A migração definitiva para o Google Cloud ocorreu no primeiro semestre de 2025. O movimento foi estratégico, motivado pela necessidade de buscar um ambiente robusto e com mais recursos. Com o apoio do programa Google for Startups, a Coala Saúde transportou seu front-end, back-end e banco de dados para a nuvem, garantindo que a plataforma estivesse pronta para suportar o crescimento acelerado da base de alunos e escolas atendidas.

"Este projeto apresentou uma alta complexidade desde o início, exigindo que superássemos obstáculos técnicos significativos. A integração das tecnologias CHIRP e Gemini foi o diferencial estratégico para entregarmos uma solução de alto impacto ao corpo clínico. Hoje, ver os resultados superando nossas expectativas é extremamente gratificante", explica João Cavalcante, Software Engineer da Coala Saúde. 

No coração da nova arquitetura desenhada e pensada pelos times está o Google Kubernetes Engine (GKE). O diferencial do GKE para a companhia é a sua capacidade de escalabilidade automática e inteligente. Como o fluxo de atendimentos escolares varia ao longo do dia, o GKE permite que o cluster "respire", expandindo de 2 para até 10 nós em horários de pico, além de reduzir a capacidade em momentos de ociosidade. A ação garante que o sistema nunca fique indisponível por sobrecarga, resolvendo um dos maiores problemas enfrentados com os provedores anteriores.

Para a gestão e processamento de dados em larga escala, o Cloud Storage e o Cloud Run tornaram-se ferramentas indispensáveis. O GCS permite com que a empresa armazene de maneira segura e adequada os dados sensíveis dos usuários. Já o Cloud Run é utilizado para hospedar o frontend da plataforma da Coala Saúde.

O grande salto tecnológico, no entanto, veio com a integração do Gemini Enterprise Agent Platform e os modelos Gemini e Chirp (Speech-to-Text). O Chirp é utilizado para a transcrição dos áudios das consultas e o Gemini atua na inteligência, extraindo informações clínicas (sintomas, diagnósticos, medicamentos) para que o prontuário possa ser estruturado automaticamente. 

Em termos de métricas, a automação diminuiu o tempo mediano de geração de registros clínicos de 12,9 minutos para apenas 8,7 minutos, representando uma queda de 32% no trabalho operacional. Esse ganho de produtividade fez com que a empresa absorvesse um crescimento de 52% na demanda de atendimentos sem a necessidade de aumentar a equipe. A precisão da IA também elevou a riqueza dos prontuários, que saltaram de uma média de 1.416 caracteres para mais de 2.300, garantindo dados clínicos muito mais detalhados.

De acordo com Lilian Rau, Product Designer da empresa, a ideia era planejar esse desenvolvimento sem impactar a produtividade e o entendimento da equipe: "Crescer sem desgastar o time de saúde era nosso maior desafio. Não estávamos só desenhando uma feature, estávamos adaptando o processo clínico para sustentar o crescimento. Ouvir o time, equilibrar agilidade e responsabilidade, e usar os produtos Google Cloud foi o que tornou isso possível. Os resultados surpreenderam!". 

A estabilidade da plataforma atingiu novos patamares, com a Coala Saúde mantendo 99,91% de uptime mesmo durante picos de cem atendimentos diários. Por outro lado, a economia financeira foi outro benefício direto: a migração eliminou custos anuais com outros sistemas, além de reduzir despesas com ferramentas externas de VPN e transcrição. 

Houve uma taxa de adoção significativa por parte dos profissionais e uma aprovação de 95,4% entre médicos e enfermeiros, que agora podem focar inteiramente no acolhimento ao paciente em vez de lidar com burocracias administrativas. A automação eliminou o acúmulo de prontuários para o fim do expediente, permitindo que o tempo de espera para o atendimento se mantivesse em exatos 30 segundos. 

"O uso de serviços gerenciados como o GKE e o Cloud Run possibilitou que a equipe de engenharia deixasse a manutenção de infraestrutura de lado para focar inteiramente em inovação clínica de alto impacto e escalabilidade. A automação de pipelines de dados via Airflow, hospedado no Google Cloud, eliminou a necessidade de atualizações recorrentes das bases de dados", comenta Caio Severino, Tech Lead da Coala Saúde. 

A partir de agora, a empresa pretende expandir o uso de IA para otimizar ainda mais a jornada do paciente e a gestão da rede. Entre os projetos mapeados está a implementação de IA para o gerenciamento de filas de atendimento, priorizando casos com base na gravidade das queixas e grupos de risco de forma automática. A companhia também pretende usar a inteligência artificial para facilitar o preenchimento de fichas de saúde complexas, tornando a coleta de dados mais assertiva e menos trabalhosa para os usuários. 

Outro ponto de mudança envolve o apoio clínico em tempo real, onde a IA poderá sugerir diagnósticos e prescrições médicas durante o atendimento, baseando-se no histórico do paciente e na conversa atual.