Esta publicación está coescrita por Renata Salvador Grande, Gabriel Bueno y Paulo Laurentys en Rede Mater Dei de Saúde.
La creciente adopción de sistemas de IA multiagente está redefiniendo las operaciones críticas en el sector sanitario. En las grandes redes hospitalarias, donde miles de decisiones impactan directamente el flujo de caja, los tiempos de entrega de servicios y el riesgo de rechazo de reclamos, la capacidad de monitorear, rastrear y gobernar a los agentes de IA se ha vuelto esencial para la sostenibilidad operativa. Este es el viaje de Rede Mater Dei de Saúde, que está implementando su conjunto de 12 agentes de IA utilizando Amazon Bedrock AgentCore, un servicio integral que proporciona tiempo de ejecución de agentes, integración de herramientas, administración de memoria y observabilidad integrada para agentes de IA de producción.
Acerca de la Rede Mater Dei de Saúde
Con 45 años de historia, Rede Mater Dei es una de las instituciones de salud más respetadas de Brasil, con instalaciones operativas en Belo Horizonte, Betim-Contagem, Nova Lima, Salvador, Uberlândia, Goiânia, Feira de Santana y un nuevo proyecto en marcha en São Paulo. La organización combina tecnología, inteligencia analítica avanzada y atención de alta complejidad para brindar resultados centrados en el paciente y excelencia operativa.
Abordar un desafío estructural en la salud brasileña
En 2024, las denegaciones de siniestros en Brasil alcanzaron niveles alarmantes, según la Asociación Nacional de Hospitales Privados (Anahp): el promedio del sector saltó del 11,89% al 15,89%, representando hasta R$ 10 mil millones en ingresos no recibidos. Como muchas instituciones, Rede Mater Dei enfrentó desafíos operativos:
Los procesos manuales normalmente eran manejados por cientos de empleados operativos. Los procesos fragmentados se caracterizaron por datos no estructurados y dispersos. Equipos de alta rotación manejaban estos procedimientos porque la naturaleza repetitiva de las tareas alejaba al personal. Las verificaciones complejas que exigieron una atención intensa y constante crearon inconsistencias y reelaboraciones en etapas vulnerables del proceso.
Estas debilidades impactaron directamente el ciclo de ingresos, desde la acreditación hasta la facturación, y expusieron a la organización a los mismos riesgos que presionaron a todo el sector para aumentar las denegaciones. Con el apoyo de A3Data y AWS, Rede Mater Dei lanzó un programa de transformación para ayudar a reducir las causas de las denegaciones, acelerar los análisis y consolidar una operación gobernada, observable, escalable y de alta calidad a través de agentes de IA.
Conjunto de 12 agentes de IA implementados en Amazon Bedrock AgentCore Runtime
Rede Mater Dei, junto con A3Data y el Centro de Innovación de IA Generativa (GenAI) de AWS, estructuró un programa que presenta un conjunto completo de 12 agentes de IA diseñados para cubrir todo el ciclo de ingresos del hospital. Esta suite creó una “fuerza digital” donde los agentes de IA perciben, deciden y actúan de la manera más autónoma posible, de manera orquestada, continua y auditable.
Entre los primeros agentes implementados de los 12 previstos se encuentran:
Agente de contratos: centraliza y estructura reglas contractuales complejas que antes estaban dispersas en documentos dispares. Agente de parametrización: traduce automáticamente las reglas al sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) del hospital, lo que ayuda a reducir los errores humanos y acelerar las actualizaciones. Agente de autorización: Automatiza solicitudes, validaciones e interacciones con aseguradoras de salud.
Los agentes se ejecutan en Amazon Bedrock AgentCore Runtime, que proporciona un entorno de alojamiento seguro y sin servidor para implementar, ejecutar y escalar agentes y herramientas de IA.
El equipo organizó la arquitectura en tres capas complementarias:
DEL (Capa de ejecución de datos): organiza datos de múltiples fuentes en un lago de datos estructurado. AEL (Capa de ejecución de agentes): organiza y ejecuta agentes de forma integrada. TCL (Capa de Confianza y Cumplimiento): Aplica alineación de gobernanza, seguridad y cumplimiento, facilitando la trazabilidad.
