Inspire utiliza el ML para conectar a millones de pacientes y cuidadores en AWS

Inspire, la vital comunidad virtual de salud y el importante socio de las empresas de ciencias de la vida, tiene una misión doble. En primer lugar, Inspire pone en contacto a los pacientes que padecen miles de enfermedades y a sus cuidadores con herramientas y recursos en línea y con grupos de apoyo específicos para cada enfermedad. En segundo lugar, Inspire pone en contacto a las empresas farmacéuticas y otras instituciones médicas que realizan investigaciones de ensayos clínicos, estudios de pruebas en el mundo real, con estudios de resultados de salud en pacientes que padecen esas enfermedades. “Buscamos acelerar los descubrimientos que cambian la vida a través de nuestra comunidad vital de pacientes y cuidadores conectados”, dice Richard Tsai, vicepresidente sénior de marketing de Inspire. Más de 50 millones de personas en 150 países han utilizado Inspire desde 2015, y más de 2 millones de personas registradas con más de 5 millones de enfermedades médicas informadas utilizan la comunidad de salud a partir de febrero de 2021. Cada semana se registran miles de personas más, lo que la convierte en la mayor comunidad virtual de apoyo a los pacientes con cáncer, enfermedades raras y dolencias crónicas, que crece con mayor rapidez y les permite compartir activamente sus experiencias y aprender sobre diagnósticos y tratamientos.

A medida que Inspire intentaba consolidar su éxito y seguir el ritmo de su propio crecimiento, necesitaba superar los retos de escalado que planteaba su infraestructura local heredada. Mediante el uso de soluciones gestionadas de Amazon Web Services (AWS), la empresa descubrió numerosas ventajas en la nube, como una iteración más rápida, una mayor flexibilidad y una disponibilidad multirregional. Inspire ha tenido un éxito especial con Amazon SageMaker, un servicio totalmente gestionado que proporciona a todos los desarrolladores y científicos de datos la capacidad de crear, entrenar e implementar de forma rápida modelos de machine learning (ML). Gracias a una solución impulsada por Amazon SageMaker, la empresa vio un aumento sustancial de la participación de los usuarios en todos los canales. El uso de AWS por parte de Inspire también ayudó a agilizar el proceso por el que las empresas farmacéuticas que realizan ensayos clínicos o investigaciones médicas pueden conectarse con los datos pertinentes de los pacientes, un paso importante en el desarrollo de terapias que salvan vidas.

Antes de utilizar AWS, Inspire operaba alrededor de 20 servidores físicos en Ashburn, Virginia. La empresa se encontró con problemas de escalabilidad, ya que a menudo tenía que esperar 2 meses para pedir e instalar un servidor y de 3 a 6 meses en total para ampliar su capacidad. En una instancia, la actualización de un servidor de bases de datos supuso un retraso de tres meses en el tiempo de comercialización. Inspire exploró la posibilidad de migrar a la nube a partir de 2016, y finalmente migró su base de datos a Amazon Aurora, una base de datos relacional compatible con MySQL y PostgreSQL que está construida para la nube y combina el rendimiento y la disponibilidad de las bases de datos empresariales tradicionales con la simplicidad y la rentabilidad de las bases de datos de código abierto. “Lo más convincente para nosotros era la oferta de la base de datos, Aurora”, dice Brian Loew, fundador y director general de Inspire. “Eso hizo que todo lo demás quedara fuera del agua”.

También participó en la nueva infraestructura AWS Lambda, que permite a los clientes ejecutar código sin aprovisionar ni gestionar servidores. “Hemos migrado la mayor parte de nuestro desarrollo a las funciones de AWS Lambda”, dice Anthony Sheetz, vicepresidente de ingeniería, infraestructura de desarrollo y ciencia de datos de Inspire. “Entre eso, el almacenamiento en caché y Aurora, sinceramente ya no prestamos atención al escalado”. Al poder escalar automáticamente e iterar más rápido en AWS, Inspire acabaría aumentando la frecuencia de sus lanzamientos de uno cada dos semanas a varios al día, acelerando así la innovación y ampliando sus operaciones.

“Esencialmente, trasladamos toda nuestra infraestructura a AWS, manteniendo la misma arquitectura”, agrega Sheetz. “Y luego, una vez en AWS, empezamos a jugar”.

Una parte importante de Inspire es su motor de recomendación de contenidos, a través del cual dirige a los usuarios que viven con determinadas condiciones a publicaciones o artículos relevantes. Parte integral de este motor es Amazon SageMaker, que Inspire utiliza en su proceso de desarrollo para crear y modificar modelos de aprendizaje profundo personalizados en ciclos de 1 a 2 semanas. “Ahora somos capaces de emparejar a los usuarios con el contenido relevante mediante el análisis de patrones de comportamiento e implementar estos modelos con facilidad, todo ello utilizando Amazon SageMaker”, dice Teja Talluri, director de ciencia de datos en Inspire. “Amazon SageMaker proporciona una forma más escalable de recomendar contenido que no podríamos seleccionar manualmente nosotros mismos”.

