Inspire 使用 ML 在 AWS 上連結數百萬患者和照護人員

Inspire 是重要的線上健康社群和生命科學公司的重要合作夥伴，其使命分為兩部分。首先，Inspire 將患有數千種疾病的患者及其照護人員與線上工具、資源以及針對特定疾病的支援小組相互連結起來。其次，Inspire 將進行臨床試驗研究 (真實世界證據研究) 的製藥公司和其他醫療機構與患有這些疾病的患者健康結果研究串聯起來。Inspire 銷售副總裁 Richard Tsai 表示：「我們尋求透過我們連結患者和照護人員的重要社群來加速改變生活的發現。」自 2015 年以來，150 個國家/地區的超過 5,000 萬人使用了 Inspire，截至 2021 年 2 月，超過 200 萬的註冊人員使用健康社群報告超過 500 萬的醫療狀況。每週還有數千人註冊，使其成為最大、增長最快的癌症、罕見疾病和慢性病患者虛擬支援社群，使他們能夠積極分享經驗並了解診斷和治療。

Inspire 希望在其成功的基礎上再接再厲並跟上自身的發展步伐，因此需要克服其遺留的內部部署基礎設施帶來的擴展挑戰。使用來自 Amazon Web Services (AWS) 的管理解決方案，該公司發現了雲端中的眾多優勢，包括更快的疊代、更大的靈活性和多區域可用性。Inspire 使用 Amazon SageMaker 取得了特有的成功，這是一項全受管服務，為每位開發人員和資料科學家提供快速建置、訓練和部署機器學習 (ML) 模型的能力。使用由 Amazon SageMaker 驅動的解決方案，該公司發現所有管道的使用者參與度都顯著提升。Inspire 對 AWS 的使用還有助於簡化進行臨床試驗或醫學研究的製藥公司連結相關患者資料的流程 (這是開發挽救生命療法的重要步驟)。

在使用 AWS 前，Inspire 在維吉尼亞州的 Ashburn 營運著大約 20 台實體伺服器。該公司遇到了擴展問題，通常需要等待 2 個月才能訂購和安裝伺服器，總共需要 3 到 6 個月才能擴展其容量。在一個執行個體中，資料庫伺服器升級導致上市時間延遲了 3 個月。Inspire 從 2016 年開始探索遷移至雲端的可能性，最終將其資料庫遷移到 Amazon Aurora，這是專為雲端建立的 MySQL 和 PostgreSQL 相容關聯式資料庫，結合了傳統企業資料庫的效能和可用性，以及開放原始碼資料庫的簡單與經濟實惠優勢。Inspire 的創始人兼執行長 Brian Loew 表示：「對我們來說，最引人注目的是資料庫產品 Aurora。這搶走了其他產品的風采。」

新基礎設施還與 AWS Lambda 相關，其允許客戶在不預置或管理伺服器的情況下執行程式碼。Inspire 工程、開發基礎設施和資料科學部副總裁 Anthony Sheetz 表示：「我們已將大部分開發遷移至 AWS Lambda 函數。在快取函數和 Aurora 間，老實說，我們不再注重擴展。」 Inspire 能夠自動擴展並在 AWS 上更快地疊代，最終會將其發布頻率從每 2 週一次提高到每天幾次，進而加速創新並擴大其營運範圍。

Sheetz 補充：「我們基本上將整個基礎設施轉移至 AWS 上，保持相同的架構。然後，一旦我們在 AWS 上，我們就開始使用這些工具。」

Inspire 很大一部分為其內容推薦引擎，透過將生活在特定條件下的使用者引導至相關的貼文或文章。該引擎不可或缺的是 Amazon SageMaker，Inspire 在其開發過程中使用其在 1 至 2 週的周期內建置和修改自訂深度學習模型。Inspire 資料科學總監 Teja Talluri 表示：「我們現在能夠透過分析行為模式將使用者與相關內容進行配對，並輕鬆部署這些模型 (所有這些均使用 Amazon SageMaker)。Amazon SageMaker 提供了一種更具可擴展性的方式，來推薦我們自己無法手動管理的內容。」

複雜的 ML 解決方案改善了內容推薦引擎向兩百萬註冊使用者推薦相關內容的能力，從 Inspire 的 15 億字的龐大字庫中提取了大約 3,600 個條件。最終，此解決方案使 Inspire 能夠準確地將患者和照護人員與更加個人化的內容和資源連結起來 (包括罕見疾病資訊和治療途徑)。

當 Inspire 對其內容推薦引擎的新舊版本進行比較測試時，這些指標清楚表明，由於該公司 ML 驅動個人化的努力，參與度提升。個人化的電子郵件主旨行使電子郵件開信率提高了 281%。一旦使用者打開這些電子郵件，新的推薦引擎將點擊率提高了 914%，進而使網站的平均頁面瀏覽量增加了 119%。Inspire 還發現，自從採用新的內容推薦引擎後，其留存率 (即 4 週後仍在使用的使用者數量) 增加了 550%。

儘管這些數字令人印象深刻，但其所代表的人類影響對 Inspire 來說是最重要的。Inspire 的患者參與主管兼傳播協理 John Novack 表示：「我們已收到了很多患者的感謝函，他們說：『您向我推薦的內容非常相關』。我們未曾有過這種情況。現在有人告訴我們，我們改變了他們的生活 (甚至挽救了他們的生命)。」

Inspire 的另一個關鍵任務，是將研究新療法的製藥公司與可能從這些療法中受益的患者串聯起來，或至少為這些患者提供有用的資料。此使用案例的核心是 Amazon Redshift，一種快速、簡單、具經濟效益的資料倉庫服務，以及 Amazon Comprehend Medical，一種自然語言處理服務，可讓您輕鬆使用 ML 從非結構化文本中提取相關的醫療資訊。

當波士頓兒童醫院和製藥公司輝瑞 (Pfizer) 尋求具體的見解以幫助開發新的肺癌治療方法時，他們面臨著從一小部分患者 (那些患有肺癌和自體免疫性疾病的患者) 中尋找資料的巨大挑戰。傳統上，研究人員必須與個別調查人員和臨床醫生溝通，以尋找能夠提供相關資料的患者，這是一個極維耗時的過程，可能花費數年時間，但仍只能找到少數類似案例。然而，Inspire 支援 AWS 的自然語言處理功能使 Inspire 能夠搜尋數以萬計同意出現在此類搜索中的使用者個人資料，該公司最終在幾週內找到了 100 多名符合條件的參與者。Stefan McDonough 已不在輝瑞工作，但在專案執行時擔任遺傳學執行總監，他將 Inspire 社群描述為「一個讓人驚艷的資源」，理由是其擁有大量願意並渴望分享醫療資訊來的患者來推進治療。

遷移至 AWS 後，Inspire 的經營方式產生了重大變化。Sheetz 表示：「AWS 讓整個軟體部門能夠快速、簡單地完成業務方面需要完成的工作。現在我們可以花更多的時間專注於為我們的會員提供新的東西。」 Inspire 預料，AWS 以資料科學為重點的工具將有助於其下一階段的業務，並在將收入增加一個級距中扮演關鍵角色。

Inspire 使命的核心是其使用者：向公司尋求幫助的患者和照護人員可以找到從罕見疾病的實用資訊到具有類似經歷社群的所有資料。Sheetz 表示：「能夠將世界各地擁有相似保健經驗的人們團結起來，這一點非常重要。無論住在何處或說著哪種語言，將患有罕見疾病的患者聚集在一個可以分享經驗的地方，這種能力影響深遠。」