Rede Mater Dei de Saúde: Monitoramento de multiagentes de IA no ciclo de receita com Amazon Bedrock AgentCore

Renata Salvador Grande, Vice-Presidente de Comercial e Marketing, Rede Mater Dei de Saúde; Gabriel Bueno, Consultor Líder de Projetos e Sócio, A3Data; Paulo Laurentys, Diretor de Operações e Sócio, A3Dat e Lenilson Vilas Boas, Arquiteto de Soluções, AWS.

A crescente adoção de sistemas de IA multiagentes está redefinindo operações críticas na área da saúde. Em grandes redes hospitalares, onde milhares de decisões impactam diretamente o fluxo de caixa, os tempos de prestação de serviços e o risco de negativas de sinistros, a capacidade de monitorar, rastrear e governar agentes de IA tornou-se essencial para a sustentabilidade operacional. Esta é a jornada da Rede Mater Dei de Saúde, que está implementando uma suíte de 12 agentes de IA usando o Amazon Bedrock AgentCore, um serviço completo que fornece tempo de execução de agentes, integração de ferramentas, gerenciamento de memória e observabilidade integrada para agentes de IA em produção.

Sobre a Rede Mater Dei de Saúde

Com 45 anos de história, a Rede Mater Dei é uma das instituições de saúde mais respeitadas do Brasil, operando instalações em Belo Horizonte, Betim-Contagem, Nova Lima, Salvador, Uberlândia, Goiânia, Feira de Santana e um novo projeto em andamento em São Paulo. A organização combina tecnologia, inteligência analítica avançada e cuidados de alta complexidade para entregar resultados centrados no paciente e excelência operacional.

Enfrentando um desafio estrutural na saúde brasileira

Em 2024, as negativas de sinistros no Brasil atingiram níveis alarmantes, segundo a Associação Nacional de Hospitais Privados (Anahp): a média do setor saltou de 11,89% para 15,89%, representando até R$ 10 bilhões em receitas não recebidas. Como muitas instituições, a Rede Mater Dei enfrentava desafios operacionais:

Processos manuais eram tipicamente tratados por centenas de funcionários operacionais.
Processos fragmentados eram caracterizados por dados não estruturados e dispersos.
Equipes com alta rotatividade lidavam com esses procedimentos porque a natureza repetitiva das tarefas afastava os funcionários.
Verificações complexas que demandavam atenção intensa e constante criavam inconsistências e retrabalho em estágios vulneráveis do processo.

Essas fragilidades impactavam diretamente o ciclo de receita, desde o credenciamento até o faturamento, e expunham a organização aos mesmos riscos que pressionavam todo o setor a aumentar as negativas.

Com o apoio da A3Data e da AWS, a Rede Mater Dei lançou um programa de transformação para ajudar a reduzir as causas de negativas, acelerar análises e consolidar uma operação governada, observável, escalável e de alta qualidade por meio de agentes de IA.

Suíte de agentes de IA implantados no Amazon Bedrock AgentCore Runtime

A Rede Mater Dei, juntamente com a A3Data e o Centro de Inovação em IA Generativa da AWS, estruturou um programa apresentando uma suíte completa de 12 agentes de IA projetados para cobrir todo o ciclo de receita hospitalar. Esta suíte criou uma “força digital” onde os agentes de IA percebem, decidem e agem de forma tão autônoma quanto possível, de maneira orquestrada, contínua e auditável.

Entre os primeiros agentes implementados dos 12 planejados estão:

Agente de Contratos: Centraliza e estrutura regras contratuais complexas anteriormente dispersas em documentos díspares.
Agente de Parametrização: Traduz automaticamente regras no sistema de planejamento de recursos empresariais (ERP) do hospital, ajudando a reduzir erros humanos e acelerar atualizações.
Agente de Autorização: Automatiza solicitações, validações e interações com operadoras de saúde.

Os agentes são executados no Amazon Bedrock AgentCore Runtime, que fornece o ambiente de hospedagem seguro e serverless para implantar, executar e escalar agentes de IA e ferramentas.

