Vera Health: o motor de pesquisa médica com IA que conquista os médicos

À medida que a literatura científica cresce sem parar, dois jovens empreendedores franceses criaram a Vera Health, um motor de pesquisa médica com IA capaz de localizar a melhor evidência científica em poucos segundos. A aplicação está a registar um crescimento invulgar, com uma curva de adoção particularmente expressiva entre os profissionais de saúde.

Todos os dias são publicados, em todo o mundo, mais de 5 000 artigos científicos e recomendações médicas. Para Taieb Bennani e Maxime Allouch, cofundadores da Vera Health, «manter-se atualizado tornou-se desumano» para os médicos.

Provenientes de famílias ligadas aos cuidados de saúde, ambos cresceram com imagens semelhantes: pais médicos que, ao fim de cada dia, mergulhavam em grossos volumes cheios de marcadores para resolver um caso difícil ou preparar uma intervenção.

Com passagem pelo prestigiado MIT, pela HEC Paris e por Yale, os dois fundadores querem disponibilizar aos profissionais uma solução simples e acessível. «De longe, os melhores cientistas de dados são os médicos: analisam centenas de dados por doente e têm apenas alguns segundos para tomar uma decisão. Estamos aqui para lhes dar a melhor informação exatamente no momento em que precisam dela», explicou Taieb Bennani numa entrevista ao Presse-citron.

Vera Health, um motor de pesquisa médica

A Vera Health funciona como um motor de pesquisa altamente especializado. A aplicação consulta em tempo real uma base de dados com mais de 60 milhões de artigos científicos e monografias de medicamentos, ou seja, a ficha oficial e completa que descreve cada fármaco. «Consideramos todos os metadados para recriar uma espécie de PageRank à Google, mas verdadeiramente pensado para médicos», sintetiza o jovem empreendedor.

Na prática clínica, a ferramenta substitui um processo de pesquisa manual que é muitas vezes moroso. «Um médico recebe um doente estrangeiro que toma um tratamento desconhecido em França. Confirmar as interações medicamentosas no Vidal (N. da R.: a referência francesa de informação sobre medicamentos) pode demorar 5 a 10 minutos. Na Vera, coloca a pergunta e recebe a resposta em segundos», exemplifica Maxime Allouch.

«Tornamos a recomendação médica acionável, evitando que o médico tenha de ler 15 ou 20 páginas de PDF e dando-lhe acesso direto à frase relevante», acrescenta Taieb Bennani. A solução revelou-se muito promissora: pouco depois do lançamento, em julho de 2024, a startup sediada nos Estados Unidos foi selecionada para o prestigiado acelerador Y Combinator.

Mais tarde, concluiu uma ronda de financiamento inicial (seed) de 3 milhões de dólares junto da Gradient, o fundo de investimento da Google dedicado à inteligência artificial.

Evitar alucinações a qualquer custo

Na medicina, errar não é uma hipótese. Para prevenir as «alucinações» associadas às IA generalistas, a Vera Health segue uma metodologia rigorosa: «A resposta já existe nas publicações científicas. Os nossos modelos servem apenas para sintetizar ou reformular a informação existente», salienta Taieb Bennani. Para cada resposta, a ferramenta apresenta um código de cores que assinala o respetivo grau de confiança, optando por não responder quando não existe evidência suficiente.

Outro dos grandes trunfos da Vera Health é a capacidade de se ajustar com grande precisão a cada contexto de trabalho. «Cada motor de pesquisa deve ser diferente para cada médico. Isto aplica-se à escala de um país, de uma especialidade, mas também de uma instituição», desenvolve Taieb Bennani.

«Um médico de urgência não tem 25 segundos. Normalmente dispõe de 10 a 11 segundos entre escrever a pergunta e ter de assimilar a resposta. Já para um oncologista, o essencial é receber o relatório mais completo possível, sendo o tempo de resposta secundário», ilustra o cofundador. Por esse motivo, o sistema utiliza em simultâneo entre 8 e 9 modelos especializados, que classificam o pedido e ajustam de imediato o nível de detalhe da resposta.

Este rigor está a dar resultados. Nos testes de referência NEJM-AI e MedXpertQA, a aplicação alcança desempenhos duas a três vezes superiores aos dos melhores modelos da OpenAI e da Anthropic, chegando a 97,5 % de sucesso no USMLE, o exame médico norte-americano. Para conservar este nível de precisão, a aplicação é continuamente revista por um comité de clínicos de Harvard, Yale e da Mayo Clinic.

Uma adoção relâmpago acima da trajetória da Doctolib

Impulsionada quase exclusivamente pelo passa-a-palavra entre clínicos, a aplicação está a alcançar um êxito notável. Em França, o número mensal de perguntas processadas passou de 7 000 em janeiro para 200 000 em junho de 2026. Com 31 000 utilizadores registados no país, o número de médicos foi multiplicado por 42 em seis meses. A trajetória de adoção impressiona: a Vera já reúne mais de 24 000 profissionais em 6 meses, enquanto a Doctolib tinha cerca de 1 500 um ano após o lançamento.

A nível internacional, a startup afirma contar com mais de 400 000 clínicos utilizadores. Este ritmo foi recentemente reconhecido pelo fundo Headline, que a incluiu na sua lista AI Europe 100. A empresa também chamou a atenção no palco do DevDay da OpenAI, ao apresentar um agente de voz criado durante um hackathon que venceu perante Sam Altman. Além disso, associou-se ao American College of Emergency Physicians (ACEP), integrando diretamente as recomendações da maior sociedade científica norte-americana de medicina de urgência para os seus 40 000 membros.

Mas a Vera pretende ir mais longe e acaba de lançar os seus novos «Espaços» personalizados. Esta funcionalidade permite que médicos e instituições criem o seu próprio ambiente Vera Health, incorporando documentação local. «A nossa força é conseguir pesquisar em 60 milhões de artigos científicos, mas também em 500 páginas de PDFs internos de um hospital como o Foch», especifica Taieb Bennani. Desta forma, o profissional pode cruzar em tempo real as recomendações globais mais recentes com os protocolos próprios do seu serviço.

Para lá do motor de pesquisa, está a ganhar forma uma verdadeira comunidade médica. «A ideia é usar a nossa rede para ir mais longe e não nos limitarmos a responder a perguntas de forma estática», conclui Maxime Allouch. Uma ambição assumida para transformar de forma duradoura o acesso ao conhecimento médico.