Mapa de oportunidades

Antes de construir qualquer coisa, o Discovery pontua as oportunidades candidatas e escolhe deliberadamente. Esta página mostra o mapa para o caso próprio da demo: por que a adesão à medicação foi escolhida, o que foi deixado de lado e -a parte que a maioria dos decks pula- onde uma IA conversacional é a ferramenta errada.

Como o mapa é pontuado

Cada candidata é pontuada em algumas dimensões claras, não um número de caixa preta:

Impacto: quanto importa movê-la, clínica e financeiramente?
Viabilidade: um agente conversacional consegue fazê-la bem hoje?
Fronteira de risco: os casos inseguros podem ser desenhados e impostos de forma determinística?
Prontidão de dados: há dados utilizáveis, licenciáveis e seguros para a privacidade? (veja o scorecard de prontidão de dados)
Clareza de valor: o valor pode ser evidenciado, não apenas afirmado? (veja o modelo de valor)

A ponderação por trás das pontuações de um engajamento real é calibrada por cliente; as dimensões acima são a forma pública.

Por que a adesão à medicação

A adesão à medicação foi a mais alta neste mapa:

Impacto: a não adesão é um motor de custo grande, bem documentado e evitável.
Viabilidade: o apoio à adesão é conversacional, educativo e motivacional -justamente o que um LLM faz bem- e não precisa de diagnóstico nem de uma decisão de dosagem.
Fronteira de risco: os casos perigosos (sintomas agudos, mudanças de dose, diagnóstico) são nítidos e podem ser recusados ou escalados de forma determinística, então o envelope seguro é imponível, não aspiracional.
Prontidão de dados: o domínio pode ser coberto com conteúdo sintético, parafraseado de fontes públicas e sem PHI (veja o cartão do dataset).
Clareza de valor: o valor gira sobre um ganho de adesão mensurável.

Onde a IA não é a resposta

O título honesto que a maioria dos mapas de oportunidades omite. Um agente conversacional é a ferramenta errada para:

Emergências agudas. Dor no peito, ideação suicida, sangramento grave precisam de uma escalada determinística imediata para um humano ou uma via de emergência, não uma resposta gerada. O sistema os trata com um piso baseado em regras que roda antes de qualquer chamada de modelo, justamente porque a geração não é a resposta aqui.
Dosagem e diagnóstico. “Que dose devo tomar?” ou “O que eu tenho?” é uma decisão médica que um agente de bem-estar deve recusar, não tentar; estão fora de escopo por política e impostas pelo classificador de escopo.
Qualquer coisa que seja realmente um dispositivo médico. Se o uso pretendido é diagnosticar, tratar ou conduzir uma decisão clínica, a resposta é uma via de dispositivo regulado, não um agente de demo (veja a postura regulatória).
Problemas que uma regra determinística ou um humano resolvem melhor. Se uma tabela de consulta, um formulário ou uma ligação para a enfermagem é mais barata e mais segura, essa é a resposta certa; um LLM ali adiciona custo e risco sem ganho.

Nomear isso não é um aviso legal: é a disciplina de seleção que torna a oportunidade escolhida credível.

O que foi despriorizado

Oportunidades adjacentes consideradas e deixadas de lado, cada uma com sua razão:

Candidata	Por que foi despriorizada
Triagem de sintomas / apoio ao diagnóstico	Fronteira de risco borrada demais para um agente de bem-estar; deriva para um uso pretendido de dispositivo médico.
Calculadoras de dose	Uma decisão clínica; fora de escopo por política e recusada por design.
Gestão de cuidados integrada ao EHR completa	A carga de prontidão de dados e conformidade (PHI real, integrações) supera em muito o propósito da demo.
Perguntas médicas de domínio aberto	O escopo ilimitado derrota o envelope seguro imponível que torna a adesão segura.

Cada uma foi deixada de lado por uma razão declarada, não descartada em silêncio -que é o que um entregável real de Discovery parece-.