A equipe organizou a arquitetura em três camadas complementares:

DEL (Data Execution Layer ou Camada de Execução de Dados): Organiza dados de múltiplas fontes em um data lake estruturado.
AEL (Agent Execution Layer ou Camada de Execução de Agentes): Orquestra e executa agentes de maneira integrada.
TCL (Trust and Compliance Layer ou Camada de Confiança e Conformidade): Aplica governança, segurança e alinhamento de conformidade, facilitando a rastreabilidade.

Para governar os agentes de IA, a Rede Mater Dei fez parceria com a A3Data e o Centro de Inovação em IA Generativa da AWS. Juntos, construíram toda a camada crítica de execução e governança para agentes no Amazon Bedrock AgentCore, que se tornou o coração operacional da suíte. Este projeto é uma iniciativa pioneira na América Latina. Ele testa o AgentCore Evaluations em uma solução de IA completa e em larga escala para uma aplicação de negócios de saúde de alto impacto.

Por que Amazon Bedrock AgentCore?

Como parte do Amazon Bedrock, o AgentCore é um conjunto abrangente de serviços que fornece a base para casos de uso agênticos. Ele oferece ferramentas, implantação e observabilidade, juntamente com as capacidades modulares necessárias para implantar, operar e refinar agentes de IA em escala e com segurança. Os componentes incluem:

AgentCore Runtime seguro e serverless.
AgentCore Gateway para conectar agentes a ferramentas e serviços existentes.
AgentCore Memory para memória persistente de curto e longo prazo para manter o contexto entre sessões.
AgentCore Observability para observabilidade para monitoramento.

A implementação inicial focou em adicionar uma camada de monitoramento e melhoria à solução de IA multiagentes existente por meio do AgentCore Observability e AgentCore Evaluations.

Usando o AgentCore Evaluations, a Rede Mater Dei adicionou uma camada de monitoramento e avaliação à solução. Esta camada suporta a melhoria contínua de sistemas de IA multiagentes com desempenho mensurável, controlado e alta precisão.

Por meio deste serviço, é possível avaliar métricas e indicadores considerados melhores práticas globais, como correção, utilidade, precisão, segurança, taxa de sucesso objetivo e relevância de contexto.

Esta estrutura de avaliação fornece medição e rastreabilidade para agentes de IA. Esses recursos ajudam a manter estabilidade, resiliência, previsibilidade e aderência regulatória no ambiente de saúde.

Arquitetura com AgentCore Evaluations

A solução foi projetada e implementada conforme mostrado abaixo, já incorporando o AgentCore Evaluations:

Arquitetura AgentCore Evaluations

517% de ROI e eficiência estrutural em múltiplos processos

A fase inicial, ancorada no AgentCore Observability e AgentCore Evaluations, permitiu à Rede Mater Dei alcançar ganhos mensuráveis e estabelecer as bases para uma operação de IA mais segura, previsível e orientada por dados. A fase inicial entregou resultados financeiros e clínicos sólidos: 517% de retorno sobre investimento (ROI) nos primeiros quatro meses, 66% de redução no tempo de autorização e 33% de redução nos tempos de início de cirurgia. Além desses ganhos, a camada de governança do AgentCore expandiu a capacidade da instituição de operar e evoluir seus agentes com controle e transparência.

Governança e conformidade
A observabilidade estruturada forneceu rastreabilidade completa para decisões críticas do ciclo de receita, criando uma trilha de auditoria imutável para cada interação, regra aplicada e ação tomada pelos agentes. Isso ajudou a reduzir riscos regulatórios, fortalecer a segurança operacional e simplificar verificações internas e externas—especialmente em processos sensíveis como contratos, autorizações e faturamento.

