Lean Inception

Introdução

Este documento consolida os resultados da Lean Inception do produto RetinaScan, seguindo a ordem das dinâmicas executadas pela equipe.

Visão do Produto

Para profissionais da saúde envolvidos na triagem oftalmológica da rede pública, cujo processo de triagem é lento, depende de análise posterior e dificulta a identificação rápida de alterações, o RetinaScan é uma ferramenta web de apoio à triagem oftalmológica com inteligência artificial, que reduz o tempo de triagem, realiza análise dos exames, identifica possíveis anomalias e prioriza casos suspeitos para avaliação especializada. Diferentemente do RETINA-AI e do EyeArt, nosso produto é voltado ao processo da saúde pública, priorizando os casos com maior urgência no mesmo fluxo da triagem.

Produto É, Não É, Faz e Não Faz

É

ferramenta web;
solução baseada em IA;
exclusivo para uso clínico;
focado na área de oftalmologia;
auxiliador de triagem;
voltado para a saúde pública;
plataforma de classificação binária.

Não É

ferramenta para diagnóstico definitivo;
ferramenta para substituir profissionais de saúde;
sistema mobile ou embarcado;
ferramenta direcionada ao setor privado;
ferramenta para uso do paciente;
ferramenta para identificação de doenças específicas.

Faz

auxilia na triagem inicial de pacientes no sistema de saúde pública;
filtra os pacientes com anomalias;
usa inteligência artificial para identificar automaticamente possíveis anomalias;
permite revisão de casos com incerteza;
processa imagens anonimizadas.

Não Faz

diagnóstico da anomalia;
diferenciação da gravidade do problema;
prescrição de tratamento ou medicação;
agendamento de consulta;
notificação do paciente;
exclusão automática de exames sem anomalia detectada.

Conforme a Figura 1, a delimitação do produto explicita o escopo funcional e os limites da solução.

Figura 1. Produto É, Não É, Faz e Não Faz.

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Objetivos do Produto

Após a ideação, os objetivos foram organizados nos seguintes clusters:

Redução da fila e tempo de espera

acelerar o encaminhamento de casos suspeitos para especialistas;
usar a triagem automatizada como ferramenta de detecção de alterações precoces;
reduzir a carga operacional do profissional, priorizando casos com alterações;
agilizar o acesso ao profissional de saúde;
concentrar atendimentos em casos críticos.

Rede pública

melhorar o processo de triagem;
apoiar o oftalmologista com IA confiável;
cobrir mais pacientes com o mesmo time.

Segurança de dados e LGPD

usar LGPD para proteção de dados dos pacientes;
garantir anonimidade das imagens;
proteger dados sensíveis dos pacientes.

Qualidade técnica das imagens

garantir qualidade das retinografias;
padronizar imagens para melhorar o desempenho do modelo de IA.

Plataforma

permitir upload seguro e simples via web em qualquer unidade de saúde;
facilitar revisão humana de casos duvidosos na própria plataforma;
ser uma ferramenta intuitiva;
auxiliar o profissional da saúde.

Os objetivos consolidados por cluster são apresentados na Figura 2.

Figura 2. Objetivos do Produto.

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Personas

As personas 2 e 3 não foram aprovadas pelo PO para o momento. Versões futuras podem contemplar essas personas.

Persona 1 - Dra Meridite Cinza

Perfil: 40 anos, médica da família, casada, 4 filhos, sobrecarregada.

Comportamento: pragmática, proativa, estressada.

Necessidades:

avaliar rapidamente o paciente;
tomar decisões seguras mesmo sem conhecimento em oftalmologia;
reduzir incerteza na decisão de encaminhamento;
reduzir dependência de encaminhamentos desnecessários.

A representação visual da Persona 1 está na Figura 3.

Figura 3. Persona 1 (Dra Meridite Cinza).

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Persona 4 - Dr. Marcelo Rosa (ADMIN)

Perfil: 45 anos, gestor de TI/saúde ou responsável de operação na rede pública, encarregado pelo gerenciamento dos usuários do sistema.

Comportamento: organizado, criterioso, orientado a processos.

Necessidades:

gerenciar contas, permissões e perfis (ADMIN, MÉDICO);
editar dados sensíveis de usuários, como CRM e CPF.

Figura 5. Persona 4 (Administrador do Sistema).

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Jornada do Usuário

As jornadas das personas 2 e 3 foram retiradas do escopo atual do projeto.

