Inspire が機械学習を利用して、AWS で数百万人の患者と介護者をつなぐ

2021 年

重要なオンラインヘルスコミュニティであり、ライフサイエンス企業の重要なパートナーである Inspire には、2 つの部分から構成されるミッションがあります。1 つ目として、Inspire は、何千もの症状に苦しんでいる患者とその介護者を、オンラインツールやリソースを利用して、症状ごとのサポートグループ内で相互につなぎます。2 つ目として、Inspire は、臨床試験研究 (実世界のエビデンスの研究) を実施している製薬会社や他の医療機関を、これらの疾患に苦しむ患者の健康転帰研究とつなぎます。「当社は、患者と介護者をつなぐ重要なコミュニティを通じて、人生を変える発見を加速することを目指しています」と、Inspire のマーケティング担当シニアバイスプレジデントである Richard Tsai 氏は述べています。2015 年以降、150 か国で 5,000 万人超が Inspire を利用しています。また、2021 年 2 月の時点で 200 万人超の登録者が健康コミュニティを利用しており、500 万超の病状が報告されています。毎週数千人が登録し、がん、希少疾患、慢性疾患を抱える患者のための最大かつ最も急速に成長している仮想サポートコミュニティとなっています。これにより、登録者は、経験を積極的に共有し、診断や治療について学ぶことができます。

Inspire はその成功に基づいてさらに事業を推進し、自らの成長の機会を逃さないようにするため、従来のオンプレミスインフラストラクチャによってもたらされるスケーリングの課題を克服する必要がありました。アマゾン ウェブ サービス (AWS) のマネージドソリューションを利用して、同社は、イテレーションの高速化、柔軟性の向上、マルチリージョンの可用性など、クラウドに多くのメリットがあることに気付きました。Inspire は、Amazon SageMaker を利用して素晴らしい成功を収めました。Amazon SageMaker は、すべてのデベロッパーやデータサイエンティストが機械学習 (ML) モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにするフルマネージドサービスです。Amazon SageMaker によって駆動するソリューションを利用することで、同社のすべてのチャネルでユーザーエンゲージメントが大幅に向上しました。Inspire による AWS の利用は、臨床試験や医学研究を行う製薬会社が関連する患者データに接続できるようにするためのプロセスを合理化するのにも役立ちました。これは、救命治療の開発における重要な一歩となりました。

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当社は、開発のほとんどを AWS Lambda 関数に移行しました。当社は、正直なところ、AWS Lambda、キャッシング、Aurora の間でスケーリングに注意を払わなくなりました」

Anthony Sheetz 氏
Inspire エンジニアリング、開発インフラストラクチャ、データサイエンス担当バイスプレジデント

自動的にスケーリングし、イノベーションを加速する

AWS を利用する前、Inspire はバージニア州アッシュバーンで約 20 台の物理サーバーを運用していました。同社はスケーリングの問題に遭遇し、サーバーの注文とインストールに 2 か月、容量を拡張するために合計で最大 3〜6 か月待たなければならないことがよくありました。ある事例においては、データベースサーバーのアップグレードにより、市場投入までに 3 か月間の遅れが発生しました。Inspire は、2016 年からクラウドへ移行することを検討し始め、最終的にデータベースを Amazon Aurora に移行しました。これは、クラウド用に構築された MySQL および PostgreSQL 互換のリレーショナルデータベースであり、従来のエンタープライズデータベースのパフォーマンスと可用性を、オープンソースデータベースのシンプルさおよび費用対効果と組み合わせています。「当社にとって最も魅力的なのは、データベースサービスである Aurora でした」と Inspire の創業者兼 CEO である Brian Loew 氏は述べています。「それは他のどのサービスよりも優れていました」

