01
Entrada no Ecossistema Endoflow
Empresa contrata → Screening → Usuária entra na trilha da Sof.IA
Camada organizacional
Empresa contrata Endoflow
Autogestão / Operadora define: setor, porte, benefícios, política interna, parâmetros NR-1
org/empresa-profile.md
org/empresa-<slug>.md
org/plano-autogestao-profile.md
org/empresa-<slug>.md
org/plano-autogestao-profile.md
Gerado pelo agente curador organizacional ou preenchido pelo onboarding B2B
↓
convite via RH / comunicação interna
↓
Trabalhadora recebe convite
Opt-in via WhatsApp. Consentimento LGPD Art. 11 coletado no Endoflow (não pela Sof.IA). Dados sensíveis de saúde.
LGPD Art. 11
NR-1 GRO
Opt-in WhatsApp
Screening & Relatório R1
Screening Endoflow
Questionário validado — identifica perfil de risco, sintomas, impacto funcional e indicadores de presenteísmo
Dados coletados
Sintomas ginecológicos, NRS dor, frequência, impacto trabalho, histórico menstrual, tratamentos em curso, saúde mental, estilo de vida
Score de risco
Baixo / Moderado / Alto — define a trilha de cuidado, cadência de check-in e nível de monitoramento
Flags iniciais
Red flag oncológico, risco de autoagressão, sintoma súbito intenso → escalonamento imediato (sem análise)
↓
Agente de Síntese Inicial
Processa screening, gera baseline e segmenta perfil
→ relatorio-r1.md
→ segment_profile.md
→ care_pathway.md
→ segment_profile.md
→ care_pathway.md
Agente Curador de Conteúdo
Seleciona chunks da KB relevantes para o perfil de risco
→ novo-conteudo_YYYY-MM.md
Estes agentes rodam fora do fluxo conversacional — são pipelines assíncronos
user/<id>/ — arquivos gerados
Playbook da Usuária (M0)
Primeiro snapshot da jornada individual. A Sof.IA apenas lê — nunca escreve.
CLÍNICO
relatorio-r1.md
dx-update.md
tratamento.md
JORNADA
segment_profile.md
care_pathway.md
followup_log.md
risk_alert.md
MEMÓRIA
memoria-m1.md
adherence_summary.md
symptom_evolution.md
Escalonamento Imediato
Se red flag detectada no screening:
→ Não explica o flag
→ Escalona com deadline
→ Pergunta canal preferido
→ Não explica o flag
→ Escalona com deadline
→ Pergunta canal preferido
Oncológico
Autoagressão
Sintoma súbito intenso
02
Montagem do Contexto por Sessão
Cada mensagem da usuária dispara a montagem de um payload completo antes de chamar o Gemini
Layer 1
System Prompt
Fixo por versão. Persona, tom WhatsApp, regras clínicas, guardrails, LGPD/CFM/NR-1, max 3 frases, few-shot errado/certo, red flag → escalonamento imediato.
Persona + tom
Few-shot ✗/✓
Guardrails
Regulatório
Nunca muda durante a sessão. Calibrado em temp 0.8 / 400 tokens.
+
Layer 2
Contexto Organizacional
Injetado via
GET /context/{userId}. Setor, porte, políticas, parâmetros de engajamento da empresa-cliente.empresa-profile.md
empresa-<slug>.md
plano-autogestao.md
Por empresa. Atualizado pelo agente curador org.
+
Layer 3
Playbook da Usuária
Injetado via
GET /context/{userId}. Último R1/R2, memória recente, care_pathway ativo, flags de risco.relatorio-r1.md
memoria-mX.md
care_pathway.md
segment_profile.md
Por usuária. Escrito pelos agentes, lido pela Sof.IA.