Eficiência operacional
Com telemetria unificada, as equipes reduziram o tempo gasto identificando e resolvendo falhas, replicando impactos vistos em outros casos de uso com metas de até 50% de redução no tempo de resolução de incidentes. As equipes podem identificar imediatamente comportamentos anômalos, quedas de desempenho ou inconsistências nos agentes, ajudando a acelerar ciclos de melhoria contínua e aumentar a confiabilidade em fluxos de trabalho que afetam diretamente o risco de negativas.

Depoimentos

“Junto com a A3Data, estamos transformando um desafio histórico da indústria com uma abordagem mais analítica, estruturada e orientada à inovação. Nosso foco é aprimorar a precisão, previsibilidade e agilidade em estágios críticos do ciclo de receita, reduzindo a variabilidade e fortalecendo a eficiência operacional e financeira para a rede. Esta consistência aprimorada naturalmente se traduz em uma experiência mais suave para o paciente, impulsionada por processos mais organizados e tecnicamente robustos.” – Renata Salvador Grande, Vice-Presidente de Comercial e Marketing, Rede Mater Dei de Saúde

Tomada de decisão estratégica

A visibilidade em tempo real dos indicadores-chave de desempenho (KPIs) cobre o volume de análises automatizadas, impactos financeiros projetados, velocidade de processamento, risco estimado de negativas, taxas de validação bem-sucedidas e métricas por operadora. Esses insights transformaram dados operacionais em decisões executivas mais rápidas e precisas. Eles orientam ajustes de regras, priorização de backlog, dimensionamento de equipes e intervenções cirúrgicas em fluxos de trabalho que mais impactam receita e eficiência.

Juntos, esses resultados demonstram que a combinação da suíte de agentes da Mater Dei e do AgentCore ajuda não apenas a entregar ganhos imediatos, mas também ajuda a estabelecer a base para uma operação hospitalar mais robusta, auditável e escalável, capaz de suportar a expansão da rede e enfrentar o desafio estrutural do Brasil de negativas de sinistros.

Além dos resultados alcançados, o projeto tornou-se uma referência global, apresentado em um discurso principal por Ruba Borno (VP, AWS Specialists and Partners) no AWS re:Invent 2025 em Las Vegas, mostrando que transformar o ciclo de receita não é apenas possível: é mensurável, rápido e capaz de gerar retornos substanciais.

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Autores

	Renata Salvador Grande, Vice-Presidente de Comercial e Marketing, Rede Mater Dei de Saúde. Advogada com MBA e Mestrado em Marketing pela Hult International Business School, e educação executiva pelo MIT. Com quase 20 anos na área da saúde—incluindo funções no HCor e posições de liderança na Rede Mater Dei em todo o ciclo de receita—ela preside o Conselho da A3Data, coordena o Grupo de Relações com Operadoras da Anahp e integra o conselho estratégico da FIEMG.
	Gabriel Bueno, Consultor Líder de Projetos e Sócio, A3Data. Com 17 anos de experiência gerenciando projetos complexos, Gabriel é Sócio da A3Data, liderando consultoria de projetos e produção de soluções avançadas. Ele prestou consultoria para grandes empresas nos setores de saúde, turismo, finanças e automotivo em Analytics Avançado e IA Generativa.
	Paulo Laurentys, Diretor de Operações e Sócio, A3Data. Chief Operations Officer (COO) e Sócio da A3Data, líder brasileira em consultoria de dados e IA, certificada pela AWS em IA Generativa (GenAI). Com mais de 20 anos em tecnologia e consultoria, Paulo liderou iniciativas de alto valor para grandes empresas usando tecnologias emergentes. Ele possui certificações internacionais do MIT, Johns Hopkins, Kellogg Northwestern, AWS e EXIN Holland, e ocupou posições de liderança no Inter e na Accenture.
	Lenilson Vilas Boas, Arquiteto de Soluções, AWS. Arquiteto de Soluções da AWS com graduação em Ciência da Computação e especialização em Segurança da Informação, Lenilson possui Mestrado em Inteligência Artificial e experiência em ensino. Ele orienta parceiros da AWS no desenvolvimento e implementação de soluções em nuvem adaptadas às necessidades dos clientes.