Vasili Razhnou, CEO e Fundador da MEDvidi – Série de Entrevistas

Vasili Razhnou é o CEO e Fundador da MEDvidi, uma plataforma de saúde mental impulsionada por IA. Como um fundador serial com mais de 15 anos de experiência em saúde e negócios, ele construiu cinco startups de tecnologia. Na MEDvidi, Vasili lidera o desenvolvimento de ferramentas clínicas impulsionadas por IA que reduzem a carga administrativa e permitem que os provedores forneçam cuidados mais rápidos e consistentes. Sob sua liderança, a empresa atingiu $30M em ARR.

Você passou mais de uma década construindo infraestrutura de saúde, desde a digitalização inicial de clínicas até o escalonamento de várias empresas de telemedicina antes de fundar a MEDvidi. Qual foi o problema específico ou momento que o levou a iniciar a empresa, e como essas experiências anteriores moldaram sua abordagem para construir sistemas clínicos impulsionados por IA?

Isso começou muito antes da MEDvidi. Em 2008, quando eu me juntei à minha primeira clínica, tudo ainda era feito em papel. Nossos escritórios estavam cheios de registros médicos, o que criava um desordenamento físico e mental. Levava cerca de cinco dias para localizar e recuperar os registros dos pacientes.

Eu comprei um scanner e um destruidor de documentos para digitalizar tudo. Essa mudança simples transformou a forma como a clínica operava. Economizou dinheiro e tempo, e tornou os registros dos pacientes facilmente acessíveis. Uma ação simples mostrou que, às vezes, a infraestrutura operacional é a base de um bom atendimento.

A partir daí, construímos uma interface online com armazenamento em nuvem, então um pequeno sistema de intake e EHR, adicionando recursos ano a ano.

A MEDvidi originalmente surgiu de clínicas tradicionais offline em San Francisco e Miami em 2019 e transitou para uma plataforma de telemedicina personalizada em 2020 para tornar o atendimento de saúde mental acessível em todo os EUA. Enquanto construíamos a empresa, percebemos que os provedores estão sobrecarregados – eles gastam em média 16 horas por semana em tarefas administrativas.

Para resolver esse gargalo, desenvolvemos uma ferramenta clínica impulsionada por IA. Hoje, a MEDvidi fornece atendimento para condições comuns como TDAH, ansiedade e depressão em todo os EUA, enquanto automatiza fluxos de trabalho e gerenciamento de medicamentos para clínicos com IA. Ao reduzir a fricção na documentação e no trabalho administrativo, expandimos tanto o acesso do paciente quanto a capacidade do provedor.

Você viu a saúde evoluir de fluxos de trabalho manuais para grandes plataformas de telemedicina. Quais são as maiores ineficiências operacionais que ainda persistem hoje, e por que elas foram tão difíceis de resolver sem IA?

O maior problema na saúde ainda é a capacidade dos provedores. Eles estão gastando muito tempo em tarefas administrativas, deixando pouco tempo para novos pacientes. Na MEDvidi, vemos isso acontecer – dentro de três meses de se juntarem a nós, a maioria dos provedores está 80% reservada com pacientes de acompanhamento.

Durante essas visitas, a maioria do tempo é gasta em tarefas administrativas rotineiras, como verificação de identidade do paciente, registro, relatórios PDMP, avaliação de comportamento de busca de drogas, revisão de histórico médico, etc. Essas são tarefas importantes, mas não requerem julgamento clínico para um diagnóstico complexo.

A IA mudou isso – agora podemos automatizar a maioria disso. Por exemplo, o Gerador de Cartas de IA transcreve visitas em tempo real, atualizando a documentação a cada 60 segundos, e reduzindo o tempo de registro em 10x. O Revisor de Cartas de IA monitora 100% das interações clínicas para aderência às SOP, reduzindo o tempo de revisão de cartas em 80% enquanto lida com verificação de identidade, detecção de comportamento de busca de drogas e conformidade com diretrizes. Um Recepcionista de IA lida com remarcações via SMS e voz, coleta problemas relacionados a prescrições de pacientes, fornece atualizações e integra as informações nos fluxos de trabalho.

Sua plataforma se concentra fortemente na automação de fluxos de trabalho psiquiátricos rotineiros, mantendo os médicos no loop. Como você define a fronteira certa entre automação e tomada de decisão clínica?

Os provedores de saúde permanecem no centro do atendimento. Essa é a única maneira certa de fazer isso. A IA da MEDvidi é projetada para apoiar e capacitar os clínicos, não para substituí-los. Todas as decisões clínicas, prescrições e planos de tratamento são revisados e aprovados por um provedor médico licenciado.

Acredito que a saúde precisa de mais provas de que a tecnologia pode melhorar a eficiência sem comprometer a segurança. Nosso objetivo é garantir que os provedores não estejam desperdiçando seu julgamento em tarefas que não o exigem. Quando um paciente estável vem para uma visita de acompanhamento rotineira, e o caso é direto, a IA pode lidar com a preparação, documentação e revisão, e o provedor confirma a decisão. O ser humano sempre está no loop, mas estamos garantindo que seu tempo seja gasto onde realmente importa.

