Nexis | Dados em Saúde

Análise e confiabilidade de dados para organizações de saúde.

A Nexis apoia organizações de saúde em análise, qualidade e documentação de dados, por meio de projetos com escopo definido e prestação continuada B2B.

Projetos com escopo definido Prestação continuada B2B Atuação remota Limites declarados
Empresa em fase de estruturação. Projetos e prestação B2B estão sendo estruturados. Conversas iniciais já podem ser feitas pelos canais de contato.
Quem atendemos

Dados em saúde exigem contexto.

A Nexis trabalha com organizações que produzem, transformam ou utilizam dados de saúde em suas operações. O foco inicial está em laboratórios, clínicas, centros diagnósticos, healthtechs e empresas de tecnologia para saúde.

Laboratórios e centros diagnósticos

Dados assistenciais, cadastrais, operacionais e de faturamento precisam representar corretamente o que aconteceu na operação.

Clínicas e serviços ambulatoriais

Apoio em análise, indicadores, qualidade e organização dos dados utilizados na rotina.

Healthtechs e empresas de software

Apoio B2B em análise, validação, regras, documentação e qualidade de dados em projetos para o setor de saúde.

Como a Nexis pode atuar

Duas formas de trabalhar com a Nexis.

Apoio continuado em Dados na Saúde

A Nexis pode atuar junto ao time do cliente em demandas recorrentes de análise, SQL, BI, qualidade, documentação e investigação de dados, com escopo, responsabilidades e período definidos.

  • Análise de dados e consultas SQL
  • Preparação e validação de dados
  • Power BI, quando aplicável
  • Reconciliação, documentação e apoio à qualidade
Entender a atuação B2B

Projetos de Dados na Saúde

Trabalhos com problema, dados, período, método, entregáveis e limites definidos antes do início.

  • Diagnóstico e avaliação de qualidade
  • Análise específica e data profiling
  • Reconciliação entre fontes
  • Documentação e levantamento de regras
Conhecer os projetos
Capacidades atuais

Capacidades que sustentam o trabalho.

Análise de Dados

Exploração, tratamento e análise de dados para responder perguntas operacionais e apoiar decisões.

Qualidade de Dados

Avaliação de completude, validade, unicidade, consistência, integridade e divergências entre fontes.

Documentação e rastreabilidade

Registro de regras, definições, limitações, evidências e transformações para tornar o trabalho compreensível e reproduzível.

Utilizamos SQL, Python e Power BI conforme a necessidade do trabalho. Governança, interoperabilidade (RNDS e FHIR), engenharia de dados em escala, arquitetura, IA e segurança da informação não são oferecidas hoje como serviço: aparecem como direção de evolução ou como conteúdo técnico.

Como trabalhamos

O mesmo método para projetos e para o apoio continuado.

1

Entendimento

O problema, o processo e a decisão que depende do dado.

2

Escopo

Período, fontes, granularidade, responsabilidades, entregáveis e o que fica fora.

3

Dados

O menor conjunto necessário para responder às perguntas do trabalho.

4

Execução

Regras documentadas e ferramentas adequadas ao problema.

5

Validação

Resultados confrontados com critérios, fontes e controles definidos antes.

6

Documentação

Regras, decisões, limitações e evidências registradas.

7

Entrega

Resultado comunicado ao público técnico ou executivo.

Projetos

O trabalho precisa ser demonstrável.

Enquanto a Nexis constrói seus primeiros métodos comerciais, os projetos técnicos são utilizados para validar raciocínio, documentação e execução antes da aplicação em clientes.

Dados públicos · fase final

Qualidade de dados do CNES/DATASUS

Diagnóstico de qualidade do cadastro de estabelecimentos de saúde do estado de São Paulo, competência de novembro de 2025: completude, consistência, atualidade e unicidade, com SQL, Python e Power BI, e framework de governança com nove regras ligadas aos achados.

