브라질 대형 병원 마테르데이, AI 에이전트 12개 도입으로 4개월 만에 ROI 517% 달성

브라질의 대형 의료기관 Rede Mater Dei de Saúde가 Amazon Bedrock AgentCore를 기반으로 12개의 AI 에이전트를 도입해 병원 수익 주기(Revenue Cycle) 전반을 자동화하고, 도입 4개월 만에 517%의 투자수익률(ROI)을 달성했다고 AWS 머신러닝 블로그가 보도했다.

45년 역사를 가진 마테르데이는 브라질에서 가장 존경받는 의료기관 중 하나로, 벨루오리존치, 살바도르, 고이아니아 등 여러 도시에서 시설을 운영하고 있다. 기존에는 수백 명의 운영 인력이 수작업으로 처리하던 반복적 업무로 인해 높은 이직률과 비일관적인 검증 작업에 시달려왔다.

브라질 의료업계에서 보험 청구 거부율은 심각한 문제로, 2024년 업계 평균이 11.89%에서 15.89%로 급등하며 미수금 규모가 최대 100억 헤알(R$ 10 billion)에 달했다. 마테르데이 역시 이러한 구조적 과제에 직면해 있었다.

이를 해결하기 위해 마테르데이는 A3Data 및 AWS GenAI 혁신센터와 협력해 12개 AI 에이전트로 구성된 스위트를 구축했다. 계약 에이전트(Contracts Agent)는 분산된 계약 규칙을 중앙화하고, 파라미터화 에이전트는 규칙을 ERP 시스템에 자동 반영하며, 인가 에이전트(Authorization Agent)는 보험사와의 요청·검증·상호작용을 자동화한다.

아키텍처는 데이터 실행 계층(DEL), 에이전트 실행 계층(AEL), 신뢰·컴플라이언스 계층(TCL)의 3개 계층으로 구성됐다. 이 프로젝트는 라틴아메리카 최초로 AgentCore Evaluations를 대규모 의료 AI 솔루션에 적용한 사례다.

AgentCore Evaluations를 통해 정확성, 유용성, 정밀도, 안전성, 목표 성공률, 맥락 관련성 등 글로벌 모범 사례 지표를 측정할 수 있게 됐다. 이러한 평가 구조는 의료 환경에서 AI 에이전트의 안정성, 복원력, 예측 가능성, 규제 준수를 유지하는 데 핵심 역할을 한다.

초기 단계에서 달성한 성과는 주목할 만하다. 4개월 만에 517%의 ROI를 기록했으며, 보험 인가 처리 시간이 66% 단축되고 수술 시작 시간이 33% 줄었다. 통합 텔레메트리를 통해 장애 식별 및 해결 시간도 최대 50% 단축을 목표로 하고 있다.

거버넌스 측면에서는 모든 상호작용, 적용된 규칙, 에이전트의 행동에 대한 불변 감사 추적(immutable audit trail)을 생성해 규제 리스크를 줄이고 운영 보안을 강화했다. 실시간 KPI 가시성을 통해 자동화 분석 건수, 예상 재무 영향, 처리 속도, 거부 위험 추정치 등을 경영진이 바로 확인할 수 있게 됐다.