Na maioria dos casos de obesidade, o caminho para um peso saudável passa pelo comportamento. Nossa análise patenteada lê esse comportamento e prevê para onde cada paciente está indo. O próximo passo da plataforma amplia essa visão — adicionando biologia ao comportamento, para que os clínicos possam distinguir o que os pacientes fazem do que o corpo deles está respondendo.
O primeiro princípio
Uma medição de peso é uma fotografia do corpo em um único momento, moldada por hidratação, glicogênio, hormônios e o sal do dia anterior. Tratar essa fotografia como verdade significa passar o programa inteiro reagindo a ruído biológico.
O que prevê a trajetória de um paciente não é o peso atual. É o que ele faz — com que frequência se engaja, como reage a um dia difícil, se continua aparecendo. O comportamento é o sinal abaixo do ruído. Lê-lo é a diferença entre uma clínica que reage à evasão e uma clínica que a previne.
Esse é o alicerce sobre o qual a Ew2health foi construída, e é o princípio do qual o restante da plataforma se desdobra.
Predictive Behavioral Analytics
A tecnologia central da Ew2health é um modelo de machine learning que aprende o padrão natural de cada paciente, separa o comportamento do ruído biológico e prevê a trajetória.
O peso diário oscila de 0,5 a 2 kg por hidratação, glicogênio, hormônios e estresse. Nosso modelo passa as primeiras duas semanas aprendendo a assinatura única de flutuação de cada paciente — a forma do seu ruído natural — antes de começar a prever.
Uma vez aprendida a linha de base, o modelo separa continuamente a variação biológica da mudança comportamental real. Um salto de 1,2 kg após um jantar salgado é reconhecido pelo que é. Uma mudança de padrão ao longo de cinco dias também.
A partir daí, o modelo projeta a trajetória de peso de cada paciente para até quinze dias à frente. Os clínicos não revisam gráficos — revisam quem está em risco hoje, enquanto ainda há tempo para agir.
A ciência
Três descobertas estabelecidas moldam o design da Ew2health. Nenhuma delas é nossa. Todas elas informam o que os pacientes veem, o que os clínicos veem e o que o modelo procura.
Pilar 01
As pessoas evitam monitorar informações que parecem ameaçadoras ou condenatórias. Um paciente que percebe ter tido uma semana difícil muitas vezes para de se pesar — não porque desistiu, mas porque a balança virou um veredito. O Sinque foi projetado para remover esse veredito. O paciente vê uma trajetória, não um número, e a ameaça se dissolve.
Chang, Webb & Benn (2017)
Pilar 02
A mudança comportamental ocorre em estágios — pré-contemplação, contemplação, preparação, ação e manutenção — e a intervenção certa depende do estágio em que o paciente está. Um paciente em manutenção não precisa de um empurrão motivacional; precisa de sinais de estabilidade. Um paciente que regride da ação para a contemplação precisa de apoio precoce, não de correção tardia. Ler o comportamento mostra à equipe clínica em qual estágio cada paciente está de fato, independentemente do que o gráfico sugere.
Prochaska & DiClemente (1983)
Pilar 03
A pesagem regular é um dos preditores mais fortes da manutenção sustentada de peso — quando não se torna fonte de vergonha. A evidência clínica é consistente: intervenções que incluem monitoramento frequente do peso superam as que não incluem, às vezes por uma margem considerável. O desafio sempre foi manter os pacientes engajados com a balança o suficiente para se beneficiarem dos dados. Esse é o problema de engajamento em torno do qual o Sinque foi desenhado.
Michie et al. (2009); VanWormer et al. (2009)
A próxima camada
Os medicamentos GLP-1 mostraram ao mundo que força de vontade não é a história toda. A biologia reage. A próxima evolução da Ew2health adiciona dois sinais biológicos ao modelo comportamental — para que, quando o paciente está fazendo tudo certo e o peso ainda não se move, a plataforma revele o que está acontecendo por baixo.
Variabilidade glicêmica
Os dados de monitoramento contínuo de glicose mostrarão se o metabolismo do paciente está respondendo às mudanças alimentares como deveria — ou se algo mais profundo está interferindo.
Aptidão cardiorrespiratória
O VO₂max captura a aptidão cardiorrespiratória como um marcador a jusante da saúde metabólica geral. Combinado com tendências de peso e variabilidade glicêmica, dá aos clínicos uma terceira dimensão para triangular o que de fato está acontecendo no corpo do paciente.
Junto com as tendências de peso, esses sinais formam o modelo de biomarcadores 3D — não uma substituição do monitoramento comportamental, mas uma visão mais profunda ao seu lado.
Validação
Mais de quinhentas mil medições de peso analisadas em diversos mercados, implementações clínicas no mundo real e um programa de validação ativo com uma das instituições mais respeitadas em saúde metabólica.
Em 2026, o Sinque participou do programa Mayo Clinic Platform Data Accelerate — validando nossa análise contra dezenas de milhares de registros de tratamento com GLP-1 e contribuindo para a espinha dorsal de dados da plataforma.
Ativa em clínicas de emagrecimento médico nos Países Baixos, no Brasil e em expansão para os Estados Unidos. A plataforma gera receita e sinal clínico em consultórios reais, não em condições de laboratório.
Um piloto de 12 meses e outro de 6 meses no Workplace Nutrition Program da Petrobras produziram melhorias documentadas em retenção e desfechos clínicos em relação ao cuidado padrão. Os dados desses pilotos informam o design atual da plataforma.
O que isso significa para a sua clínica
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