Ver o projeto e os achados
Dados sintéticos · planejado

Diagnóstico de Qualidade de Dados TISS

Projeto planejado: um diagnóstico completo de qualidade de dados em cenário fictício de laboratório, com dados sintéticos, cobrindo processo, modelagem, SQL, regras de qualidade, reconciliação, XML/TISS, Python, validação e relatório.

Ver o planejamento
Primeiro método especializado da Nexis

Diagnóstico de Qualidade de Dados TISS

Planejado

A Nexis planeja desenvolver um método para comparar dados da origem com informações utilizadas no faturamento e nas trocas TISS, identificar divergências e documentar as regras aplicadas. O método será construído e validado primeiro em um cenário empresarial fictício, com dados sintéticos.

A disponibilização comercial só será avaliada depois da conclusão técnica e da execução reproduzível do método.

O que o método vai comparar

  1. Contagem de registros entre origem e faturamento
  2. Duplicidades
  3. Identificadores
  4. Coerência de datas
  5. Valores
  6. Regras e limitações registradas
Por que confiar

Como construímos confiança.

Método documentado

O trabalho registra como cada conclusão foi obtida.

Limitações declaradas

O que não foi analisado também faz parte da entrega.

Fontes verificáveis

Conteúdo regulatório e técnico referencia a fonte correspondente.

Dado mínimo

Solicitamos apenas o necessário ao escopo.

Segurança proporcional

O site e a operação adotam controles compatíveis com o estágio e o risco. Ver segurança.

Transparência

Projetos com dados sintéticos, públicos e reais são identificados como tal.

Conhecimento

Conhecimento sobre o ciclo do dado em saúde.

Radar regulatório

Ver todas as entradas
  • 23 de junho de 2026 · ANS

    ANS atualiza os dados abertos do Padrão TISS com informações de 2025

    Na publicação, a Agência registrou que a validação identifica inconsistências com frequência em parte das informações.

  • Dezembro de 2025 · ANPD

    Mapa de Temas Prioritários da ANPD para 2026 e 2027 inclui dados de saúde no eixo de direitos dos titulares

    São quatro temas. Dados de saúde aparecem no primeiro, ao lado de dados biométricos e financeiros.

  • 23 de julho de 2025 · Presidência da República

    Decreto regulamenta a RNDS e remete o envio de dados aos modelos padronizados

    O Decreto 12.560/2025 prevê o envio por estabelecimentos públicos e privados conforme modelos publicados em portaria do Ministério da Saúde.

Nexis
Sobre a fundadora

Contexto de saúde e técnica de dados.

A Nexis é fundada por Carla Rodrigues, graduanda em Biomedicina e em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Sua formação combina o contexto em que o dado de saúde nasce com o desenvolvimento técnico necessário para analisá-lo, validá-lo e documentá-lo.

A empresa está sendo construída progressivamente em Análise e Qualidade de Dados, com evolução planejada para Governança e Interoperabilidade.

Perguntas frequentes

Sobre como a Nexis trabalha.

Ambos. O formato depende da necessidade, do escopo e da duração da demanda.

Análise, qualidade, documentação, reconciliação e apoio a projetos de dados em saúde, dentro das capacidades demonstradas e do escopo acordado.

Não. O método está planejado e será desenvolvido e validado com dados sintéticos antes de qualquer avaliação de disponibilização comercial.

Não como serviço consolidado neste momento. Interoperabilidade faz parte da formação e do roadmap técnico da empresa.

A forma de acesso e transferência é definida por escrito conforme o projeto. Dados de pacientes não devem ser enviados por WhatsApp ou e-mail.

Sim. A Nexis é estruturada para atuação remota, com possibilidade de atividades presenciais quando necessárias e acordadas.

Vamos entender primeiro o problema.

Conte que tipo de organização você representa, qual processo envolve os dados e que necessidade motivou o contato. Não envie dados de pacientes ou arquivos confidenciais pelo primeiro contato.