Jornada 1 - Triagem e Encaminhamento

Recebe um paciente para consulta.
Captura a imagem da retina utilizando o aparelho de coleta.
Acessa o sistema web RetinaScan.
Preenche as informações do paciente no sistema.
Transfere a imagem (upload) para o sistema web.
Verifica no sistema se a qualidade da imagem foi validada.
Se necessário, refaz a captura.
Solicita a classificação automática da imagem (IA).
Verifica o resultado da classificação (normal ou alterado).
Identifica rapidamente os casos com alteração.
Analisa se o exame precisa ser priorizado.
Decide sobre encaminhamento ao oftalmologista especialista.
Registra a decisão no sistema.
Orienta o paciente e/ou realiza o encaminhamento.
Finaliza a consulta.

O fluxo detalhado da jornada está ilustrado na Figura 6.

Figura 6. Jornada do Usuário.

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Jornada 2 - Administração e Gestão do Sistema

Acessa o sistema com a conta ADMIN.
Cria, edita e gerencia contas de usuários, atribuindo perfis e permissões.
Revisa solicitações de alteração (ex.: alteração de CPF/CRM).
Finaliza sessão e registra atividade administrativa.

O fluxo da jornada está ilustrado na Figura 7.

Figura 7. Jornada do Administrador.

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Brainstorming de Funcionalidades

As funcionalidades identificadas foram agrupadas por temas:

Modelo de IA

modelo treinado com alta acurácia (>90%);
modelo de IA de processamento rápido (30s);
pré-processamento de imagem;
detecção de múltiplas condições de retina.

Segurança

login e cadastro do profissional da saúde;
registrar log de acesso;
registrar decisão e responsável (encaminhar ou não);
controlar acesso por perfil.

Tratamento de imagem

upload de foto do exame;
banco de imagens enviadas;
anonimização das imagens analisadas;
verificação da qualidade da imagem capturada;
solicitar nova captura quando qualidade inferior ao limiar;
pré-processamento antes de enviar para IA.

Página inicial

dashboard com métricas das análises anteriores;
histórico de análises;
acessar lista de exames disponíveis;
busca por exame;
filtro de resultados por status (normal/alterado);
status de revisão (imagens que precisam de atenção).

Página de resultado

resultado da avaliação da IA;
download do relatório;
compartilhamento de resultado;
botão "Reportar Erro da IA".

As funcionalidades levantadas e agrupadas na ideação estão apresentadas na Figura 7.

Figura 7. Brainstorming de Funcionalidades.

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Revisão Técnica, de Negócio e de UX

A revisão utilizou marcações visuais para priorização, esforço e confiança da equipe. O resultado consolidado indicou as funcionalidades mais críticas para compor os primeiros incrementos.

Funcionalidades destacadas na revisão:

gerenciamento de usuários (pelo ADMIN);
login e controle de acesso por perfil (criptografia);
registro de logse rastreabilidade;
cadastro de exame (LGPD e criptografia);
anonimização e upload de foto do exame (LGPD e criptografia);
pré-processamento de imagem;
execução do modelo de IA;
geração de resultados (avaliação da IA se há ou não anomalia);
tratamento de inconsistências (ex: reporte de erro);
histórico de análises;
busca e visualização de exames;
consulta de resultados;
dashboard com métricas das análises anteriores;
geração e download do relatório;
compartilhamento de resultado.

A priorização resultante da revisão técnica, de negócio e de UX é apresentada na Figura 8.

Figura 8. Revisão Técnica, de Negócio e de UX.

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Sequenciador e MVP

Com base no sequenciador, os incrementos foram organizados em 5 ondas:

Onda 1 - Acesso e segurança básica

gerenciamento de usuários (pelo ADMIN);
login e controle de acesso por perfil (criptografia).

Onda 2 - Cadastro e processamento inicial

registro de logs e rastreabilidade;
cadastro de exame (LGPD e criptografia);
pré-processamento de imagem;
anonimização e upload de foto do exame (LGPD e criptografia).

Onda 3 - Núcleo de IA

execução do modelo de IA;
geração de resultados (avaliação da IA se há ou não anomalia);
tratamento de inconsistências (ex: reporte de erro).

Onda 4 - Histórico e busca (MVP)

histórico de análises;
Busca e visualização de exames;
Consulta de resultados.

MVP definido até este ponto.

Principais issues relacionadas ao MVP: #3, #13, #14, #15, #20, #21, #16, #17, #18

Onda 5 - Evoluções pós-MVP

dashboard com métricas das análises anteriores;
geração e download de relatórios;
compartilhamento de resultado.

Conforme a Figura 9, o sequenciador define os incrementos e delimita o ponto de corte do MVP.

Figura 9. Sequenciador e definição do MVP.

Fonte: Elaboração própria, 2026.

Canvas MVP

O Canvas MVP preenchido está disponível em Canvas MVP.

Histórico de Versão

Versão	Data	Descrição	Autor	Revisor
1.0	13/04/2026	Preenchimento do documento com resultados da Lean Inception	Zenilda Vieira