# Seus dados sensíveis não saem do prédio.
Detecta e transforma as informações pessoais de prontuários, PDFs, imagens e áudio, dentro da sua rede.
Detecta, transforma e devolve. Tudo na sua sede.

## Todo prontuário é um documento de identidade.
E o modelo que você quer usar para resumi-lo vive na nuvem. O Velo fica entre os dois: encontra cada dado pessoal e o transforma antes que o texto atravesse o seu firewall.
- Nome do paciente e do acompanhante: NOME
- CPF, RG e Cartão SUS: DOCUMENTO
- Número do prontuário e da autorização: PRONTUÁRIO
- Endereço completo e CEP: ENDEREÇO
- Convênio, hospital e médico responsável: INSTITUIÇÃO
- Datas de internação, alta e retorno: DATA

## Anonimização ao vivo
Um sumário de alta exatamente como sai do sistema de prontuário. É assim que você o veria em um PDF.

## Entende o prontuário brasileiro.
Modelos NER treinados em prontuários, regras para os identificadores que modelos genéricos não conhecem (CPF, CNS, CRM, carteirinha) e uma segunda passada opcional com um LLM rodando no mesmo Nodo. Cada detecção fica registrada com tipo, posição e confiança para auditoria.
Colômbia · Estados Unidos · Brasil
Identidade
- Nomes e sobrenomes: NOME
- CPF: 318.456.789-04
- Cartão Nacional de Saúde (CNS): 898 0012 3456 7890
- Idade: 67 anos
Clínico
- Número do prontuário: PR-0048213
- Convênio, carteirinha e hospital: INSTITUIÇÃO
- Autorização do convênio: nº 88213-4
- CRM do médico: CRM-SP 152231
Contato
- Endereço: Rua das Palmeiras, 452
- Bairro, cidade e CEP: 13015-120
- Celular e fixo: (19) 99555-0142
- E-mail: E-MAIL
Tempo
- Datas numéricas: 14/03/2026
- Datas por extenso: 2 de abril
Financeiro e digital
- Cartões e contas: PAN, IBAN
- IP, URL, usuário: DIGITAL
Sob medida
- Seus próprios tipos: códigos internos, nomes de unidades, números sequenciais: PERSONALIZADO
- Treinados com exemplos anotados na interface, sem equipe de ciência de dados: UI

### Seis formas de tratar cada dado. Por tipo de entidade.
Escolha uma política por entidade e por projeto: o nome é sintetizado, a data é deslocada, o CPF é tokenizado.
Modo
O que faz
Exemplo
Mascarar
- Substitui pelo rótulo do tipo.
- Maria F. Rocha → [NOME]
Tokenizar
- Token consistente em todo o documento, reversível com o cofre local.
- Maria F. Rocha → NOME_1
Sintetizar
- Valor realista do mesmo tipo e formato; o texto continua natural.
- Maria F. Rocha → Clara I. Monteiro
Deslocar datas
- Um mesmo deslocamento por paciente: os intervalos clínicos se mantêm.
- 14/03 → 08/04
Generalizar
- Idade em faixa, CEP reduzido aos cinco primeiros dígitos, para reduzir o risco de reidentificação.
- 67 anos → 65 a 69
Cifrar com formato
- Criptografia que preserva o formato, reversível só com a sua chave.
- 318.456.789-04 → 702.913.465-18

## Entra qualquer arquivo. Sai limpo.
Sai no mesmo formato, ou em Markdown e JSON prontos para RAG, fine-tuning e analytics.

### PDF
Entrada
- Nativo ou digitalizado, com OCR local
Saída
- PDF novo sem camada de texto oculta, metadados nem anexos

### Office
- DOCX, PPTX, XLSX
- O mesmo arquivo, com estrutura e estilos intactos

### Dados
- CSV, JSON, XML, HTML, texto puro
- Campos livres limpos; colunas estruturadas por política

### Imagens
- PNG, JPG, TIFF, fotos de receitas e pedidos
- Texto detectado por OCR e coberto no pixel

### Áudio
- WAV, MP3, ligações do call center
- Transcrição local, silêncio sobre cada trecho sensível

### E-mail
- EML e MSG, com anexos
- Corpo e anexos processados em uma única passada
Em lotes a partir de uma pasta ou bucket, ou documento a documento via API. O mesmo motor nos dois casos.