Para gobernar a los agentes de IA, Rede Mater Dei se asoció con A3Data y el Centro de innovación AWS GenAI. Juntos, crearon toda la capa crítica de ejecución y gobernanza para los agentes en Amazon Bedrock AgentCore, que se convirtió en el corazón operativo de la suite. Este proyecto es una iniciativa pionera en América Latina. Prueba las evaluaciones de AgentCore en una solución de inteligencia artificial integral y a gran escala para una aplicación comercial de atención médica de alto impacto.
¿Por qué Amazon Bedrock AgentCore?
Como parte de Amazon Bedrock, AgentCore es un conjunto integral de servicios que proporciona la base para casos de uso agentes. Ofrece herramientas, implementación y observabilidad, junto con las capacidades modulares necesarias para implementar, operar y perfeccionar agentes de IA a escala y con seguridad. Los componentes incluyen:
La implementación inicial se centró en agregar una capa de monitoreo y mejora a la solución de inteligencia artificial multiagente existente a través de AgentCore Observability y AgentCore Assessments.
Utilizando AgentCore Assessments, Rede Mater Dei agregó una capa de monitoreo y evaluación a la solución. Esta capa respalda la mejora continua de los sistemas de IA multiagente con un rendimiento controlado y medible y alta precisión.
A través de este servicio, es posible evaluar métricas e indicadores considerados mejores prácticas globales, como corrección, utilidad, precisión, seguridad, tasa de éxito objetivo y relevancia del contexto.
Esta estructura de evaluación proporciona medición y trazabilidad para los agentes de IA. Estas capacidades ayudan a mantener la estabilidad, la resiliencia, la previsibilidad y el cumplimiento normativo en el entorno sanitario.
Arquitectura con evaluaciones de AgentCore
La solución fue diseñada e implementada como se muestra a continuación, incorporando ya las Evaluaciones AgentCore:
Evaluaciones de AgentCore de arquitectura
517% de retorno de la inversión y eficiencia estructural en múltiples procesos
La fase inicial, basada en la observabilidad de AgentCore y las evaluaciones de AgentCore, permitió a Rede Mater Dei lograr ganancias mensurables y sentar las bases para una operación de IA más segura, predecible y basada en datos. La fase inicial arrojó sólidos resultados financieros y clínicos: 517 % de retorno de la inversión (ROI) en los primeros cuatro meses, 66 % de reducción en el tiempo de autorización y 33 % de reducción en los tiempos de inicio de la cirugía. Más allá de estos beneficios, la capa de gobernanza de AgentCore amplió la capacidad de la institución para operar y hacer evolucionar a sus agentes con control y transparencia.
Gobernanza y cumplimiento
La observabilidad estructurada proporcionó una trazabilidad completa para las decisiones críticas del ciclo de ingresos, creando un rastro de auditoría inmutable para cada interacción, regla aplicada y acción tomada por los agentes. Esto ayudó a reducir los riesgos regulatorios, fortalecer la seguridad operativa y simplificar las verificaciones internas y externas, especialmente en procesos sensibles como contratos, autorizaciones y facturación.
Eficiencia operativa
Con la telemetría unificada, los equipos redujeron el tiempo dedicado a identificar y resolver fallas, replicando los impactos observados en otros casos de uso con objetivos de reducción de hasta un 50 % en el tiempo de resolución de incidentes. Los equipos pueden detectar inmediatamente comportamientos anómalos, caídas de rendimiento o inconsistencias en los agentes, lo que ayuda a acelerar los ciclos de mejora continua y aumentar la confiabilidad en los flujos de trabajo que afectan directamente el riesgo de denegación.