O Assistente de Prescrição de IA é treinado em dados clínicos reais e requer aprovação de médico para cada decisão. Como você pensa sobre segurança, responsabilidade e auditoria ao implantar IA em ambientes de alto risco?

Quando você opera em um espaço altamente regulamentado como a saúde, você não pode se dar ao luxo de errar.

Ao contrário de outras ferramentas de IA de saúde treinadas em dados médicos não específicos, a IA da MEDvidi é treinada em 130.000+ visitas psiquiátricas reais, fornecendo precisão específica do domínio. É uma infraestrutura única, construída e treinada para fluxos de trabalho psiquiátricos, regulamentações e requisitos de substâncias controladas.

Nosso sistema de IA funciona como uma camada de verificação clínica, fundamentada em diretrizes baseadas em evidências e em um conjunto de dados proprietário de milhares de visitas históricas reais. Ele garante que cada prescrição esteja alinhada com os padrões e fornece aos reguladores uma supervisão transparente. Crucialmente, a IA não toma decisões independentes. Essa é a arquitetura que intencionalmente construímos.

Muitas plataformas de telemedicina enfrentaram escrutínio em torno de prescrições excessivas e incentivos mal alinhados. Como os sistemas de IA podem realmente melhorar a conformidade e reconstruir a confiança em vez de amplificar esses riscos?

Na saúde, sempre há dois componentes: o lado dos negócios e o lado clínico. Muitas empresas de telemedicina borraram essa linha durante os anos de boom, priorizando o crescimento e, em alguns casos, comprometendo a rigorosidade clínica.

Na MEDvidi, sempre mantivemos essas funções estritamente separadas. As decisões clínicas nunca são influenciadas por incentivos de negócios. Nossos sistemas de IA reforçam essa separação em vez de enfraquecê-la.

Uma das principais maneiras pelas quais fazemos isso é por meio da revisão de cartas impulsionada por IA. Cada encontro de paciente é verificado contra SOPs clínicos padronizados para garantir que o plano de tratamento seja apropriado e conforme. Essas SOPs não são criadas por equipes de negócios – são desenvolvidas e continuamente revisadas por um comitê de profissionais médicos licenciados e alinhadas com todas as leis e regulamentações aplicáveis. Elas são projetadas com um objetivo em mente: fornecer o melhor atendimento possível para cada paciente individual. Importante, esses protocolos são totalmente auditáveis e podem ser revisados por reguladores a qualquer momento.

A IA se torna uma camada de consistência e responsabilidade. Ela ajuda a garantir que as decisões de atendimento sejam baseadas em padrões clínicos, não em pressão subjetiva, restrições de tempo ou demanda do paciente. Isso também significa que, às vezes, dizemos não. Se um paciente chega esperando um medicamento específico porque leu sobre ele online, mas não é clinicamente apropriado, nossos provedores não o prescreverão – e a IA ajuda a aplicar esse padrão consistentemente.

Há um tradeoff. Pacientes que não recebem o tratamento que esperam podem deixar avaliações negativas. Mas essa é o custo de praticar medicina responsável. No longo prazo, esse tipo de sistema transparente, baseado em protocolos e auditável é o que fortalece a conformidade e reconstrói a confiança entre pacientes, provedores e reguladores.

Você destacou que até 80% das visitas psiquiátricas são acompanhamentos rotineiros. Como a automação dessas interações fundamentalmente muda o acesso ao atendimento e a economia da entrega de saúde mental?

Hoje, o acesso ao atendimento de saúde mental é limitado não pela demanda, mas por como o tempo do clínico é alocado. Até 80% das visitas psiquiátricas são acompanhamentos rotineiros – frequentemente impulsionados por requisitos regulamentares em vez de complexidade clínica. Em muitos desses casos, o provedor está verificando que um paciente estável está continuando o mesmo tratamento, sem mudanças significativas.

Isso cria um gargalo estrutural. Os clínicos gastam a maior parte do tempo mantendo pacientes existentes, enquanto novos pacientes esperam 6 a 9 semanas para serem atendidos. É exatamente onde a automação tem o maior impacto. Para pacientes estáveis, o fluxo de trabalho é altamente estruturado: verificações de sintomas, monitoramento de efeitos colaterais, verificação de adesão e revisão de conformidade.

Essas são interações protocolares que a IA pode lidar consistentemente e em escala. Quando algo cai fora dos parâmetros esperados – uma reação adversa, uma mudança nos sintomas ou qualquer bandeira vermelha – o caso é imediatamente escalado para um provedor.

Ao transferir essas interações rotineiras para a IA, fundamentalmente reequilibramos a capacidade. Os clínicos podem redirecionar seu tempo para novos pacientes e casos mais complexos onde o julgamento humano é crítico.

Isso sozinho expande o acesso sem aumentar o número de provedores.

A economia também muda. O custo de atender a um paciente estável cai significativamente, enquanto a produtividade do provedor aumenta. Em vez de ser um fator limitante, o tempo do clínico se torna um recurso alavancado. Em escala, isso significa tempos de espera mais curtos, custos mais baixos e a capacidade de atender populações que anteriormente não tinham acesso – incluindo pacientes rurais e aqueles que não podem tirar tempo do trabalho.