また、新しいインフラストラクチャには AWS Lambda も含まれていました。これにより、お客様はサーバーをプロビジョニングまたは管理することなくコードを実行できます。「当社では、開発のほとんどを AWS Lambda 関数に移行しました」と Inspire のエンジニアリング、開発インフラストラクチャ、データサイエンス担当バイスプレジデントである Anthony Sheetz 氏は述べています。「当社は、正直なところ、AWS Lambda、キャッシング、Aurora の間でスケーリングに注意を払わなくなりました」 Inspire は、AWS で自動的にスケーリングし、より迅速にイテレーションできるため、最終的にリリースの頻度を 2 週間に 1 回から 1 日に数回に増やしました。これにより、イノベーションは加速し、オペレーションが拡大しました。

「当社は基本的に、インフラストラクチャ全体を AWS にフォークリフトし、同じアーキテクチャを維持することができました」と Sheetz 氏は付け加えます。「そして AWS の利用を開始した当社は、遊び心を発揮し始めたのです」

機械学習を利用してエンゲージメントを強化する

Inspire の大きな部分を占めるのはコンテンツレコメンデーションエンジンです。これを通じて、特定の症状を抱えて生活しているユーザーを、関連する投稿や記事に誘導します。このエンジンに不可欠なのが Amazon SageMaker です。Inspire は、1〜2 週間のサイクルでカスタム深層学習モデルを構築および変更するために、これを開発プロセスで利用します。「当社では、行動パターンを分析することでユーザーを関連するコンテンツとマッチングしたり、これらのモデルを簡単にデプロイしたりできるようになりました。すべて Amazon SageMaker を利用しています」と Inspire のデータサイエンス担当ディレクターである Teja Talluri 氏は述べています。「Amazon SageMaker は、当社が自ら手動でキュレートできなかったコンテンツを推奨するためのよりスケーラブルな方法を提供してくれるのです」

洗練された機械学習ソリューションは、約 3,600 の症状について 15 億の単語を使用して書かれたコンテンツを含む Inspire の膨大なライブラリからプルして、200 万人の登録ユーザーに関連コンテンツを提案するコンテンツレコメンデーションエンジンの機能を改善しました。最終的に、このソリューションにより、Inspire は、患者や介護者を、希少疾患に関する情報や治療経路など、よりパーソナライズされたコンテンツやリソースと正確につなぐことができるようになりました。

Inspire がコンテンツレコメンデーションエンジンの新旧バージョンを比較するテストを実行したとき、会社の機械学習駆動型のパーソナライズの取り組みにより、より強力なエンゲージメントがメトリクスで明確に示されました。パーソナライズされた E メールの件名により、E メールの開封率が 281% 増加しました。また、ユーザーがこれらの E メールを開くと、新しいレコメンデーションエンジンにより、クリックスルー率が 914% 向上し、サイトの平均ページビューが 119% 増加しました。また、Inspire で新しいコンテンツレコメンデーションエンジンを採用してから、4 週間後にアクティブな状態を維持しているユーザーの数であるリテンション率が 550% 増加しました。

これらの数字は印象的なものですが、Inspire にとって最も重要なのはそれらが表す人間の影響です。「『推奨されたコンテンツはとても関連性が高いです』という患者の多くの声が当社に寄せられています」と Inspire の患者エンゲージメントの責任者兼コミュニケーション担当シニアディレクターである John Novack 氏は述べています。「このようなことはこれまでありませんでした。今では、Inspire が自分たちの生活を変えてくれた、あるいは自分たちの命を救ってくれたと仰るお客様がいるのです」

製薬会社が重要な研究データを見つける方法を変える

Inspire の他の重要なミッションは、新しい治療法を研究している製薬会社を、これらの治療法の恩恵を受ける可能性のある患者とつなぎ、または少なくともそれらの患者に有用なデータを提供することです。このユースケースの中心となるのは、高速かつシンプルで費用対効果の高いデータウェアハウジングサービスである Amazon Redshift と、機械学習を利用して非構造化テキストから関連する医療情報を簡単に抽出することを可能にする自然言語処理サービスの Amazon Comprehend Medical です。