La sofisticada solución de ML mejoró la capacidad del motor de recomendación de contenidos para sugerir contenidos relevantes a dos millones de usuarios registrados, al extraer de la enorme biblioteca de Inspire 1500 millones de palabras escritas sobre 3600 condiciones. En última instancia, esta solución permitió a Inspire conectar con precisión a pacientes y cuidadores con contenidos y recursos más personalizados, como información sobre enfermedades raras y planes de acción de tratamiento.

Cuando Inspire realizó pruebas comparando las versiones nuevas y antiguas de su motor de recomendación de contenidos, las métricas mostraron claramente una mayor participación debido a los esfuerzos de personalización impulsados por el ML de la empresa. Las líneas de asunto de los correos electrónicos personalizados aumentaron la tasa de apertura del correo electrónico en un 281 %. Y una vez que los usuarios abrieron estos correos electrónicos, el nuevo motor de recomendaciones aumentó la tasa de clics en un 914 %, contribuyendo a un aumento del 119 % en el promedio de visitas a la página en el sitio. Inspire también vio que su tasa de retención, es decir, el número de usuarios que seguían activos después de 4 semanas, había aumentado un 550 % desde que adoptó el nuevo motor de recomendación de contenidos.

Aunque las cifras son impresionantes, el impacto humano que representan es lo que más importa a Inspire. “Hemos recibido muchos testimonios en los que los pacientes han dicho: 'El contenido que me han recomendado es muy relevante'”, dice John Novack, responsable de la participación de los pacientes y director sénior de comunicaciones de Inspire. “Nunca nos ha ocurrido eso en el pasado. Ahora tenemos gente que nos dice que hemos cambiado sus vidas, o incluso que les hemos salvado la vida”.

La otra misión fundamental de Inspire es poner en contacto a las empresas farmacéuticas que investigan nuevas terapias con los pacientes que pueden beneficiarse de ellas o, al menos, proporcionarles datos útiles. Para este caso de uso son fundamentales Amazon Redshift, un servicio de almacenamiento de datos rápido, sencillo y rentable, y Amazon Comprehend Medical, un servicio de procesamiento de lenguaje natural que simplifica el uso de ML para extraer información médica relevante de textos no estructurados.

Cuando el Hospital Infantil de Boston y la empresa farmacéutica Pfizer buscaron información específica para contribuir al desarrollo de nuevos tratamientos contra el cáncer de pulmón, se enfrentaron a un reto considerable al encontrar datos de un conjunto reducido de pacientes: aquellos con alguna combinación de cáncer de pulmón y una enfermedad autoinmune. Tradicionalmente, los investigadores tenían que ponerse en contacto con investigadores y médicos individuales para encontrar pacientes que pudieran aportar datos relevantes, un proceso que requería mucho tiempo y que podía llevar años y, aun así, sólo encontrar unos pocos casos similares. Sin embargo, la capacidad de procesamiento del lenguaje natural respaldada por AWS permitió a Inspire buscar en los perfiles de decenas de miles de usuarios que habían dado su consentimiento para aparecer en dichas búsquedas, y la empresa acabó encontrando más de 100 participantes calificados en pocas semanas. Stefan McDonough, que ya no trabaja en Pfizer pero que era el director ejecutivo de genética en el momento del proyecto, describió la comunidad Inspire como “un recurso extraordinario”, al citar su rica reserva de pacientes que están dispuestos y deseosos de compartir información médica para avanzar en los tratamientos.

Tras la migración a AWS, Inspire ha visto un cambio significativo en su forma de hacer negocios. “AWS ha dado a toda la parte del software la capacidad de hacer lo que la parte empresarial necesita hacer de forma rápida y sencilla”, dice Sheetz. “Ahora podemos dedicar mucho más tiempo a ofrecer a nuestros socios cosas nuevas”. Inspire espera que las herramientas centradas en la ciencia de datos de AWS le ayuden en la siguiente fase de su negocio y desempeñen un papel clave en el aumento de los ingresos en un orden de magnitud.

Y en el centro de la misión de Inspire están sus usuarios: los pacientes y cuidadores que acuden a la empresa en busca de ayuda, desde información práctica sobre enfermedades raras hasta comunidades de personas que pasan por experiencias similares. “Es muy importante poder unir a personas de todo el mundo con experiencias de salud similares”, dice Sheetz. “Esta capacidad de reunir a los pacientes que padecen enfermedades raras en un único lugar donde puedan compartir sus experiencias, independientemente de dónde vivan o qué idioma hablen, tiene un profundo impacto”.