## Velo Nodo.
Um computador de IA do tamanho de um livro. Você o conecta à sua rede, ele inicia sem internet e processa seus documentos na sede.
Memória
- 128 GB unificada CPU + GPU
Disco
- 4 TB NVMe, criptografado em repouso
Rede
- 2 × 10 GbE, modo air-gapped
Tamanho
- 15 × 15 × 5 cm
Licença
- Validação offline, sem chamadas externas
Especificações de referência, sujeitas a alteração.
Já tem servidores? O Velo Motor se instala no seu cluster com Docker ou Kubernetes, em x86 ou ARM, com GPU NVIDIA de 16 GB ou só com CPU.

## Conecta-se ao que você já tem.
API REST e SDK Python para seus pipelines, interface web para quem revisa e conectores para ler e gravar onde seus documentos já estão.

### Conectores
- Amazon S3
- Azure Blob
- Google Cloud Storage
- SharePoint
- Pastas SMB e NFS
- SFTP
- API REST

### Governança
- Papéis e permissões por projeto, SSO com SAML ou OIDC
- Log de auditoria de cada detecção e cada re-hidratação
- Revisão humana por amostragem na interface
- Recall por tipo de entidade medido no seu próprio conjunto de validação

### Marco regulatório
Projetado para apoiar a conformidade com estes marcos. Não são certificações nem selos oficiais.
Pseudonimizar não é anonimizar. Se existe um cofre que permite reverter, o que trafega continua sendo dado pseudonimizado. Ajudamos você a documentar o controle para o seu comitê e a combiná-lo com retenção zero e DPA do seu provedor de nuvem.

### POC na sua sede
Com 100 a 200 PDFs reais das suas fontes mais frequentes, anotados à mão, medimos o recall por tipo de entidade.

### Ajuste ao seu PEP
Regras por formato de exportação (Tasy, MV, Pixeon e outros) e entidades próprias da sua instituição.

### Nodo ou cluster
Instalamos o Nodo ou o Motor na sua infraestrutura, com suporte 8×5 ou 24×7 e atualizações de modelo sem conexão.

## Use o modelo que quiser. Ele nunca vai conhecer o seu paciente.
O cofre nunca sai do Nodo. O provedor de nuvem recebe tokens ou substitutos; a resposta volta com seus dados reais só dentro da sua rede.

## Teste com o seu próprio texto.
Cole uma nota. Ela é processada no seu navegador com regras de demonstração para prontuários brasileiros; nada é enviado a nenhum servidor. O produto usa modelos NER, não só regras.

## Meça com os seus PDFs.
Um POC na sua sede, com seus documentos, sem que nada saia da sua rede. No final você tem o recall por tipo de entidade e um relatório para o seu comitê.
Projetado para apoiar a conformidade.

## Perguntas frequentes

### O que é o Velo?
O Velo é um software de detecção e anonimização de dados pessoais (PII) para texto clínico que roda on-premise: no Velo Nodo, um computador de IA compacto, ou no seu próprio cluster. Processa prontuários, PDFs, imagens e áudio sem que os dados saiam da sua rede.

### Meus dados saem da minha rede?
Não. A detecção, a transformação e o cofre de reversão acontecem dentro da sua infraestrutura. Se você decidir usar um modelo na nuvem, só trafega o texto tokenizado ou sintetizado, e a resposta é re-hidratada localmente.

### Pseudonimizar é o mesmo que anonimizar?
Não. Se existe um cofre que permite reverter os tokens, o dado continua pseudonimizado e sujeito à regulação de dados pessoais. A anonimização exige que a reidentificação não seja razoavelmente possível, e isso precisa ser medido.

### Quais mercados e identificadores cobre?
Brasil (CPF, Cartão SUS, prontuário, CRM, CEP), Estados Unidos (SSN, MRN, member ID, NPI, ZIP) e Colômbia (cédula, número de prontuário, EPS, endereços no padrão local), além de nomes, datas, telefones, e-mails e instituições.

### Quais formatos processa?
PDF nativo e digitalizado com OCR local, DOCX, PPTX, XLSX, CSV, JSON, XML, HTML, imagens, áudio e e-mail com anexos. A saída pode ser o mesmo formato ou Markdown e JSON prontos para RAG.

### Como começo?
Com um POC de uma a três semanas na sua sede, sobre 100 a 200 documentos reais anotados à mão. No final você tem o recall por tipo de entidade e um relatório para o seu comitê de privacidade.
velo é um conceito de produto. Os documentos, nomes e números desta página são fictícios. As especificações do Nodo são de referência.
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