+
Layer 4
KB + RAG Chunks
Via
POST /kb/search. Retrieval híbrido com reranking semântico. Top-k chunks por sessão.kb/saude-mulher/
kb/regulatorio/
kb/endosaber/
kb/estilo-de-vida/
79 chunks · ~14.720 tokens · 400–700 tok/chunk · overlap 12%
Payload montado pelo Backend → Gemini API
🧠
Context Injector
Payload JSON no primeiro turno da sessão: empresa_profile + relatorio_r1/r2 + memoria_recente + top-k chunks RAG + últimas 20 trocas
{
"empresa_profile": { ... },
"relatorio_atual": { "tipo": "r1", ... },
"memoria_recente": { "ref": "m3_2026-03", ... },
"chunks_kb": [ { "id": "endo-ocp-03", ... }, ... ],
"session_history": [ /* últimas 20 trocas */ ]
}
"empresa_profile": { ... },
"relatorio_atual": { "tipo": "r1", ... },
"memoria_recente": { "ref": "m3_2026-03", ... },
"chunks_kb": [ { "id": "endo-ocp-03", ... }, ... ],
"session_history": [ /* últimas 20 trocas */ ]
}
03
Fluxo de Mensagem — Fim a Fim
Do toque no WhatsApp à resposta entregue — cada passo, cada chamada, cada decisão
1
Usuária
Envia mensagem via WhatsApp
→
2
BSP (Meta/Twilio)
Webhook recebido
Janela 24h validada
Session ID resolvido
Janela 24h validada
Session ID resolvido
→
3
Backend (Node/FastAPI)
GET /context/{userId}
↳ empresa-profile + R1/R2 + memória + flagsPOST /kb/search
↳ query semântica → top-k chunks relevantesGET /session/{id}/messages
↳ últimas 20 trocas da sessão
→
4
Sof.IA (Gemini API)
System prompt + contexto completo
temp 0.8 · max 400 tok
Decide → Responde (1–3 frases)
ou Escala (red flag)
temp 0.8 · max 400 tok
Decide → Responde (1–3 frases)
ou Escala (red flag)
→
5
Backend
POST /session/{id}/messages
↳ salva troca no histórico↳ verifica triggers de agentes
→
6
BSP
Envia resposta via WhatsApp
→
7
Usuária
Recebe resposta personalizada da Sof.IA
Loop assíncrono — pós-resposta (não bloqueia a conversa)
Agente de Memória Curta
A cada mensagem: atualiza janela deslizante de 20 trocas em memória de sessão (não em arquivo)
Agente de Acompanhamento
Se trigger ativo: atualiza followup_log.md, adherence_summary.md, symptom_evolution.md
Agente de Risco
Se sinal detectado: gera risk_alert.md com deadline, escala via canal definido pela usuária
04
Evolução Temporal — Dados que Nascem e se Transformam
Do mês zero ao ROI documentado: quem escreve, quem lê, o que muda em cada marco
Marcos da jornada
M0 — Onboarding
Screening + R1 + Segmentação
Agentes de síntese e segmentação ativados. Trilha definida. Care pathway iniciado. Primeiro contato da Sof.IA.
relatorio-r1.md
segment_profile.md
care_pathway.md
M1 — Engajamento
Check-ins semanais estabelecidos
Módulos de saúde mental e estilo de vida aplicados. Conteúdos Endosaber personalizados. Adesão monitorada.
kb/endosaber ativada
adherence_summary.md
M3 — R1 ao médico
Encaminhamento + monitoramento de prazo
Sof.IA orienta uso da rede do plano. Agente de risco monitora prazo de consulta. Empresa recebe dados agregados.
risk_alert: prazo 21d
M6 — Diagnóstico ✓
dx-update.md + trilha atualizada
care_pathway.md migra para pós-diagnóstico. Adesão terapêutica monitorada 2x/semana.
dx-update.md
tratamento.md
M12 — Re-screening R2
Resposta avaliada + memória consolidada
R2 gerado. Memória m1 consolidada. Dashboard RH atualizado com métricas de absenteísmo.
relatorio-r2.md
memoria-m1.md
M24 — ROI Documentado ✓
program_report.md entregue
Redução documentada em absenteísmo, PS, exames redundantes. NPS mensurado. Sinistralidade avaliada.
program_report.md
Esquadrão de agentes — ciclo de escrita
Agente de Síntese Inicial
Trigger: screening concluído
→ relatorio-r1.md
→ segment_profile.md
→ care_pathway.md
→ segment_profile.md
→ care_pathway.md
Agente de Segmentação
Trigger: R1 gerado ou R2 gerado
→ segment_profile.md (atualiza)
→ care_pathway.md (migra trilha)
→ care_pathway.md (migra trilha)
Agente de Acompanhamento
Trigger: check-in ou interação relevante
→ followup_log.md
→ adherence_summary.md
→ symptom_evolution.md
→ adherence_summary.md
→ symptom_evolution.md
Agente de Adesão Terapêutica
Trigger: lembrete ou resposta de medicação
→ adherence_summary.md (atualiza %)
→ NRS dor registrado
→ NRS dor registrado
Agente de Monitoramento de Sintomas
Trigger: relato de sintoma ou check-in
→ symptom_evolution.md
→ risk_alert.md (se threshold)
→ risk_alert.md (se threshold)
Agente de Resumo Periódico
Trigger: fim de mês ou fim de episódio
→ memoria-mX_YYYY-MM.md
(temas, eventos, pontos abertos)
(temas, eventos, pontos abertos)
Agente de Risco + Escalonamento
Trigger: sinal oncológico, autoagressão, VAS≥8
→ risk_alert.md (deadline + canal)
⚠️ Não explica — só escala
⚠️ Não explica — só escala
Agente de Inteligência Executiva
Trigger: trimestral ou sob demanda
→ program_report.md
(agregado, sem PII, para autogestão)
(agregado, sem PII, para autogestão)
Princípio arquitetural
A Sof.IA nunca escreve. Ela apenas consome os arquivos que os agentes atualizam. Os agentes nunca conversam com a usuária. Separação total entre leitura (Sof.IA) e escrita (agentes).