Boston Children’s Hospital と製薬会社である Pfizer新しい肺がん治療法の開発に役立てるための具体的なインサイトを求めていたとき、これらの組織は、肺がんと自己免疫疾患の両方を抱える数少ない患者セットからデータを見つけることにおいて大きな課題に直面しました。従来、研究者は、関連データを提供できる患者を探すために、個々の研究者や臨床医に問い合わせる必要がありました。これは非常に時間のかかるプロセスであり、数年かかる可能性もありますが、それにもかかわらず、類似の症例はわずかしか見つかりませんでした。しかし、AWS を利用する Inspire の自然言語処理機能により、Inspire は、そのような検索で表示されることに同意した数万人のユーザーのプロファイルを検索でき、最終的には 100 名を超える適格な参加者が数週間で見つかりました。既に Pfizer を退社していますが、プロジェクトの時点で遺伝学の上級取締役の職に就いていた Stefan McDonough 氏は、治療を進化させるために医療情報を共有することをいとわず、熱意を持っている患者の豊富なプールに言及して、Inspire のコミュニティを「並外れたリソース」と表現しました。

深く関連し、影響力のある情報で人々をつなぐ

AWS に移行した後、Inspire の事業の推進方法には大きな変化が見られました。「AWS は、会社のソフトウェア関連部門全体に、ビジネス側が必要とすることを迅速かつ簡単に実行する機能を提供してくれました」と Sheetz 氏は述べています。「今では、新しいサービスを会員に提供することに、はるかに多くの時間を費やすことができるようになりました」 Inspire は、AWS のデータサイエンスに焦点を当てたツールがビジネスの次の段階に役立ち、桁違いの増収を実現する上で重要な役割を果たすことを期待しています。

そして、Inspire のミッションの中心にはユーザーがいます。これらのユーザーとは、希少疾患に関する実用的な情報から、同様の経験をしている人々のコミュニティまで、あらゆるものを見つけるサポートを同社に求める患者や介護者です。「健康に関する同じような経験を持つ世界中の人々をつなぐことができることは非常に重要です」と Sheetz 氏は述べています。「住んでいる場所や話す言語にかかわらず、希少疾患を抱える患者が一か所に集い、経験の共有を可能にするこの能力は、大きな影響をもたらします」


Inspire について

Inspire は、ライフサイエンス企業にとって重要なパートナーです。同社は、豊かで多様な患者の健康に関する経験についての許可ベースのデータを収集し、極めて多くの病状や患者への影響に関するインサイトを提供する独自のリソースを提供しています。

AWS のメリット

  • ユーザーエクスペリエンスの向上
  • E メールの開封率が 281% 増加
  • E メールのクリックスルー率が 914% 向上
  • サイトの平均ページビューが 119% 増加
  • リテンション率が 550% 増加
  • Pfizer の治験のために 100 人以上の全候補者を数週間で募集するのを支援

利用されている AWS のサービス

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は、機械学習専用に構築された幅広い一連の機能をまとめて提供することにより、データサイエンティストとデベロッパーが高品質の機械学習 (ML) モデルを迅速に準備、構築、トレーニング、およびデプロイするのを支援します。

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Amazon Aurora

Amazon Aurora は、MySQL および PostgreSQL と互換性のあるクラウド向けのリレーショナルデータベースであり、従来のエンタープライズデータベースのパフォーマンスと可用性に加え、オープンソースデータベースのシンプルさとコスト効率性も兼ね備えています。

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AWS Lambda

AWS Lambda はサーバーレスコンピューティングサービスで、サーバーのプロビジョニングや管理、ワークロード対応のクラスタースケーリングロジックの作成、イベント統合の維持、ランタイムの管理を行わずにコードを実行できます。

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Amazon Redshift

Amazon Redshift を利用すると、標準 SQL を利用して、データウェアハウス、運用データベース、およびデータレイク全体でエクサバイト規模の構造化データと半構造化データをクエリして組み合わせることができます。 

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