미국헬스케어·바이오2025 – 진행 중미리어드 지네틱스
이미지 지니어스: 사전 승인용 생성형 AI 문서 분류
미리어드 지네틱스는 텍스트랙트·컴프리헨드에서 아마존 베드록의 노바 모델로 옮겨 문서 분류 비용을 77% 줄였다
문제
미리어드 지네틱스는 사전 승인을 지원하려고 하루에 수천 건의 의료 문서를 처리한다. 아마존 텍스트랙트와 아마존 컴프리헨드로 만든 첫 분류 시스템은 페이지당 약 3센트가 들었고 문서 한 건에 8.5분이 걸렸다. 양식 형태가 제각각이어서 직원이 양식에서 핵심 데이터를 직접 추출했다.
접근 방식
미리어드와 AWS는 오픈소스 생성형 AI 지능형 문서 처리 액셀러레이터로 파이프라인을 다시 만들었다. 아마존 노바 프로가 문서를 분류했고, 프롬프트는 문서 샘플과 부정 사례를 바탕으로 다듬었다. 아마존 노바 프리미어는 체크박스를 포함한 데이터를 추출했다. 결과는 이벤트 기반 파이프라인을 거쳐 미리어드의 승인 시스템에 들어갔다.
주요 수치
98%분류 정확도, 기존 94%에서 상승(AWS와 미리어드 저자 발표)
77%처리 비용 감소율(AWS와 미리어드 저자 발표)
1.5분문서 한 건당 분류 시간, 기존 8.5분에서 단축(AWS와 미리어드 저자 발표)
시사점
첫 구축은 활용 사례의 타당성을 입증했지만 유지하기에는 비용이 너무 컸다. 더 저렴한 모델로 바꾸고 프롬프트를 조정하면서 페이지당 비용이 달라졌다.
분류
출처
출처 요약
[1]AWS Machine Learning Blog2025년 11월 26일
AWS와 미리어드 엔지니어 2명은 문서 분류와 추출을 텍스트랙트·컴프리헨드에서 노바 모델을 쓰는 베드록으로 옮긴 과정을 설명했다. 정확도는 기존 94%에서 98%로, 비용은 77% 줄고, 분류 시간은 8.5분에서 1.5분으로 짧아졌다고 밝혔다. 글은 측정 방법을 완전히 설명하지는 않았다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 2일 · 수정일 2026년 11월 2일