Inspire 使用 ML 在 AWS 上连接数百万患者和护理人员

Inspire 是重要的在线健康社区，也是生命科学公司的重要合作伙伴，其主要有两项使命。首先，Inspire 将患有数千种疾病的患者及其护理人员与在线工具、资源以及针对特定疾病的支持群组进行关联。其次，Inspire 将开展临床试验研究（真实世界证据研究）的制药公司和其他医疗机构与患有这些疾病的患者的健康结果研究进行关联。“我们寻求通过我们至关重要的患者和护理人员社区来加速改变生活的探索，”Inspire 营销高级副总裁 Richard Tsai 说道。自 2015 年以来，150 个国家/地区的逾 5000 万人使用了 Inspire；截至 2021 年 2 月，超过 200 万的注册人员（其中有 500 万以上的医疗状况）使用了健康社区。每周还有数千人注册，因此该社区成为最大且增长最快的癌症、罕见病和慢性病患者虚拟支持社区，在此，他们能够积极分享经验并了解诊断和治疗。

Inspire 希望在其成功的基础上再接再厉并跟上自身的发展步伐，因此它需要克服其旧式本地基础设施带来的扩展挑战。通过使用来自 Amazon Web Services（AWS）的托管解决方案，该公司发现了云中的众多优势，包括更快的迭代、更大的灵活性和多区域可用性。Inspire 使用 Amazon SageMaker 获得了特别的成果，这是一项完全托管的服务，可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习（ML）模型。通过使用由 Amazon SageMaker 驱动的解决方案，该公司发现所有渠道的用户参与度都出现显著提高。Inspire 使用 AWS 还有助于简化执行临床试验或医学研究的制药公司与相关患者数据建立关联的流程，这是研发挽救生命的疗法的重要一步。

在使用 AWS 之前，Inspire 在弗吉尼亚州的 Ashburn 运营着大约 20 台物理服务器。该公司遇到了扩展问题，通常需要等待 2 个月才能订购和安装服务器，总共需要 3 到 6 个月才能扩展其容量。在一个实例中，数据库服务器升级导致上市时间延迟了 3 个月。自 2016 年起，Inspire 就在不断探索迁移至云的可能性并最终确定将其数据库迁移至 Amazon Aurora，这是一种与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的关系数据库，专为云而打造，既具有传统企业数据库的性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和成本效益。“对我们来说最引人注目的是数据库产品 Aurora，”Inspire 的创始人兼首席执行官 Brian Loew 说道。“其完全战胜了其他工具。”

新基础设施还涉及 AWS Lambda，它允许客户无需预置或管理服务器即可运行代码。“我们已将大部分开发迁移到 AWS Lambda 函数，”Inspire 工程、开发基础设施和数据科学副总裁 Anthony Sheetz 说道。“坦白而言，借助缓存技术和 Aurora，我们已不再需要关注扩展问题。” Inspire 能够自动扩展并更快地在 AWS 上迭代，最终将其发布频率从每 2 周一次增加到每天几次，进而加速创新及扩大其运营。

“我们基本上将整个基础设施转移到 AWS 上，同时保持相同的架构，”Sheetz 补充道。“然后，只要我们加入了 AWS，就可以开始利用这些优势了。”

内容推荐引擎是 Inspire 的重要组成部分，其可将特定生活条件下的用户引导至相关的帖子或文章。该引擎集成了 Amazon SageMaker，Inspire 在其开发过程中使用它来构建和修改自定义深度学习模型，周期为 1-2 周。“我们现在能够通过分析行为模式来将用户与相关内容进行匹配，并轻松部署这些模型，而所有这些都要使用 Amazon SageMaker。”Inspire 的数据科学总监 Teja Talluri 说道。“Amazon SageMaker 提供了一种更具可扩展性的内容推荐方式，这是我们通过手动管理无法完成的。”

复杂的 ML 解决方案提高了内容推荐引擎向 200 万注册用户推荐相关内容的能力，从 Inspire 的海量库中进行提取，该库拥有由 15 个单词写就的 3600 个医疗状况。最终，该解决方案使 Inspire 能够准确地将患者和护理人员与更加个性化的内容和资源进行关联，其中包括罕见疾病信息和治疗途径。

当 Inspire 对其内容推荐引擎的新旧版本运行比较测试时，这些指标清楚地表明，得益于该公司的 ML 驱动型个性化工作，用户参与度明显有所提高。个性化的电子邮件主题行使电子邮件的打开率提高了 281%。只要用户打开这些电子邮件，新的推荐引擎即可将点击率提高 914%，从而使网站的平均页面浏览量增加 119%。Inspire 还发现，自从采用新的内容推荐引擎后，其保留率（即 4 周后保持活跃的用户数量）增加了 550%。

尽管这些数字令人印象深刻，但是对 Inspire 来说，它们所代表的人类影响才是最重要的。“我们收到了很多患者的评价，他们说，‘你们向我推荐的内容与我切身相关’，”Inspire 的患者参与度主管兼沟通部高级总监 John Novack 说道。“我们过去从未有过这种情况。现在有人告诉我们，我们改变了他们的生活，甚至是挽救了他们的生命。”

Inspire 的另一个关键使命是将研究新疗法的制药公司与可能从这些疗法中受益或至少能获得实用数据的患者进行关联。该使用案例的核心是 Amazon Redshift（一种便捷、简易且经济高效的数据仓库服务），以及 Amazon Comprehend Medical（一项自然语言处理服务，它可以利用 ML 从非结构化文本中提取相关医疗信息）。

当波士顿儿童医院和制药公司 Pfizer 寻求具体的见解以协助开发新的肺癌治疗方法时，他们面临着相当大的挑战，即要从一小部分患者中寻找数据：这些患者同时患有肺癌和自体免疫疾病。传统上，研究员必须与个人调查人员和临床医生联系，以寻找能够提供相关数据的患者，这是一个极其耗时的过程，可能需要数年时间，而且可能仍只能找到少数类似病例。不过，Inspire 采用由 AWS 支持的自然语言处理功能，因此能够搜索数以万计同意出现在此类搜索中的用户的个人资料，该公司最终在几周的时间内找到了 100 多名符合条件的参与者。Stefan McDonough 现已不再任职于 Pfizer，但在项目实施时担任该公司的遗传学执行总监，他将 Inspire 社区描述为“非凡的资源”，理由是其拥有大量愿意且渴望分享医疗信息的患者，从而可以推进治疗。

迁移到 AWS 后，Inspire 的业务方式发生了重大变化。“AWS 让整个软件部门能够快速而简单地完成业务部门需要完成的工作，”Sheetz 说道。“现在我们可以花更多的时间专注于为我们的会员提供新的内容。” Inspire 预计，AWS 以数据科学为主的工具将有助于其下一阶段的业务，并在将收入提高一个数量级方面发挥着关键作用。

Inspire 使命的核心是它的用户：向公司寻求帮助的患者和护理人员，他们希望获取关于罕见疾病的实用信息和有类似经历的社区的一切信息。“能够将世界各地拥有相似健康经历的人们汇集在一起，这一点非常重要，”Sheetz 说道。“将患有罕见疾病的患者聚集在一个地方，且无论他们身处何处或是语言为何，都可以分享经验，这种能力具有深远的影响。”