KB estática — fonte de verdade clínica
kb/saude-mulher/
Conteúdo clínico validado pelo Medical Board
01_endometriose-visao-geral
02_adenomiose
50_saude-mental-trabalho
+ SOP, miomas, DORT...
kb/regulatorio/
Normas que moldam o comportamento do agente (não conteúdo para a usuária)
nr1_fatores-psicossociais
lgpd_dados-sensiveis
cfm-2314-samd
Decisão arquitetural: KB regulatória = instrução comportamental, não conteúdo de resposta
kb/endosaber/ ★
FAQs e guias educativos — inclui o arquivo mais estratégico da KB
★ faq_endometriose-ocupacional
guia_dor-menstrual-trabalho
"A invisibilidade da doença é o lugar da Sof.IA" — este arquivo captura a dimensão sociocultural que o sistema de saúde ignora
kb/estilo-de-vida/
Alimentação, movimento, sono, estresse — módulos de micro-hábitos
Specs de chunking
400–700
tokens por chunk
12%
overlap entre chunks
79
chunks totais
~14.7k
tokens na KB
Metadados YAML por chunk:
file_path · secao · tipo · versao · nivel_risco_alvo
file_path · secao · tipo · versao · nivel_risco_alvo
05
Saídas por Stakeholder — Quem Vê o Quê
Segregação de dados: PII nunca vaza para a empresa. Cada stakeholder tem seu endpoint e seu nível de acesso.
Trabalhadora / Usuária
Recebe a resposta conversacional da Sof.IA via WhatsApp. Acesso total ao próprio contexto. Nenhum dado compartilhado sem consentimento.
Conversas Sof.IA
Conteúdos Endosaber
Lembretes de adesão
Orientação de rede
Empresa / RH
Recebe apenas dados agregados, sem identificação individual. Endpoint separado com autenticação distinta de user/<id>.
Dashboard absenteísmo
Métricas NR-1 / GRO
Indicadores de adesão
⚠️ LGPD: RH nunca acessa endpoints user/<id>
Autogestão / Operadora
Recebe program_report.md com ROI, sinistralidade, custo assistencial evitado. Dados agregados por coorte.
program_report.md
ROI documentado
Sinistralidade
PS evitável
Medical Board
Valida a KB estática. Atualiza protocolos. Recebe feedback sobre eficácia dos conteúdos educativos.
Validação KB
Protocolos clínicos
Feedback de eficácia
06
Guardrails Regulatórios Transversais
Regras que atravessam todas as fases — compliance que molda o comportamento de cada componente
LGPD Art. 11
Dados sensíveis de saúde
Consentimento coletado no Endoflow (não pela Sof.IA). Logs exigem retenção mínima. Acesso restrito. RH nunca acessa user/<id>. Sof.IA nunca re-coleta consentimento.
CFM 2.314/22
SaMD — Limites de autonomia
Sof.IA é software de apoio ao paciente, não ao médico. Não diagnostica, não prescreve, não acessa dados de outras usuárias. Disclaimer integrado ao system prompt.
NR-1 / GRO
Saúde ocupacional
Relatórios agregados sem identificação individual. Sof.IA apoia sem virar ferramenta de vigilância. PGR alimentado por dados de coorte, nunca individuais.
Leis 14.946 + 14.457
Saúde menstrual + CIPA
Lei 14.946/24: saúde menstrual como direito. Lei 14.457/22: canal de denúncia, prevenção de assédio. Sof.IA contextualiza direitos sem advocacy jurídica.
07
KPIs de Desfecho — M24
Métricas documentadas no program_report.md — o que demonstra valor para cada stakeholder
6 meses
Tempo até diagnóstico
vs média 7 anos
vs média 7 anos
↓44%
Redução absenteísmo
3,2 → 1,8 d/mês
3,2 → 1,8 d/mês
↓34%
Exames redundantes
navegação assistida
navegação assistida
↓8%
Sinistralidade
linha ginecológica
linha ginecológica
+30pts
EHP-30
qualidade de vida
qualidade de vida
NPS 78–82
Satisfação
usuárias ativas
usuárias ativas