Por que dois médicos que trabalham em UTI decidiram construir tecnologia assistencial — e o que aprendemos errando primeiro.
A be·aside não começou como uma empresa. Começou como um conjunto de prompts que eu escrevia para sobreviver ao plantão. Desde o último ano da faculdade eu usava inteligência artificial no dia a dia — não para que ela pensasse por mim, mas para que ela carregasse o peso do que não exige pensamento: copiar exames laboratoriais para a evolução, organizar o texto do dia, estruturar o que eu já tinha decidido. Desde o primeiro prompt, duas regras me acompanham: o que importa é o melhor para o cuidado do paciente, e nunca acreditar cegamente na IA.
A rigor, essa relação com tecnologia começa antes da medicina. Durante o ensino médio, trabalhei por três anos como programador na J da Luz, a empresa de automação industrial dos meus tios, da minha tia e da minha mãe. Foi ali que aprendi o que nunca mais me abandonou: gosto de buscar solução para problemas do dia a dia para otimizar meu tempo — e o raciocínio é o mesmo, quer o problema seja uma máquina numa linha de automação, quer seja um paciente numa UTI.
No começo, os colegas olhavam com desconfiança — e a desconfiança, em medicina, é uma virtude. Mas o que era ceticismo foi virando curiosidade à medida que viam o efeito prático: menos tempo digitando, mais tempo pensando. Aos poucos, médicos ao meu redor passaram a assinar as próprias ferramentas de IA e a criar os próprios prompts e agentes. Em determinado momento, a Coordenadora de Clínica Médica do Hospital Regional do Oeste, Dra. Ana Beheregaray, me convidou para dar um treinamento aos colegas da residência: como a inteligência artificial funciona por dentro, onde ela ajuda de verdade — e onde ela erra com a maior confiança do mundo.
Enquanto isso, o João percorria o mesmo caminho por outra estrada. Ele já programava, já tinha construído aplicativos, e usava IA para resolver os incômodos silenciosos da rotina — como transformar a visualização de escalas de plantão em algo que um ser humano conseguisse ler. Quando juntamos as duas estradas, nasceu o primeiro produto: a AnamneasyAI, uma ferramenta para ajudar a evoluir pacientes.
E aqui entra a parte da história que mais gosto de contar, porque é a que quase ninguém conta: a AnamneasyAI não era boa o suficiente. Funcionava, mas era simplória — e percebemos que aquilo se tornaria commodity em pouco tempo. Gerar texto clínico com IA deixaria de ser diferencial no exato momento em que qualquer um pudesse fazê-lo. O mesmo raciocínio atingiu a primeira versão da própria be·aside, pensada como conteúdo de raciocínio clínico com IA de apoio: com a enxurrada de "IAs para médicos" chegando ao mercado, acesso à inteligência artificial não seria mais uma vantagem. Essa constatação virou tese — está no ensaio do Search Engine Optimization ao Knowledge Optimization: quando produzir texto deixa de ser o gargalo, o valor se desloca para a curadoria, a estrutura e o raciocínio.
O que sobrou, então? Sobrou o que só se aprende trabalhando: como médico e residente, eu esbarrava todos os dias em lacunas que nenhum gerador de texto resolve. A informação do paciente fragmentada entre sistemas, papéis e memórias de plantão. O dado que existia de manhã e se perdia na passagem da noite. E um problema que levantamos entre nós, de tão concreto que parecia banal: a dificuldade de angariar dados. Indicadores que a gestão precisava e ninguém tinha; desfechos que ninguém conseguia medir porque o registro que os alimentaria nunca fora estruturado.
A resposta que encontramos inverte a ordem habitual. Não se começa exigindo que o médico preencha mais campos — começa-se devolvendo tempo ao médico. Se a ferramenta poupa tempo na evolução, organiza os dados para o raciocínio clínico e deixa o plantonista mais tempo em cima do paciente, o registro estruturado deixa de ser um fardo e passa a ser um subproduto natural do cuidado. E é esse dado, nascido do trabalho real, que se torna utilizável para análise e intervenção — pela equipe e pela gestão. Da fragmentação de dados à continuidade do cuidado: a frase que resume a be·aside de hoje nasceu dessa sequência de erros e correções.
É por isso que a be·aside tem duas metades que se alimentam. O lado aberto — os Guides de raciocínio clínico, o Consulte, a Be-IA em construção — porque o raciocínio é a matéria-prima de tudo. E o be·aside Care — Hub UTI, Hub CM, fluxo e indicadores — porque decidir bem não basta se o contexto se perde na transferência seguinte. Trabalhamos nisso desde 2025, do interior de Santa Catarina, dentro da rotina real de quem cuida de paciente crítico — e cada funcionalidade nasce de uma dor que nós mesmos sentimos no plantão.
O Brasil, enquanto isso, começou a se mover na mesma direção — o Ministério da Saúde lançou uma Rede Nacional de UTIs Inteligentes, e a conversa sobre dado clínico estruturado saiu dos artigos e entrou na política pública. Chegamos cedo à convicção; agora o cenário chega junto. A história continua sendo escrita — plantão a plantão.
Relato pessoal dos fundadores sobre a origem do projeto. A be·aside não integra os programas federais citados. Material de apoio — não substitui julgamento médico individualizado nem protocolo institucional.