Construção de IA agêntica confiável para a saúde materna em escala

A MyLÚA Health oferece suporte de
bem-estar materno confiável e culturalmente alinhado
com as soluções de IA da IBM

Mulher negra segurando um bebê durante o sono olhando para o smartphone/celular
Enfrentando desigualdades persistentes na saúde materna

Os resultados na saúde materna nos Estados Unidos permanecem profundamente desiguais, com comunidades carentes (especialmente mulheres negras e indígenas) desproporcionalmente afetadas por complicações e perdas relacionadas à gravidez. Mais de 80% das mortes relacionadas à gravidez são evitáveis.1 A definição de evitabilidade do CDC (mortes que poderiam ser evitadas com mudanças razoáveis nos fatores do paciente, do prestador de serviços, da instalação, do sistema e da comunidade1) ajudou a aprimorar o insight fundador da MyLÚA Health.

Melhorar os resultados requer apoio confiável que alcance as famílias além da clínica. Essa convicção gerou o LÚA, uma plataforma de bem-estar materna impulsionada por IA projetada para fornecer orientação baseada em evidências e culturalmente harmonizada durante a gravidez e o primeiro ano pós-parto, incluindo os momentos críticos entre as consultas. “Toda mãe merece um apoio que a compreenda — não apenas seu prontuário. O LÚA foi criado para atender às famílias onde elas estiverem, com orientações que refletem sua cultura, seu idioma e sua experiência de vida", disse J'Vanay Santos-Fabian, MBA, CEO e Cofundador da MyLÚA Health.

Para tornar essa visão prática em escala, a MyLÚA Health precisava de uma plataforma pronta para empresas que pudesse fornecer respostas consistentes, personalizar o suporte com empatia e contexto, proteger informações de saúde confidenciais e conectar os usuários às próximas etapas, como check-ins, lembretes e recursos locais .

Resultados validados por piloto: 90% precisão na identificação do risco de depressão pós-parto durante o 1º trimestre 79% relataram que se sentem à vontade em compartilhar informações confidenciais por meio da plataforma 48% interagiram com atividades de bem-estar
Toda mãe merece um apoio que a compreenda — não apenas seu prontuário. O LÚA foi criado para atender às famílias onde elas estiverem, com orientações que refletem sua cultura, seu idioma e sua experiência de vida.
J’Vanay Santos-Fabian, MBA CEO e cofundador MyLÚA Health
Implementação de uma plataforma de IA agêntica que ofereça apoio, compreensão e ação

A MyLÚA fez uma parceria com a IBM para projetar, testar e implementar sua plataforma de bem-estar materna multiagentes sustentada pelo IBM watsonx.ai, IBM watsonx Orchestrate, IBM Cloud e IBM Cloud Code Engine. O objetivo: oferecer apoio empático e sensível ao contexto que possa atender aos usuários onde eles estão, entender as necessidades e agir, com segurança e em escala.

O IBM watsonx.ai fornece um ambiente de modelo governado com recursos multilíngues e práticas de IA responsável adequadas para uso na área da saúde. O IBM watsonx Orchestrate coordena agentes especializados nos domínios emocional, físico e social, transformando a intenção do usuário em ações concluídas, como check-ins, lembretes, ativação de recursos e resumos. Implementada no IBM Cloud usando o IBM Cloud Code Engine (com FastAPI, Postgres e Redis), a arquitetura é compatível com o escalonamento seguro para cargas de trabalho regulamentadas. Após extensos testes de aceitação dos usuários, os agentes foram implementados, e a plataforma está disponível na Apple App Store e na Google Play Store.

