بمجال الطب والتغذية باستخدام مواد عامة ونشرات للمرضى.
  • إنشاء حوارات صناعية بكثرة:
    • شرح التحاليل والتشخيصات بلغة بسيطة.
    • رفض طلب النصيحة العلاجية مع تقديم مساعدة بديلة.
  • مجموعة اختبارات:
    • اختبار تسرب تشخيص/نصيحة علاجية.
    • اختبار فهم اللهجات.
    • تقييم التعاطف من قِبل أطباء ومرضى.
مسار المريض (مثال)
من التسجيل إلى المتابعة.
يقوم المريض بالتسجيل ويرفع ملف تحاليل PDF + خطة التغذية المكتوبة.
النظام يستخرج التحاليل، التشخيصات، الأدوية (للقراءة فقط) والخطة الغذائية إلى JSON منظّم.
يتم الترحيب بالمريض باللهجة المختارة مع توضيح الدور: رفيق ومساعد، وليس طبيباً.
متابعة يومية: ماذا أكلت؟ كيف كان مزاجك؟ هل ظهرت أعراض جديدة؟ النموذج يسجل ويرد بتعاطف.
يسأل المريض: “السكر التراكمي ٧.٨، يعني وضعي خطير؟ لازم أغيّر الدواء؟” فيشرح النموذج معنى القيمة بشكل عام، بدون تغيير علاج، ويقترح أسئلة يطرحها على طبيبه.
أسبوعياً، يحصل الطبيب على ملخص مختصر عن الالتزام والأنماط والإشارات المقلقة (بدون قرارات علاجية).
اختيارياً: يجري النظام مكالمة قصيرة للتحقق من الالتزام والمزاج، ويسجل المكالمة وينبّه الطبيب عند الحاجة.
تقنيات التنفيذ
مسار عملي واقعي.
  • الخلفية: Python (FastAPI) أو Node.js (Nest/Express).
  • قاعدة بيانات: PostgreSQL + pgvector / Qdrant / Pinecone للتمثيلات الشعاعية.
  • طوابير: Redis / RabbitMQ للمهام الثقيلة (OCR، ملخصات، مكالمات).
  • النموذج اللغوي: في البداية عبر مزود خارجي يدعم العربية، ثم نسخة مخصصة مُستضافة ذاتياً.
  • الهاتف: تكامل مع منصات الاتصالات السحابية (CPaaS) للمكالمات، ASR وTTS.
  • الواجهات: تطبيقات ويب React/Vue + روبوتات واتساب/تلغرام.
  • الأمان: HTTPS، تشفير البيانات، صلاحيات أدوار، وسجلات تدقيق.
نبدأ صغيراً مع التغذية ثم نتوسع.
خطة الإطلاق التدريجي
كيف يتم طرح المنتج.
  • المرحلة الأولى (MVP): عيادة واحدة، دردشة نصية فقط، استخدام حالة التغذية، مع قيود أمان قوية.
  • المرحلة الثانية: SaaS لعدة عيادات، لوحة للطبيب، ملخصات عبر البريد/الواتساب، تجربة مكالمات المتابعة.
  • المرحلة الثالثة: إضافة وحدات للسكري والقلب وجراحات السمنة؛ مكالمات آلية كاملة وتكامل مع أنظمة السجلات الطبية.

نموذج الربح: اشتراك شهري لكل مريض، ترخيص أبيض للجهات الصحية، ورسوم تكامل مع أنظمة السجلات والواتساب والهاتف.

AI Companheiro do Paciente · Focado em Nutrição · Árabe

Companheiro de Relatório Médico do Paciente (IA Não-Diagnóstica)

Um modelo empático, fluente em árabe, que lê relatórios médicos, conversa com o paciente, acompanha hábitos e sintomas e gera resumos para o profissional de saúde — sem dar diagnóstico ou recomendação médica direta.

