PitaIA
Inteligência pessoal de saúde com IA
Problema
Dados de saúde ficam espalhados entre apps de treino, sono, humor, exames e ciclo menstrual — e o acompanhamento entre paciente e profissional (psicólogo, trainer) é descontínuo. O PitaIA unifica esse histórico num só lugar e usa IA com contexto real do usuário para gerar insights, respeitando limites claros sobre o que pode ser compartilhado.
Stack
- React
- Supabase
- PostgreSQL
- Row Level Security
- Edge Functions
- Claude API
Demo
O app está no ar — sem simulação nesta página
Diferente do Checagem de Risco (que tem uma demo embutida), o PitaIA é um produto completo em produção — a forma mais honesta de mostrar é te mandar direto pra lá.
Cadastro gratuito, sem cartão de crédito.
Modelagem de acesso
RLS multi-papel, não só autenticação
Toda a base é multiusuário com Row Level Security no Postgres: funções is_professional_of() e has_role() (declaradas SECURITY DEFINER para evitar recursão de política) permitem que um trainer ou psicólogo veja check-ins e treinos do paciente. O diário pessoal, porém, tem uma policy exclusiva — nenhum profissional tem acesso de leitura, decisão registrada explicitamente no schema.
Camada de IA
RAG manual, sem framework
Contexto agregado + tendência calculada
Uma edge function monta o prompt agregando até 90 dias de check-ins, treinos, medidas e exames, e já inclui a tendência de humor/energia calculada em código (metade recente vs. anterior do período) — "sua energia caiu" nunca é uma inferência do modelo, é aritmética determinística feita antes do prompt.
Streaming persistente
A resposta da IA chega via streaming (SSE) e é parseada e persistida incrementalmente, sem esperar o fim da geração para gravar no histórico.
Custo de IA híbrido
Estratégia de produto, não só técnica:
- Features leves via gateway compartilhado
- Chat completo via chave própria do usuário (BYOK)
Instrumentos clínicos validados
Modelados como dados declarativos, com scoring uniforme:
- PHQ-9
- GAD-7
- PSS-10
- DASS-21
- WHO-5
- PSQI
Arquitetura
Do check-in ao insight
18 testes Vitest cobrem a janela de contexto, o cálculo de tendência e o scoring dos instrumentos clínicos — cada função pura testável sem depender de Supabase ou da API do Claude.
Tecnologias
- React
- Supabase
- PostgreSQL
- Row Level Security
- Edge Functions
- Claude API
Próximo projeto
Checagem de Risco
Diligência em lote com PySpark