A plataforma, operando onde o risco é real.

Uma plataforma unificada abrangendo cinco frentes de trabalho integradas — EIOS v.2, detecção de anomalias, web scraping aprimorado, busca semântica e um editor de categorias baseado em grafo. No centro, um grafo de conhecimento causal agêntico mapeia 500+ tipos de entidade, revelando associações que a busca convencional não identifica.

O EIOS monitora mais de 60 milhões de artigos e pontos de dados por mês, entre notícias globais, boletins governamentais e fontes multilíngues. O requisito: detectar sinais genuínos de alerta precoce dentro desse volume, pontuar anomalias com todo o raciocínio da IA visível para o analista e permanecer configurável por administradores, sem envolver engenharia.

Os analistas trabalham a partir de um painel em tempo real de cartões de sinal pontuados, fundamentados e vinculados às fontes, em vez de feeds brutos. A sensibilidade de detecção e os limiares de alerta são ajustáveis diretamente pelos administradores. Durante a COVID-19, o volume processado aumentou dez vezes em questão de dias, sem degradar a qualidade do sinal.

Coleta proprietária de dados combinada a um motor de IA e NLP, com regras de classificação desenvolvidas diretamente com os especialistas do British Museum. Captura automática de telas e rastreamento de versões registraram cada nova publicação, com alterações textuais sinalizadas visualmente. O motor reduziu 20 TB+ de dados brutos a dezenas de gigabytes de inteligência acionável.

O Departamento do Egito e Sudão precisava monitorar o comércio ilícito de antiguidades roubadas em sites de leilão na web visível e na dark web. Dois problemas definiam o briefing: velocidade — redes criminosas anunciavam as peças por pouco tempo antes de removê-las e republicá-las com detalhes alterados — e volume — uma alta proporção de falsificações gerando ruído significativo.

Os curadores trabalham a partir de um painel em tempo real de anúncios filtrados, sinalizados e vinculados às fontes, com ferramentas integradas de compartilhamento, comentário, priorização e distribuição. O Museu mantém o arquivo completo de dados como evidência e está em conversas com a Adappt sobre uma plataforma de próxima geração, com LLMs e consultas em linguagem natural.

A Adappt projetou a arquitetura original do zero, definiu o modelo de dados operacional e construiu os três subsistemas — Plataforma de Conhecimento, site público e Sistema de Gestão de Aprendizagem (LMS). Controle de acesso em múltiplas camadas e fluxos de trabalho cobrindo todo o ciclo de vida do surto resolveram as limitações do sistema legado. Em 2024, uma migração completa da stack para .NET e Blazor foi entregue sem perda de continuidade.

O GOARN coordena 360+ instituições parceiras no envio de especialistas a surtos em todo o mundo. Antes de 2017, não havia um sistema construído para esse fim — apenas uma plataforma SharePoint incapaz de sustentar colaboração em tempo real, controle de acesso em múltiplas camadas ou fluxos de trabalho operacionais estruturados. A restrição que governava tudo: a continuidade operacional não podia ser degradada em nenhum momento.

A plataforma opera sem incidentes graves há mais de nove anos — atravessando Ebola, cólera, MERS e COVID-19. A OMS (Organização Mundial da Saúde) nunca precisou de uma troca de fornecedor ou transferência de conhecimento. A Adappt é uma das quatro parceiras de desenvolvimento de software da OMS aprovadas globalmente em regime de LTA.