2026
Product Designer @ WeCann Care, pela Atomsix
Um prontuário com IA para médicos que prescrevem cannabis, desenhado para cansar menos e merecer confiança.
Um prontuário com IA não pode parecer um painel de controle. O médico só confia na resposta quando vê de onde ela vem.
Meu papel
Product Designer na Atomsix. Discovery, arquitetura de informação, interface, design system e um wireframe navegável em código.
Período
2026
Time
Head de Design, Product Designer (eu) e Product Manager
A WeCann Care é um prontuário eletrônico com agentes de IA para médicos que prescrevem cannabis medicinal. O médico agenda, atende, documenta e acompanha o paciente num lugar só, com uma assistente de IA, a Athena, que pesquisa, resume e valida junto com ele. O trabalho foi do discovery de produto até um wireframe de alta fidelidade em código.
Se você ler só uma parte
Médicos não querem mais um sistema denso. Para eles, densidade não comunica capacidade, comunica fadiga. E uma IA rápida não basta: eles precisam ver de onde vem a resposta.
O que eu fiz foi tratar a IA como copiloto clínico, com a evidência sempre visível, e organizar a jornada da consulta inteira em torno do médico.
O resultado é um produto com home de copiloto, resposta com referências científicas, jornada completa da consulta e um design system com regras que protegem a atenção do médico.
O problema
O médico não precisa de mais tela. Precisa de mais tempo com o paciente.
Antes do projeto, a consulta já existia numa primeira versão: anamnese, notas e Athena em três colunas, com oito pacotes de especialidade no topo e tudo disputando o mesmo olhar.
Nas entrevistas, quatro achados apareceram com força:
- Sobrecarga visual. Densidade não comunica capacidade, comunica fadiga.
- Confiança na IA. Ela vem da rastreabilidade, não da velocidade. O médico é o autor, e a IA expande o conhecimento dele.
- Fluxos fragmentados. A promessa de centralizar não precisa ser vendida, precisa ser cumprida.
- Medicina é estar presente. A tecnologia não pode ficar entre o médico e o paciente.
A tentação era encher a tela de recursos para mostrar o quanto a IA sabe. O que o produto precisava primeiro era decidir o que o médico vê, e quando.
Por onde comecei
01.
Como uma IA ganha a confiança de um médico?
02.
Como mostrar muita capacidade sem mostrar muita coisa?
03.
Como juntar agenda, consulta, documentos e acompanhamento sem virar um sistema pesado?
04.
Onde a tecnologia ajuda, e onde ela atrapalha a consulta?
O que eu fiz no discovery
Ancorei o produto em duas convicções.
No workshop, o time chegou a duas frases que guiaram todo o resto. "A força que devolve a medicina ao médico", com a imagem de um foguete cujo painel não pode assustar. E "a ferramenta que o médico tem orgulho de usar". As duas viraram critério para cada tela: se assusta ou cansa, não entra.
Organizei o produto pela jornada do médico.
O sitemap partiu do dia do médico, e não dos módulos do sistema: agenda, Paciente 360, consulta presencial e por telemedicina, documentos, acompanhamento e casuística. Cada módulo responde a um momento da jornada, antes, durante ou depois da consulta, e a Athena atravessa todos eles.
Escolhi a direção SaaS em vez da editorial.
A direção criativa comparou duas versões da mesma tela: uma editorial, mais de revista, e uma SaaS, mais de ferramenta. A interface final ficou com a SaaS clara.
O que eu fiz no produto
Transformei a home num copiloto clínico.
A home abre com a Athena e uma saudação. Abaixo, um campo de comando com atalhos: suporte à decisão clínica, documentação, calculadoras, diretrizes e segurança de medicamentos. Ao lado, a agenda do dia e as sessões recentes. Em vez de um painel cheio de números, uma pergunta: o que você precisa agora?
Fiz cada resposta mostrar de onde veio.
Se a confiança vem da rastreabilidade, a resposta precisa provar o que diz. A Athena mostra o que está fazendo enquanto pensa, responde de forma estruturada e termina com as referências científicas e perguntas para continuar.
Coloquei o paciente dentro da conversa.
No modo "Discutir um caso", o médico fixa um paciente no campo de pergunta. A partir daí, a Athena responde considerando o histórico dele: a pergunta deixa de ser genérica e passa a ser sobre aquela pessoa.
Desenhei a jornada inteira da consulta.
Agenda, Paciente 360, consulta presencial e por telemedicina, geração de documentos, acompanhamento depois da consulta e casuística. Na consulta, a transcrição corre sozinha e o prontuário se organiza em SOAP, para o médico olhar para o paciente e não para o teclado. A receita de controle especial sai validada pela Athena.
Escrevi regras de interface para proteger a atenção.
As cores de destaque só aparecem quando têm significado clínico. Não há sombra, só contraste e divisórias finas, e cada tela tem um único botão principal. A tipografia tem três vozes: serifa nos títulos, uma sem serifa na interface e uma mono para dosagens e tabelas. Cada regra existe para reduzir o que disputa o olhar do médico.
Coloquei a experiência em código para sentir o ritmo.
Fizemos um wireframe navegável de alta fidelidade em Next.js, three.js e GSAP. Pré-consulta, consulta e pós-consulta ficam num espaço contínuo, com a câmera viajando entre as telas e a Athena sempre presente. A resposta do agente ali é simulada, mas o ritmo da conversa é o real.
O que mudou
A WeCann Care ganhou um produto que trata a IA como apoio ao médico, e não como espetáculo.
A interface troca densidade por foco. A jornada da consulta cabe num lugar só. E a IA mostra a evidência de cada resposta, que é o que os médicos disseram que precisavam para confiar nela. Hoje o produto se apresenta como "uma inteligência que trabalha a seu favor".