Em resumo, a automação não substitui o atendimento – ela realoca. Ela remove a carga administrativa e regulamentar dos clínicos e a converte em infraestrutura escalável, o que é o que finalmente desbloqueia o acesso.

Em seu artigo recente, Por que a IA na saúde está sendo implantada no lugar errado, você argumenta que a indústria está se concentrando demais em substituir clínicos em vez de consertar gargalos administrativos. Quais são os maiores mal-entendidos que impulsionam essa falta de alinhamento?

As pessoas ainda tendem a pensar que “IA na saúde” significa apenas ChatGPT conversando com pacientes em vez de médicos reais e prescrevendo medicamentos sem controle.

A infraestrutura de IA na saúde é altamente complexa e sempre requer supervisão humana. Quando as empresas tentam atalhar e ir direto para a tomada de decisão clínica autônoma, elas enfrentam problemas de confiança, regulamentação e segurança.

O ponto de entrada correto é a camada administrativa. Corrija isso primeiro, demonstre e prove a segurança, construa a confiança e então expanda a partir daí. Esse é o caminho que a MEDvidi está seguindo.

Se a automação administrativa é o ponto de entrada de maior retorno para a IA na saúde, quais fluxos de trabalho específicos as organizações devem priorizar primeiro para ver um impacto imediato?

O maior erro é tentar camada de IA sobre fluxos de trabalho quebrados. O objetivo não deve ser a melhoria incremental – deve ser repensar onde fluxos de trabalho completamente novos podem ser construídos com IA.

Comece mapeando o processo clínico e operacional de ponta a ponta e identificando onde o tempo é realmente gasto. Na maioria das organizações, os maiores gargalos são agendamento, fluxo de pacientes e documentação. Essas são tarefas de alto volume e repetitivas onde a IA pode entregar ROI imediato. A automação do agendamento reduz as faltas e o tempo ocioso do provedor. A documentação impulsionada por IA – como transcrição em tempo real e geração de cartas – remove uma das cargas mais pesadas sobre os clínicos.

Mas a oportunidade real vai além da otimização. Alguns fluxos de trabalho, especialmente acompanhamentos rotineiros ou verificações de conformidade, podem ser completamente redesenhados em torno da IA em vez de apenas assistidos por ela. É aí que os ganhos em etapas acontecem.

A monitoração de conformidade é outro exemplo. Hoje, as organizações auditam manualmente uma pequena porcentagem de encontros. Com a IA, você pode revisar 100% das interações em tempo real, sinalizando lacunas de documentação, desvios de SOP e riscos potenciais antes que eles sejam escalados.

Em alguns casos, esses novos fluxos de trabalho nativos da IA podem não se encaixar perfeitamente nos quadros regulamentares existentes. Isso significa que as organizações precisam estar preparadas para validar sua abordagem, gerar evidências e trabalhar em estreita colaboração com os reguladores para demonstrar segurança e conformidade.

As empresas que verão o maior impacto não são as que estão adicionando recursos de IA, mas as que estão dispostas a reconstruir fluxos de trabalho centrais em torno do que a IA torna possível.

A saúde é única em sua complexidade, com regulamentações em camadas, dados fragmentados e altas consequências para erros. O que uma arquitetura de IA pronta para produção realmente parece nesse ambiente em comparação com um sistema de demonstração ou piloto?

A IA deve ser treinada em dados clínicos reais e específicos do domínio e construída em torno de fluxos de trabalho reais. Cada saída deve ser auditável. Isso significa que todas as cartas, prescrições sinalizadas e verificações de SOP são revisáveis e rastreáveis.

Um sistema de produção pronto também precisa levar em conta como o atendimento é realmente entregue. Os provedores são muito baseados em protocolos. Quando você contrata clínicos independentes, eles trazem hábitos de configurações anteriores. A IA padroniza isso de uma maneira e apoia esses fluxos de trabalho.

Novamente, a camada de supervisão humana é crucial. A IA deve lidar com a carga de trabalho administrativa e analítica, enquanto os clínicos permanecem responsáveis pelas decisões finais.

O mais importante é que o sistema deve ser construído do zero com conformidade, segurança e confiabilidade em mente.

Olhando para o futuro, como você vê a IA remodelando a telemedicina e a prescrição nos próximos três anos, especialmente à medida que os reguladores começam a responder às primeiras implantações, como fluxos de trabalho de prescrição assistida por IA?

O ambiente regulamentar está mudando. A IA já está aqui na saúde. Estados como Utah estão criando ambientes de teste para permitir que as empresas de tecnologia demonstrem o que a IA pode fazer, incluindo a prescrição de substâncias controladas.

Nos próximos anos, veremos atendimento de acompanhamento totalmente automatizado para pacientes estáveis. A IA gerencia as visitas com os médicos em um papel supervisor, confirmando as decisões. Esse modelo torna o atendimento mais rápido e mais barato para as pessoas que atualmente não têm acesso a ele. Esse é o padrão que estamos tentando estabelecer.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar MEDvidi.