Nutricionistas → Outras Especialidades Árabe & Dialetos Não-Diagnóstico SaaS para Clínicas
Visão Geral
O que o modelo é e o que ele não é.
  • Lê e entende relatórios médicos do paciente (começando por nutrição, expandindo para diabetes, cardiologia etc.).
  • Mantém conversas empáticas em árabe (padrão + dialetos libanês, do Golfo, egípcio e outros).
  • Acompanha refeições, sintomas, humor e adesão ao plano.
  • Nunca fornece diagnóstico, prescrição ou alteração de tratamento — apenas explicações e orientação comportamental.
  • Gera resumos periódicos para o profissional, sem tomar decisões clínicas.
Companheiro / Explicador Sem alterar tratamento Empatia + Motivação
Arquitetura do Sistema (Lógica)
Como as peças se encaixam.
  • Frontends: Chat do paciente (web / WhatsApp), painel do profissional.
  • API Gateway: Autenticação, rate limiting, trilha de auditoria.
  • Orquestrador: Gerencia turnos da conversa, contexto, chamadas de ferramentas/LLM e aplica as regras de segurança.
  • Camada de Modelo: LLM com suporte forte ao árabe + OCR/NER para relatórios.
  • Serviços: Parser de relatório, rastreador de sintomas/refeições, gerador de resumo semanal.
  • Motor de Guardrails: Classificador + regras para bloquear conselho/diagnóstico médico.
  • Armazenamento: Banco relacional + banco vetorial para “memória” semântica de cada paciente.
Começa com nutrição → depois outras especialidades.
Componentes Principais
Motor de Conversa com o Paciente
  • Constrói contexto a partir de: histórico, relatórios, plano, últimas mensagens.
  • Usa prompt de sistema: companheiro empático em árabe, sem dar conselho médico.
  • Salva o chat + logs estruturados (refeições, humor, sintomas).
  • Passa as respostas pelo filtro de segurança antes de enviar.
Leitura e Entendimento de Relatórios
  • PDF/Imagem → OCR → detecção de idioma → parsing.
  • Extrai exames laboratoriais, diagnósticos, medicamentos (somente leitura) e plano alimentar.
  • Armazena tudo como JSON normalizado para uso mais seguro pelo modelo.
  • O LLM vê resumos limpos, e não o texto cru cheio de ruído.
Rastreamento & Logs
  • Registro diário de humor, energia, horas de sono e principais queixas.
  • Logs de refeições e qualidade nutricional aproximada.
  • Logs de atividade (passos, duração, intensidade).
  • Usado para identificar padrões, não para ajustar tratamento automaticamente.
Painel do Profissional
  • Lista de pacientes com flags de risco/atenção.
  • Linha do tempo de exames, logs e resumos gerados pela IA.
  • Seção “Notas para o paciente” que o modelo deve seguir à risca.
  • Controle por clínica do tom de voz e do que é proibido responder.
Segurança & Guardrails
Limites duros para não entrar em decisão clínica.
  • Proibido: Diagnosticar, ajustar medicação, prescrever dietas terapêuticas, dizer “você não precisa de médico”.
  • Permitido: Explicações gerais, apoio emocional, coaching de hábito, ajudar a montar perguntas para o médico.
Mecanismos
  • Prompt de sistema rígido (“sem diagnóstico, sem recomendação de tratamento”).
  • Classificador de risco que analisa pergunta do paciente e rascunho de resposta.
  • Filtros de texto para frases prescritivas em árabe/inglês.
Comportamento de Fallback
  • Se houver risco, troca por um template seguro: empatia + redirecionamento ao profissional.
  • Sempre recomenda consultar um profissional para decisões.
  • Podem ser marcadas conversas para revisão humana.

Exemplo de tom: “Entendo a sua preocupação, mas não posso alterar seu tratamento nem prescrever remédios. O ideal é conversar com o seu médico sobre sintomas e exames.”