Toma de decisiones estratégicas
La visibilidad en tiempo real de los indicadores clave de desempeño (KPI) cubre el volumen de análisis automatizados, los impactos financieros proyectados, la velocidad de procesamiento, el riesgo de denegación estimado, las tasas de validación exitosa y las métricas por aseguradora. Estos conocimientos transformaron los datos operativos en decisiones ejecutivas más rápidas y precisas. Guían los ajustes de reglas, la priorización de trabajos pendientes, la ampliación de equipos y las intervenciones quirúrgicas en los flujos de trabajo que más impactan los ingresos y la eficiencia. En conjunto, estos resultados demuestran que la combinación del conjunto de agentes de Mater Dei y AgentCore ayuda no solo a generar ganancias inmediatas, sino que también ayuda a establecer las bases para una operación hospitalaria más sólida, auditable y escalable, capaz de respaldar la expansión de la red y abordar el desafío estructural de las denegaciones de reclamaciones de Brasil.
Más allá de los resultados obtenidos, el proyecto se ha convertido en una referencia global, como lo destacó el discurso de apertura de Ruba Borno (vicepresidente de especialistas y socios de AWS) en AWS re:Invent 2025 en Las Vegas, mostrando que transformar el ciclo de ingresos no solo es posible: es mensurable, rápido y capaz de generar retornos sustanciales.
Testimonios
“Junto con A3Data, estamos transformando un desafío histórico de la industria con un enfoque más analítico, estructurado e impulsado por la innovación. Nuestro enfoque es mejorar la precisión, la previsibilidad y la agilidad en etapas críticas del ciclo de ingresos, reduciendo la variabilidad y fortaleciendo la eficiencia operativa y financiera de la red. Esta consistencia mejorada se traduce naturalmente en una experiencia del paciente más fluida, impulsada por procesos más organizados y técnicamente sólidos”.
– Renata Salvador Grande, Vicepresidenta Comercial y Marketing, Rede Mater Dei de Saúde
Sobre los autores
Renata Salvador Grande
Renata Salvador Grande es Vicepresidenta Comercial y Marketing de Rede Mater Dei de Saúde. Es abogada con MBA y Maestría en Marketing de Hult International Business School, y educación ejecutiva del MIT. Con casi 20 años en el sector de la salud, incluidos puestos en HCor y puestos de liderazgo en Rede Mater Dei a lo largo del ciclo de ingresos, preside la Junta de A3Data, coordina el Grupo de Relaciones con Aseguradores de Anahp y forma parte del consejo estratégico de FIEMG.
Gabriel Bueno
Gabriel Bueno es Consultor Líder de Proyectos y Socio de A3Data. Con 17 años de experiencia gestionando proyectos complejos, Gabriel es Socio de A3Data, liderando consultoría de proyectos y producción de soluciones avanzadas. Ha sido consultor para importantes empresas de los sectores de salud, turismo, finanzas y automoción sobre análisis avanzado e IA generativa.
Paulo Laurentys
Paulo Laurentys es Director de Operaciones y Socio de A3Data. Está certificado por AWS en IA Generativa (GenAI). Con más de 20 años en tecnología y consultoría, Paulo ha liderado iniciativas de alto valor para grandes empresas que utilizan tecnologías emergentes. Posee certificaciones internacionales del MIT, Johns Hopkins, Kellogg Northwestern, AWS y EXIN Holland, y ha ocupado puestos de liderazgo en Inter y Accenture.
Lenilson Vilas Boas
Lenilson Vilas Boas es Arquitecto de Soluciones en AWS con licenciatura en Informática y especialización en Seguridad de la Información. Lenilson tiene una Maestría en Inteligencia Artificial y experiencia docente. Guía a los socios de AWS en el desarrollo e implementación de soluciones en la nube adaptadas a las necesidades del cliente.
Evandro Franco
Evandro Franco es un científico de datos senior que trabaja en Amazon Web Services. Es parte del equipo Global GTM que ayuda a los clientes de AWS a superar los desafíos comerciales relacionados con AI/ML en AWS, principalmente en Amazon Bedrock AgentCore y Strands Agents. Tiene más de 18 años de experiencia trabajando con tecnología, desde desarrollo de software, infraestructura, serverless, hasta aprendizaje automático. En su tiempo libre, a Evandro le gusta jugar con su hijo, principalmente construir divertidos ladrillos Lego.