Codificação Médica Automática por Inteligência Artificial.
Nossa plataforma de IA analisa laudos, prontuários e documentos médicos em segundos para sugerir os códigos CID corretos, reduzindo erros humanos e otimizando o ciclo de receita da sua instituição.
Parceiros
Features
Automação de Codificação CID-10
Reduza o tempo gasto em codificação médica com sugestões automáticas de CIDs baseadas em inteligência artificial.
Sugestões Inteligentes
A IA analisa laudos e relatórios clínicos para sugerir códigos CID relevantes.
Redução de Erros
Minimiza erros de digitação e inconsistências no faturamento.
Explicabilidade
Cada sugestão é acompanhada de justificativa para maior transparência.
Integração Hospitalar
Compatível com sistemas de prontuário eletrônico, facilitando a adoção no dia a dia hospitalar.
Integração com Prontuários
Funciona junto ao seu sistema de gestão hospitalar.
Conformidade LGPD
Proteção total dos dados sensíveis de pacientes.
Escalabilidade
Suporte a milhares de registros sem perda de performance.
Insights e Indicadores
Transforme dados em indicadores de performance e qualidade para gestores de saúde.
Dashboards Gerenciais
Visualize métricas de produtividade, acurácia e tempo médio de codificação.
Auditoria Inteligente
Facilita revisões e auditorias médicas.
Melhoria Contínua
Feedback automático para aumentar a qualidade da codificação.
Nossos fundadores
Conheça a equipe por trás da Codex.AI, unindo experiência em saúde, matemática e inteligência artificial para transformar a codificação médica no Brasil.
Ricardo da Silva Santos
Doutorando na UNICAMP e Professor do IFG • Matemática Aplicada
Professor no Instituto Federal de Goiás (IFG – Campus Goiânia) e doutorando em Matemática Aplicada na UNICAMP. Desenvolve pesquisas em aplicações de LLMs na saúde, com foco na predição automática de códigos CID em língua portuguesa.
Cristiano Torezzan
Professor da UNICAMP • Matemática Aplicada
Professor da UNICAMP e doutor em Matemática Aplicada. Atua em otimização, pesquisa operacional e ciência de dados, coordenando projetos de inovação em Inteligência Artificial aplicada à saúde e gestão pública.
Murilo Gleyson Gazzola
Tech Lead da Luiza Labs, Professor da Mackenzie • Ciência da Computação
Tech Lead em Ciência de Dados na LuizaLabs e professor na Mackenzie. Doutor em Ciências da Computação (USP), com experiência em IA, PLN e Big Data. Atuou como Cientista de Dados Sênior no Hospital Albert Einstein e colabora com centros de IA da USP e UNICAMP.
Rodolfo de Carvalho Pacagnella
Professor da UNICAMP • Medicina/Obstetrícia
Professor da UNICAMP e doutor em Ginecologia e Obstetrícia. Especialista em saúde materna, mortalidade materna, prematuridade e aplicações de IA em obstetrícia. Consultor da OMS e coordenador do Centro Obstétrico do CAISM/UNICAMP.
Perguntas Frequentes
Perguntas Frequentes
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ricardo.santos@codexia.cloudLeve a codificação a outro nível
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