Sistema RAG baseado em evidências 

Fornece orientação precisa e consistente

Fluxos de trabalho com foco na ação

Oferece check-ins, lembretes, insights e ativação de recursos automatizados

Arquitetura pronta para empresas

O design do IBM Cloud reduz retrabalho futuro e é compatível com a governança de saúde

Criamos o LÚA para garantir que nenhuma mulher tenha que enfrentar a gravidez ou os cuidados pós-parto sozinha. A tecnologia nos permite oferecer apoio proativo e compassivo em escala — suporte que reflete as necessidades dos pais, mães e beneficiários de apoio para gravidez e pós-parto.
Michael Conward, Ph.D. CTO e Cofundador MyLÚA Health
Entregue: uma plataforma multiagentes para apoio materno equitativo

Na validação inicial, o modelo de IA multimodal pendente de patente da MyLÚA demonstrou mais de 90% de precisão na identificação do risco de depressão pós-parto durante o primeiro trimestre — meses antes dos métodos tradicionais de triagem. Os sinais de confiança foram igualmente encorajadores: 79% das mães disseram que se sentiram à vontade para compartilhar informações confidenciais de saúde por meio da plataforma. Os indicadores de engajamento foram igualmente encorajadores: 48% dos participantes concluíram as atividades proativas de bem-estar e 44% acessaram a educação específica do trimestre.

Para equipes de atendimento e organizações de saúde materna, os testes piloto precoces mostraram o potencial da geração de sinais mais cedo (64% das mães concluíram avaliações de risco à saúde), ao mesmo tempo em que reduziram a carga administrativa por meio de resumos estruturados das interações com os membros, o que ajuda as doulas e coordenadoras de atendimento a dedicarem mais tempo ao apoio de alto contato. O design de preservação da privacidade da plataforma é ainda mais compatível com a governança e a escalabilidade de nível de saúde, porque as informações de identificação pessoal e as informações de saúde protegidas não são enviadas para grandes modelos de linguagem.

Hoje, a plataforma multiagentes da MyLÚA está ativa, expandindo o acesso ao apoio ao bem-estar materno com orientações multilíngues e culturalmente adequadas para a gravidez e o primeiro ano após o parto. O LÚA também vai além de responder perguntas, concluindo ações de suporte como check-ins automatizados, lembretes e ativação de recursos, ajudando as famílias a obter ajuda em tempo hábil entre as consultas. Michael Conward, Ph.D., CTO e Cofundador da MyLÚA Health, disse: "Criamos o LÚA para garantir que nenhuma mulher tenha que enfrentar a gravidez ou os cuidados pós-parto sozinha. A tecnologia nos permite oferecer apoio proativo e compassivo em escala — apoio que reflete as necessidades dos pais, mães e beneficiários de apoio para gravidez e pós-parto”.

Para equipes de atendimento e organizações de saúde materna, a plataforma transforma as conversas em insights praticáveis e resumos que podem reduzir o esforço manual e proporcionar compatibilidade com cargas de casos maiores. Seu projeto modular pode se dimensionar com a demanda e se integrar a programas baseados em provedores, pagadores, empregadores e comunidades.

Ao unir o projeto centrado no ser humano com a IA responsável para o bem em seu núcleo, a MyLÚA Health e a IBM estão ajudando a eliminar lacunas nos cuidados maternos, fortalecer a confiança e ampliar o acesso a apoio de alta qualidade, criando um futuro mais equitativo e compassivo para mulheres e famílias.

Sobre o MyLÚA Health

A MyLÚA Health é uma plataforma de IA agêntica empresarial construída com base no IBM watsonx que oferece apoio personalizado e multilíngue de bem-estar materno. Seu framework de IA multimodal com patente pendente identifica padrões de risco iniciais a partir de entradas de dados, transformando sinais emocionais, físicos e sociais em insights praticáveis para mães, equipes de cuidados e organizações de saúde.

Componentes da solução IBM watsonx Orchestrate IBM Cloud IBM Cloud Code Engine IBM watsonx.ai
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Notas de rodapé

1U.S. Centers for Disease Control and Prevention. Maternal Mortality Prevention. Última modificação em 24 de setembro de 2024. https://www.cdc.gov/maternal-mortality/preventing-pregnancy-related-deaths/index.html#cdc_program_profile_program_impact-what-factors-contribute-to-pregnancy-related-deaths

Legal

© Copyright IBM Corporation, abril de 2026

IBM, o logotipo da IBM, IBM Cloud, watsonx, watsonx.ai e watsonx Orchestrate são marcas comerciais da IBM Corp., registradas em várias jurisdições em todo o mundo.

Os exemplos apresentados têm caráter apenas ilustrativo. Os resultados reais variam de acordo com as configurações e condições do cliente e portanto não é possível apresentar os resultados geralmente esperados.