taynara santos
product designer
Contexto
Doenças cardiovasculares e AVC estão entre as principais causas de internação e mortalidade no Brasil. Apesar disso, grande parte desses casos pode ser prevenida com intervenções antecipadas, se os sinais de risco forem identificados a tempo.
Operadoras de saúde suplementar, como a Unimed, possuem grandes volumes de dados clínicos e assistenciais, mas enfrentam dificuldades em transformá-los em insights claros, acionáveis e escaláveis para apoiar estratégias de prevenção populacional.
Problema
Sem uma solução adequada:
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a identificação de beneficiários de alto risco ocorre tardiamente
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decisões preventivas dependem de análises manuais e fragmentadas
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é difícil acompanhar a evolução do risco ao longo do tempo
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ações preventivas não são priorizadas de forma objetiva
O desafio era criar uma ferramenta que apoiasse decisões preventivas em escala, equilibrando complexidade clínica, modelos preditivos e clareza de uso.
Objetivo do projeto
Aplicar modelos preditivos de Aprendizagem de Máquina para identificar, com até 6 meses de antecedência, beneficiários com alto risco de desenvolver doenças isquêmicas do coração ou AVC, viabilizando ações preventivas direcionadas e mensuráveis.
Produto
Desenvolvimento de um dashboard analítico para a cofinanciadora acompanhar, de forma global e individualizada, o risco cardiovascular de seus beneficiários ao longo do tempo.
A solução permite visualizar padrões populacionais, acompanhar a evolução do score de risco por indivíduo e apoiar decisões estratégicas de prevenção.
Meu papel
Atuei como Product Designer responsável pela concepção da experiência do dashboard, traduzindo modelos preditivos e dados clínicos complexos em visualizações claras, compreensíveis e orientadas à decisão.
Trabalhei em colaboração com:
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times de dados e engenharia, para garantir fidelidade aos modelos analíticos
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stakeholders da área da saúde, assegurando aderência ao contexto clínico e regulatório
Processo
O processo foi estruturado para lidar com complexidade médica, alto volume de dados e impacto clínico, mantendo clareza e redução de carga cognitiva como princípios centrais.
Planejamento e alinhamento estratégico
Mapeamento de stakeholders, desk research e benchmarking contextual para compreender:
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restrições do negócio
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contexto regulatório
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expectativas estratégicas da Unimed
Entendimento do problema e do usuário
Condução de entrevistas exploratórias, análise da jornada atual e dinâmicas colaborativas para identificar:
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dores no acompanhamento de risco
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lacunas de informação
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oportunidades de intervenção preventiva
Estruturação do produto
Definição de user tasks e features prioritárias, com priorização baseada em impacto e viabilidade, equilibrando profundidade analítica e clareza na tomada de decisão.
Exploração e definição da solução
Criação de user flows, wireframes e protótipos focados em:
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visualizações comparativas
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leitura rápida de dados críticos
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entendimento da evolução do risco ao longo do tempo
Também participei da definição da identidade visual do produto.
Validação e entrega
Testes de usabilidade, refinamentos orientados à redução de carga cognitiva, handoff técnico e acompanhamento inicial do uso da solução.
Solução
Desenvolvi um dashboard de monitoramento de risco cardiovascular que permite:
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segmentar beneficiários por níveis de risco
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visualizar a distribuição global dos scores por patologia
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acompanhar a evolução temporal do risco individual
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aplicar filtros por variáveis demográficas e de saúde
A interface apoia tanto a visão estratégica populacional quanto o acompanhamento individual, permitindo identificar tendências, priorizar ações preventivas e acompanhar resultados ao longo do tempo.
Resultado e impacto
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Apoio à identificação precoce de beneficiários de alto risco
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Base estruturada para ações preventivas com antecedência
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Maior clareza na leitura de dados clínicos e preditivos
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Suporte à tomada de decisão estratégica em saúde populacional
(Resultados quantitativos não divulgados por confidencialidade.)
O que esse projeto demonstra
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Experiência em healthtech e produtos regulados
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Design para IA e modelos preditivos aplicados à saúde
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Forte domínio de visualização de dados e dashboards analíticos
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Capacidade de apoiar decisões clínicas e estratégicas
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Atuação em produtos B2B complexos para grandes operadoras