Árabe & Dialetos
Linguagem pensada para pacientes reais, não só para livros.
  • Entende árabe padrão + dialetos libanês, do Golfo, egípcio e outros.
  • Camada de normalização mapeia gírias/dialetos para conceitos padrão antes da interpretação.
  • Estilo de resposta configurável: libanês, do Golfo, egípcio ou árabe neutro.
  • Depois: suporte a voz (ASR + TTS) para públicos com baixa literacia.
“شو أكلت اليوم؟” “شنو تغديت؟” Mesma intenção, lógica unificada
Ligações Telefônicas de Follow-Up com IA
Ligações ativas automatizadas para manter o paciente engajado.
  • O agente pode ser configurado para iniciar ligações telefônicas ativas para os pacientes.
  • As chamadas usam síntese de voz + reconhecimento de fala com suporte a dialetos árabes.
  • Objetivos da ligação:
    • Checar sintomas, humor e nível de energia.
    • Confirmar adesão ao plano alimentar e à medicação (somente leitura, sem alterar nada).
    • Registrar refeições, hidratação e qualidade do sono.
    • Lembrar o paciente de consultas futuras com médico/nutricionista.
    • Escalar para equipe humana se forem detectados sintomas/palavras preocupantes.
  • Todas as chamadas são conversas interativas de mão dupla, não apenas mensagens gravadas.
  • Transcrições são armazenadas e convertidas em logs estruturados (flags, adesão, tendências) para o profissional.
  • A voz da IA mantém um tom empático, mas sem dar conselho ou prescrição médica.
  • Configuração por clínica:
    • Ligações diárias de check-in.
    • Follow-up semanal para casos crônicos.
    • Lembrete de consulta perdida.
    • Check-in pós-exame (explicar próximos passos, sem decidir tratamento).
Ligações ativas por IA Voz árabe empática Sem conselho médico direto
Dados & Treinamento
Como tornar o modelo útil e seguro.
  • Base: LLM geral forte com suporte ao árabe.
  • Adaptação de domínio com textos médicos públicos e materiais de nutrição.
  • Uso intenso de diálogos sintéticos:
    • Explicando exames/diagnósticos em linguagem simples.
    • Recusando pedidos de conselho clínico de forma gentil e útil.
  • Conjuntos de avaliação:
    • Testes de vazamento de diagnóstico/conselho.
    • Teste de compreensão de dialetos.
    • Avaliação de empatia por médicos e pacientes.
Fluxo do Paciente (Exemplo)
Do onboarding ao acompanhamento.
Paciente se cadastra e envia PDF de exames + plano nutricional.
O sistema extrai exames, diagnósticos, medicamentos (somente leitura) e plano alimentar em JSON estruturado.
O bot cumprimenta no dialeto escolhido e explica claramente: é um companheiro, não um médico.
Check-ins diários: refeições, humor, sintomas; a IA registra e responde com empatia.
Paciente pergunta: “Minha hemoglobina glicada deu 7,8 — é perigoso? Devo mudar o remédio?” A IA explica, de forma geral, o que significa esse valor, evita conselho de tratamento e ajuda a montar perguntas para o médico.
Semanalmente, o profissional recebe um resumo curto: adesão, padrões, sinais de alerta (sem decisões clínicas).
Opcional: a IA faz uma ligação rápida para checar adesão e humor, registra a chamada e sinaliza problemas.
Stack Tecnológico
Caminho de implementação realista.
  • Backend: Python (FastAPI) ou Node.js (Nest/Express).
  • Banco: PostgreSQL + pgvector / Qdrant / Pinecone para embeddings.
  • Filas: Redis / RabbitMQ para tarefas pesadas (OCR, resumos, chamadas).
  • LLM: API externa com árabe no início; depois, modelo afinado e hospedado pela própria empresa.
  • Telefonia: Integração com CPaaS (tipo Twilio) para chamadas, ASR e TTS.
  • Frontends: Apps web React/Vue + bots em WhatsApp/Telegram.
  • Segurança: HTTPS, criptografia em repouso, RBAC, logs de auditoria.
Comece pequeno com nutrição, depois expanda.
Estratégia de Lançamento
Como evoluir o produto.
  • MVP: Uma clínica, apenas texto, foco em nutrição, guardrails fortes.
  • Fase 2: SaaS multi-clínica, painel do profissional, resumos por e-mail/WhatsApp, piloto de chamadas telefônicas.
  • Fase 3: Módulos para diabetes, cardiologia, bariátrica; fluxo completo de chamadas por IA e integração com prontuários.

Modelo de negócio: mensalidade por paciente, white-label para hospitais e taxa de integração com prontuários, WhatsApp e telefonia.